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- OPENPPP2 内置 SIMD-AES-128-CFB 算法实现分析及优化路线
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以下是针对出版物销排行APP的开发方案,结合Python的数据智能与C++的高性能特性,构建实时、精准的图书销售分析平台:---一、系统架构设计1.技术栈分层模块Python应用场景C++应用场景核心算法引擎销售预测模型(Prophet/LSTM)实时排名计算(跳表+SIMD)数据采集与清洗网络爬虫(Scrapy)高频API请求处理(cpphttplib)业务逻辑层FastAPI(RESTfulA
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使用向量操作AVX指令集和YMM寄存器AVX512指令集和ZMM寄存器自动向量化使用内建函数对齐数据向量化表查找使用向量类向量类的CPU分发转换串行代码到向量化代码数学函数的向量化对齐动态分配的内存对齐RGB视频或三维向量结论今天的微处理器有向量指令,这让在一个向量的所有元素上进行操作成为可能。这样叫单指令多数据(SIMD)操作。每个向量的大小可以是64位(MMX),128位(XMM),256位(
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引入在Java开发中,我们常常会遇到一些Java语言难以直接处理的场景,例如需要调用特定体系架构或操作系统的功能,或者利用汇编语言的SIMD指令来优化关键代码性能。这时,JavaNativeInterface(JNI)就成为了我们实现跨语言调用的强大工具。JNI允许我们在Java代码中调用C/C++代码,以实现所需功能。JNI的基本概念JNI是Java虚拟机提供的一种机制,用于在Java代码中调用
- Doris高性能读能力与实时性实现原理
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一、读性能优异的核心原因MPP分布式架构:采用大规模并行处理架构,将查询请求拆解为多个子任务并行执行,BE节点之间通过数据分片并行计算实现负载均衡,线性扩展处理能力。单查询可同时利用多节点CPU资源,10PB级数据亚秒级响应(P95响应时间<1秒)。向量化执行引擎基于SIMD指令集的向量化处理,单次运算处理1024行数据块,相比传统行式引擎效率提升5-10倍。通过减少虚函数调用、提升C
- [C#] 对24位图像进行水平翻转(FlipX)的跨平台SIMD硬件加速向量算法-第2部分:使用YShuffleX2Kernel优化程序
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青少年编程与数学02-018C++数据结构与算法22课题、并行算法一、GPU并行计算矩阵乘法示例二、MPI并行计算allgather操作示例三、C++中的并行计算多线程并行计算多进程并行计算四、SIMD并行计算SIMD并行计算示例课题摘要并行算法是通过同时执行多个任务或操作来提高计算效率的算法。一、GPU并行计算GPU(图形处理单元)并行计算利用GPU的多核心架构,同时处理多个任务或数据片段,特别
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SVE2指令集介绍与测试一、什么是SVE2在Neon架构扩展(其指令集向量长度固定为128位)的基础上,Arm设计了可伸缩向量扩展(Scalablevectorextension,SVE)。SVE是一种新的单指令多数据(SIMD)指令集,用于AArch64的扩展,支持灵活的向量长度实现。SVE提高了体系结构对需要大量数据处理的高性能计算(HighPerformanceComputing,HPC)应
- 高翔视觉slam中常见的OpenCV和Eigen的几种数据类型的内存布局及分配方式详解
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vector>内存布局及分配方式详解1.内存对齐的必要性Eigen的固定大小类型(如Eigen::Vector2d、Eigen::Matrix4d等)需要16字节内存对齐,以支持SIMD指令(如SSE/AVX)的并行计算。若未对齐,可能导致程序崩溃或性能下降。2.默认分配器的潜在问题若直接使用std::vector,其默认分配器std::allocator可能无法保证内存对齐。例如:若容器内存起始
- [C#] Bgr24彩色位图转为Gray8灰度位图的跨平台SIMD硬件加速向量算法(第2版: 增加512位向量算法、RGB2Y算法的测试对比)
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文章目录一、标量算法1.1算法原理1.1.1彩色转灰度的计算公式1.1.2像素格式说明1.2算法实现1.3基准测试代码二、向量算法2.1算法思路2.1.1难点说明2.1.2前人的经验(RGB2Y)2.1.3更好的办法2.2算法实现2.2.1怎样处理非整数倍数据2.3基准测试代码2.4128位向量的算法2.5512位向量的算法三、基准测试结果3.1X86架构3.1.1X86架构上`.NET7.0`程
- ARM Cortex系列(A8/A9/A15/A7) NEON多媒体处理SIMD引擎优化
