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精通代码大仙
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- [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)
zyl910
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
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EwenWanW
架构缓存java
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
- SIMD(单指令多数据)指令集 简介
goTsHgo
CPU架构分布式大数据硬件架构
SIMD(SingleInstruction,MultipleData,单指令多数据)是一种并行处理技术,广泛应用于现代计算机处理器的架构中。它允许在一次指令操作中对多个数据元素进行并行处理,从而提高计算效率,尤其在处理大量相同类型数据时具有显著优势。SIMD的工作原理在传统的指令集架构(如SISD,单指令单数据)中,一条指令一次只能操作一个数据元素。例如,如果你有一个数组,你需要对数组中的每一个
- OPENCL之SIMT与SIMD在架构上的主要区别是什么?
糯米宝宝
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SIMT(单指令多线程)与SIMD(单指令多数据)在架构上的主要区别体现在以下几个方面:执行单元的组织方式:SIMD:采用的是多数据流架构,即同一条指令同时作用于多个数据元素。这种架构特别适合于多媒体应用等数据密集型运算。SIMT:采用的是多线程架构,即同一条指令由多个线程并行执行。每个线程可以有不同的分支行为和执行路径,从而实现线程级的并行计算。软件暴露的信息:SIMD:向软件公开SIMD宽度(
- ARM SIMD instruction -- fcmpe
xiaozhiwise
Assembly汇编
FCMPEFloating-pointsignalingCompare(scalar).ThisinstructioncomparesthetwoSIMD&FPsourceregistervalues,orthefirstSIMD&FPsourceregistervalueandzero.ItwritestheresulttothePSTATE.{N,Z,C,V}flags.浮点数比较(标量)。此
- ARM SIMD instruction -- scvtf
xiaozhiwise
Assembly汇编
SCVTFSignedfixed-pointConverttoFloating-point(vector).Thisinstructionconvertseachelementinavectorfromfixed-pointtofloating-pointusingtheroundingmodethatisspecifiedbytheFPCR,andwritestheresulttotheSIMD
- ARM SIMD instruction -- movi
xiaozhiwise
Assembly汇编
MOVIMoveImmediate(vector).ThisinstructionplacesanimmediateconstantintoeveryvectorelementofthedestinationSIMD&FPregister。立即移动(向量)。此指令将一个立即常数放入目标SIMD&FP寄存器的每个向量元素中。40294c:1e602118fcmped8,#0.0402950:5400
- Unity3D Compute Shader如何进行同步详解
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java开发语言
前言在Unity3D中,ComputeShaders是一种利用GPU并行处理能力执行复杂计算的方法。由于GPU的工作方式,通常不需要像CPU上那样显式地处理线程同步问题,因为GPU的线程(通常称为工作项或SIMD单元)是大量并发执行的,并且它们通常遵循相同的执行路径。然而,在处理共享资源(如全局内存或图像缓冲区)时,仍需注意避免数据冲突和确保数据一致性。对惹,这里有一个游戏开发交流小组,大家可以点
- 【离线安装clickhouse集群】
eddianliu
bigdataclickhousecentos
离线安装clickhouse集群clickhouse介绍Clickhouse是俄罗斯yandex公司于2016年开源的一个列式数据库管理系统,在OLAP领域像一匹黑马一样,以其超高的性能受到业界的青睐。特性:基于shard+replica实现的线性扩展和高可靠采用列式存储,数据类型一致,压缩性能更高硬件利用率高,连续IO,提高了磁盘驱动器的效率向量化引擎与SIMD提高了CPU利用率,多核多节点并行
