第一章 intel发展历史

数以百计的学习资源和平台，是不是让大家眼花缭乱，不知道怎么去选择，是全面发展，还是恪守本分，系统学习专业知识，真的是很难抉择啊，对于一个对编程特别痴迷的人，经常看到什么新技术又问世了，我这以前的知识都还没学完，又来了，具有学习强迫症的我，太蓝搜香菇了啊！
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这前几天在朋友圈看到CSDN官网发的oneAPI以开放生态系统技术创新的正文活动引起了我的注意，并且完整的看了他们的本次的Live stream内容，真的是打开眼界，万物互联时代真的势不可挡了。感觉所有的开发语言可以通过一个中间处理，进而和硬件打交道，技术真的是非常强硬尼。
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先来看看介绍了啥：

【1】intel 8086在1978年产生；

【2】intel Core i7Processor 6700k在2015年产生；

【3】From Single Core to Multi Core to Hyper -Threading;

【4】Hybrid Computing Architecture to Cluster in a Package .
		包中的混合计算体系结构到集群。

【5】And Many Diverse Programming Models.
		和许多不同的编程模型。

【6】Many languages and toolchains to train, deploy, and maintain.
		培训、部署和维护许多语言和工具链。

【7】Performance-critical code is often specific to one uArch vendor
        性能关键代码通常是针对一个uArch供应商的

【8】Performance-critical code often requires specialized developers
      性能关键代码通常需要专门的开发人员。

【9】abstractions that deliver high-performance on diverse architectures
        支持在不同架构上提供高性能的抽象。

第二章什么是oneAPl（什么是快乐星球）

Open Accelerator EcosystemONE APl：开放加速器生态系统
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【1】Freedom of Choice in Hardware Drives Productivity
硬件驱动生产率中的选择自由

【2】Intel° DPC++ Compatibility Tool
Intel°DPC++兼容工具

【3】Minimizes Code Migration Time
最小化代码迁移时间Intel DPC ++

【4】Compatibility ToolUsage Flow
Intel DPC++兼容工具流

【5】
migrates automatically
自动迁移
Source Code
源代码
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【6】A complete set of proven developer tools expanded from CPU to Accelerators
一套完整的开发工具，从CPU扩展到加速器

【7】TOOLKIT工具包
A core set of high-performance libraries and tools for building C++, SYCL and Python applications 
用于构建C++、SYCL和Python应用程序的一组高性能库和工具

【8】learning workflows with compute-intensive Python
使用计算密集型Python学习工作流packages包裹

【9】Drop-in acceleration for data analytics and machine
数据分析和机器的跌落加速度

【10】with Intel optimized DL frameworks and tools
使用Intel优化的DL框架和工具

【11】Accelerate end-to-end Al and data analytics
加速端到端铝和数据分析

【12】pipelines with libraries optimized for Intel"
具有为Intel优化的库的管道

【13】Data sclentists, Al researchers, ML and DL developers,
数据科学家，Al研究人员，ML和DL开发人员，

【14】Al application developers
Al应用程序开发人员

【15】Top Features/Benefits
最高特点/好处

【16】Deep learning performance for training and inference
用于训练和推理的深度

齐全的工具，强大的性能支持，丰富的学习资源，听起来真的是非常吸引人，这年头什么样的人不愁吃穿，在我看来就是有技术的人，但是有一点就是必须坚持学习，俗话说:“三天不学习，赶不上刘少奇”，更何况故人言：“温故而知新”。学过的不能落下，新出的也要不断学习，这样才能走在时代的顶峰上。

继续看看还有那些强大功能：
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根据图片不难看出，intel提供了强大的服务器，我们可以通过多种渠道，去连接上服务器，以便为我们服务，SSH想必大家肯定不陌生，在学习Linux的时候，最常用了。

那么还有那些功能尼（图提供了学习的连接）：
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Getting Access获得访问

■ Sign-up is fast and easy
注册既快又容易。

■ Access to Intel CPUs, GPUs, FPGAs
访问Intel CPU、GPU、FPGA

■ New hardware accessible under NDA
NDA下可访问的新硬件

■ Active support forums积极支持论坛

而这些仅仅只是其中的凤毛棱角，学习了解这些以后，我又去学习了资源，看看资源说了一些什么：
这是getee官方地址，是学习的天然蓄力池
https://gitee.com/tboox/xmake
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这是Intel的学习仓库，要想生活过得去，总得技术拿到位
Intel学习仓库

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第三章个人对Intel理解

我最初对intel的认识可能是电脑，因为用的第一台电脑就是intel Corei5版本的，以前总觉得这些大佬离我们这些小白很遥远，没想到如今可以跟大佬一起学习，真的是蓝蓝的天空，静静的湖水，这是我滴梦啊。。。
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作为一名即将毕业的大四学生，在学校学习的都比较理论，也比较偏硬件，但我痴迷软件，除了学校教过的C语言、FPGA、物联网IOT，我还自学过C++,Linux,shell,QT,数据结构，底层驱动等，但其实使用起来，都不是非常好，毕竟是初出茅驴的信息工程专业小白，唯一能做的就是坚持学习。
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通过Live stream 了解Intel后我打算，接下来的时间，学习这个平台提供的课程，看看真正的技术是怎么练成的，希望对我今后的工作大有帮助。
想一起学习的自己去看video:
14日课程链接：https://live.csdn.net/room/csdnstudent/vINKBnzm