Python基础
列表与元组的区别
Python多进程
操作系统基础
操作系统与多进程
计算机网络基础
三次握手
四次挥手
网络编程
统计学基础
估计的方法（点估计、区间估计）
方差为什么除以
无偏是什么意思（拟合真实数据的期望）
计算机硬件基础
GPU和CPU区别
- CPU（Central Processing Units）即中央处理器，GPU（Graphics Processing Units），即图形处理器，二者的共同点是都有总线与外界联系，与自己的缓存体系、数学和逻辑运算单元。二者的不同点在于CPU核数不多，通常不超过两位数，每个核都有足够大的缓存和足够多的数字和逻辑运算单元，并辅助有很多加速分支判断甚至更复杂的逻辑判断的硬件；GPU的核数远超CPU，被称为众核，每个核拥有的缓存大小相对小，数字逻辑运算单元也少而简单。由此也导致了CPU擅长处理具有复杂计算步骤和复杂数据依赖的计算任务，如分布式计算，数据压缩，人工智能，物理模拟，以及其他很多很多计算任务等，而GPU则更适合用于图形处理任务，其特点是对大量数据进行重复运算，如：对每一个顶点进行同样的坐标变换，对每一个顶点按照同样的光照模型计算颜色值。GPU的众核架构非常适合把同样的指令流并行发送到众核上，采用不同的输入数据执行。
- 总而言之，CPU就像老教授，积分微分都会算，能胜任各种工作，不过人数并不多，资源有限。GPU就像一个个应届生，只能做一个基础的工作，但是基数多。所以，只要是能分成多个相同的简单小任务上的工作，用GPU都比CPU划算，把较复杂的问题交给CPU去做