- 【Story】《现代芯片架构全景图:架构、内存系统与外设接口》
LuckiBit
Story架构芯片ARMrisc-vSoCCPUAI
目录芯片架构详解1.处理器核心(CPUCore)1.1RISC(精简指令集计算)1.2CISC(复杂指令集计算)1.3VLIW(超长指令字)1.4SIMD(单指令流多数据流)1.5MIMD(多指令流多数据流)1.6GPU(图形处理单元)1.7NPU(神经网络处理单元)2.内存系统(MemorySystem)2.1缓存(Cache)2.2主内存(RAM)2.3ROM(只读存储器)3.总线系统(Bus
- 高性能 Rust JSON 库 sonic-rs 开源
后端rust
1.sonic-rs介绍sonic-rs是一个基于SIMD的高性能RustJSON库,是sonicJSON库的Rust版本。字节跳动sonic开源项目如今包含了不同语言的多个JSON库(如下)。其中,sonic-go最先开源,使用了JIT和SIMD技术,sonic-cpp使用了C++模板和SIMD技术,这两个JSON库均已经在字节内部得到了较大规模的落地。在成本优化大背景下,为了帮助Golang业
- 关于GPU一些笔记(SIMT方面)
Huo的藏经阁
#CUDAgpugpgpu
GPU组成《计算机组成原理—GPU图形处理器》已经大概说明出GPU一般都是由比CPU多的core组成,而每个core相当于一个单独线程进行计算,并且可以同时触发执行相同的单一指令但是每个计算单元数据不同(称之为SIMD)的指令执行。在英伟达GPU中core一般称之为之为cudacore,GPU内部一般集成了成千上万个cudacore。为了方便进行进行对这么多的核进行管理调度,GPU将按照一定数量的
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第一章介绍了ARMCortex-A系列处理器的基本功能,介绍ARM体系结构的基础知识,涵盖各种寄存器;第二章和第三章提供了有关各个处理器的模式和一些背景知识;第四章和第五章简要介绍了ARM汇编语言编程,以及汇编语言说明;第六章和第七章中的介绍浮点和ARM高级SIMD扩展,相关主题的介绍;第八章、第九章和第十章介绍内存系统,缓存,内存管理,内存排序;第十一章和第十二章介绍了处理异常和中断;第十三章概
- SIMD学习笔记2:高斯卷积计算优化
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- SIMD学习笔记1
蜉蝣之翼❉
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参考http://const.me/articles/simd/simd.pdfhttps://www.intel.com/content/www/us/en/docs/intrinsics-guide/index.html#cats=Arithmetic&expand=3904,3913,4011,34,4014,4602,4011&techs=MMX,AVX_512,AMX,SVML,Othe
- 基于CEVA DSP BX2的架构分析(二)
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目录3.体系结构概述3.1概述3.2CEVA-BX2方框图3.2.1程序控制单元3.2.2标量处理单元3.2.3加载和存储单元3.2.4存储器子系统3.2.5CEVA-BX2硬件配置3.2.6调试支持3.2.6.1调试单元3.2.6.2仿形装置3.2.6.3实时跟踪3.体系结构概述3.1概述CEVA-BX2是一款基于VLIW模型和SIMD概念的DSP。这种方法使处理器能够实现高水平的并行性、低功耗
- 基于CEVA DSP BX2的架构分析(五)- 标量处理单元(一)
瑶光守护者
架构java算法
目录5标量处理单元5.1概述5.2SPU指令5.2.1算术运算5.2.2乘法和乘法累加操作5.2.3逻辑运算5.2.4位操作操作5.2.5其他操作5.2.664位支持5.3支持的数据类型5.3.1源操作数5.3.2目标操作数5.3.3SIMD操作5.3.4断言(predicate)生成5标量处理单元5.1概述标量处理单元(SPU)负责执行大多数数值计算指令。SPU由两个独立的子单元(名为SPU0和
- 《dx12 龙书》第一部分学习笔记(二)
晚安黎明
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1、DirectXMath库的向量运算:(1)向量类型: 核心向量类型为XMVECTOR,它将映射到SIMD硬件寄存器。 typedef__m128XMVECTOR; 这里的__m128是一种特殊的SIMD类型。 XMVECTOR类型的数据需要按16字节对齐,这对与局部变量和全局变量而言都是自动实现的。 类中的数据成员,建议分别使用XMFLOAT2、XMFLOAT3、XMFLOAT4类型来加以代替