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出处:http://houh-1984.blog.163.com/blog/static/31127834201211275111378/Cortex-A9的NEON多媒体处理器是基于ARMv7的SIMD(SingleInstructionMultipleData)和向量浮点VFPv3(VectorFloating-Point)指令集的,在具体的芯片设计中NEON组件是可选的,NEON处理器是面向
- SIMD向量化优化与内存访问重排的微架构级性能提升
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1.SIMD向量化优化基础1.1SIMD指令集概述单指令多数据(SIMD)指令集是现代处理器架构的重要组成部分,能够显著提升数据处理效率。从早期的MMX指令集到如今广泛应用的AVX-512指令集,SIMD指令集不断发展,支持的数据类型和操作种类日益丰富。例如,AVX-512指令集可以同时处理512位宽的数据,相比传统的标量指令,其数据吞吐量提升了数倍。在图像处理领域,使用AVX-512指令集进行像
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叹滚滚长河东逝水文章目录前言一、Warp内部的并行性二、Warp之间的并行性三、SM内部的并行性四、SM之间的并行性总结前言从将抽象概念线程层次结构装载到具象的硬件层次结构的角度来思考和记忆一、Warp内部的并行性并行级别:最高并行策略:Warp是CUDA中最小的执行单元,通常由32个线程组成。在硬件层面,warp内的32个线程以SIMD(SingleInstruction,MultipleDat
- 【C++ SIMD】第3篇:数据对齐与跨步访问(Windows/VS2022版)——以AVX为例
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一、理解数据对齐1.1什么是数据对齐数据对齐指数据在内存中的起始地址是特定数值的整数倍。对于AVX指令集:AVX-256要求32字节对齐(地址末5位为0)AVX-512要求64字节对齐(地址末6位为0)//VS2022中测试地址对齐的简单方法#include__m256aligned_data;//自动对齐的栈变量printf("Alignedaddress:%p\n",&aligned_data
- 【C++游戏引擎开发】《线性代数》(5):四元数的3D旋转原理与实现(含新增Vector3、修改Matrix为非SIMD版本)
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一、四元数基础理论四元数(Quaternions)是一种扩展了复数系统的数学工具,由威廉·哈密顿(WilliamRowanHamilton)于1843年提出。它在三维空间旋转表示和计算中具有重要应用,尤其在计算机图形学、机器人学和航空航天等领域中因其高效性和无万向节锁的特性而被广泛使用。1.1四元数的定义四元数是一个四维超复数,形式为:q=a+bi+cj+dkq=a+b\mathbf{i}+c\m
- C++20 std::execution::unseq:使用SIMD提速代码从入门到精通
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文章目录一、引言二、`std::execution::unseq`入门(一)执行策略概述(二)`std::execution::unseq`的含义(三)适用场景三、`std::execution::unseq`的使用方法(一)支持的算法(二)代码示例四、`std::execution::unseq`与其他执行策略的对比(一)与`std::execution::seq`的对比(二)与`std::ex
- 【C++游戏引擎开发】第1周《线性代数》(3):矩阵乘法的SIMD优化与转置加速
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C++游戏引擎开发知识点线性代数c++游戏引擎
一、矩阵乘法数学原理与性能瓶颈1.1数学原理矩阵乘法定义为:给定两个矩阵A(m×n)\mathrm{A}(m×n)A(m×n)和B(n×p)\mathrm{B}(n×p)B(n×p),它们的乘积C=A×B\mathrm{C}=A×BC=A×B是一个m×p\mathrm{m}×pm×p的矩阵,其中:Ci,j=∑k=1nAi,k⋅Bk,jC_{i,j}=\sum_{k=1}^{n}A_{i,k}\cd
- 深入理解现代C++在IT行业中的核心地位与应用实践
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深入理解现代C++在IT行业中的核心地位与应用实践一、C++在IT行业中的不可替代性现代IT行业中,C++凭借其零成本抽象和系统级控制能力,在以下关键领域保持不可替代地位:应用领域C++优势体现典型应用案例高性能计算直接内存管理,SIMD指令优化科学计算、金融建模游戏开发实时渲染,物理引擎UnrealEngine、Unity底层嵌入式系统资源受限环境下的高效控制自动驾驶ECU、IoT设备基础设施软
- 机器学习 Day01人工智能概述
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机器学习人工智能
1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序:此类程序主要运算集中在寄存器,寄存器读写速度快,而GPU拥有强大的计算能力,能高效处理大量的寄存器运算,因此适合在GPU上运行。像科学计算中的数值模拟、密码破解等场景的程序,都属于计算密集型,在GPU上运行可大幅提升运算速度。易于并行的程序:GPU采用SIMD架构,有众多核心,同一时间每个核心适合做相同的事。易于并行的程序能充分利用GPU这一特性
- 系统结构知识点
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1.主存和辅存以页面交换数据2.计算机系统=硬件固体+软件3.计算机系统结构概念的实质是确定计算机系统中软,硬件的界面,界面之上是软件实现的功能,界面之下是硬件和固体实现的功能4.计算机组成是指计算机系统结构的逻辑实现。计算机实现是指计算机组成的物理实现。5.计算机系统结构分类法:冯氏分类法和Flynn分类法Flynn分类法是按照指令流和数据流的多重性进行分类。如SISD;SIMD;MISD;MI
- T31ZX T31ZL 北京君正T31电池特别版 SOC芯片
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人工智能单片机
T31针对市场不同需求,T31分为以下版本,T31正常(标准版,简称T31N),T31Lite(简,简称T31L),T31eXtra(增强版,T31X),T31AI(AI版,简称T31A),T31ZL,T31ZX。T31N为普通版,配备全功能,内含512MbitDDR2,在充分发挥T31的各种能力同时,更可提供极高算力,实现高性价比.T31N标配SIMD128加速指令及1.5Ghz主频,由此T31
- CPU架构 -- ARMv7与ARMv8协处理器比较
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ARMv7和ARMv8的协处理器比较相同点功能扩展:两个架构中的协处理器都用于扩展处理器的功能,包括但不限于浮点运算、SIMD(SingleInstructionMultipleData)运算、系统控制寄存器访问等。协处理器接口指令:ARMv7和ARMv8(AArch32状态下)都使用MCR(MovetoCoprocessorfromARMRegister)和MRC(MovetoARMRegist
- 【Numpy核心编程攻略:Python数据处理、分析详解与科学计算】1.29 内存奥秘:跨语言内存管理实战
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1.29内存奥秘:跨语言内存管理实战目录内存奥秘:跨语言内存管理实战Cython内存视图高级用法与C++共享内存的案例使用tracemalloc调试内存泄漏SIMD指令的内存对齐自定义内存分配器内存映射的原子操作非对齐内存访问的性能影响优化非对齐内存访问的方法共享内存的安全性和效率内存管理的最佳实践1.29.1Cython内存视图高级用法1.29.2与C++共享内存的案例1.29.3使用trace
- [C#] 对24位图像进行水平翻转(FlipX)的跨平台SIMD硬件加速向量算法(使用YShuffleX3Kernel)
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VectorTraitsc#算法开发语言SIMD图像处理
文章目录一、标量算法1.1算法实现1.2基准测试代码二、向量算法2.1算法思路2.1.1难点说明2.1.2解决办法:每次处理3个向量2.1.3用YShuffleX3Kernel对3个向量内的24位像素进行翻转2.2算法实现2.3基准测试代码2.4使用YShuffleX3Kernel_Args来做进一步的优化三、基准测试结果3.1X86架构3.1.1X86架构上`.NET6.0`程序的测试结果3.1
- CPU 基础 冯诺依曼架构 Intel AMD 80586 奔腾 算术逻辑单元ALU、存储单元Memory Unit和Control Unit控制单元 Cache缓存 SIMD
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CPU基础CPU是CentralProcessingUnit(中央处理器)的简称,它负责执行指令和计算,控制着计算机的所有组件。CPU从无到有,从弱小到强大,经历了漫长发展过程,其间发生了无数的故事。在本节将着重介绍CPU基础内容,从CPU的发展历史入手,看看世界上第一块CPU是怎么诞生的,再到当代CPU的组成,为什么CPU能为我们的电脑处理那么多的事情?带着这些疑问我们开始今天的内容。CPU,即
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
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java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
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游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
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spring4generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号