- 扣库的函数经验
地摊书贩
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有的库确实可以提出来的比如这个库GitHub-intel/x86-simd-sort:C++templatelibraryforhighperformanceSIMDbasedsortingalgorithms根据自己的需要是可以,把内容抠出来的,重新build的。我就自己新建了一个vs的工程,然后把源文件弄进来build。缺哪个文件就把哪个文件加到工程里。遇到了这样的一个问题分析过程,观察下面都
- 【Rust日报】RustFFT 6.2 发布,现支持 WASM SIMD 加速
Rust语言中文社区
rustwasm开发语言后端
RustFFT6.2发布,现支持WASMSIMD加速RustFFT6.2版本近日发布!这是一个高性能的、在纯Rust中编写的、支持SIMD加速的FFT(快速傅里叶变换)库。6.2.0版本扩展了RustFFT对WASMSIMD扩展的支持。总体来说,此版本的SIMD支持包括AVX、AVX2、SSE4.1、Neon和WASMSIMD(以及非SIMD的后备路径)。基于此次PR中的基准性能测试,使用WASM
- 使用通用内部函数矢量化代码
人工智能小豪
人工智能opencv计算机视觉
目标本教程的目标是提供使用通用内部函数功能矢量化C++代码以提高运行时速度的指南。我们将简要介绍SIMD内部函数以及如何使用宽寄存器,然后介绍使用宽寄存器的基本操作。理论在本节中,我们将简要介绍一些概念,以帮助更好地理解该功能。内部函数内部函数是由编译器单独处理的函数。这些函数通常经过优化,以最有效的方式执行,因此运行速度比正常实现更快。但是,由于这些函数依赖于编译器,因此很难编写可移植的应用程序
- Linux中安装clickhouse
ZeroMaster
中间件大数据
一:什么是clickhouseClickhouse是开源列式数据库,主要用于数据分析(OLAP)领域。其特性如下:基于shard+replica实现的线性扩展和高可靠采用列式存储,数据类型一致,压缩性能更高硬件利用率高,连续IO,提高了磁盘驱动器的效率向量化引擎与SIMD提高了CPU利用率,多核多节点并行化大查询二:安装前准备Curl工具检查服务器是否安装curl工具1:检查安装是否成功:curl
- 性能优化(CPU优化技术)-NEON 介绍
发狂的小花
高性能(HPC)开发基础教程#ARMNeon入门教程性能优化ARMNEONSIMD汇编CPU
「发表于知乎专栏《移动端算法优化》」本节主要介绍基本SIMD及其他的指令流与数据流的处理方式,NEON的基本原理、指令以及与其他平台及硬件的对比。个人简介:一个全栈工程师的升级之路!个人专栏:高性能(HPC)开发基础教程CSDN主页发狂的小花人生秘诀:学习的本质就是极致重复!目录一、SIMDA.指令流与数据流1.SISD(SingleInstructionSingleData)2.MISD(Mul
- SIMD的编写
crossous
前言 学习SIMD的笔记参考教程:SIMDTutorial.pdf一、使用SIMD的场景 考虑如下代码:vec3velocity=GetPlayerSpeed();floatlength=velocity.Length(); 获取玩家速度,是个包含x,y,z三个分量的向量,然后对这个向量求长度。这个Length让我们写的话,一般就是:floatLength(){returnsqrt(x*x+
- 高性能计算HPC笔记(一):概论
Kinno酱
HPC笔记云计算
学习自:B站北京大学Linux俱乐部:https://space.bilibili.com/3461562830424779学习视频:北大未名超算队高性能计算入门讲座(一):概论概论基本工具这里PPT中有个问题:客户端只上传公钥给服务器,私钥是自己保留的。开发工具概念SISD:用一个线程去执行一条指令。SIMD:使用单个instruction来操作多条数据(vector化),会共用一个很长的唯一运
- 影响一个CPU程序的性能瓶颈主要有4大点
早退的程序员
性能优化
Retiring、BadSpeculation、FrontendBound和BackendBound,4个瓶颈点导致的主要原因依次是:缺乏SIMD指令优化,分支预测错误,指令CacheMiss,数据CacheMiss。Retiring(退休)是指指令完成并从执行流水线中移除的过程。在该过程中,CPU将指令的结果写回寄存器文件或内存中。如果CPU的执行单元(如算术逻辑单元)无法及时完成指令执行,将导
- 【FINN-R】论文笔记-3.2layers
Leonie_
PYNQFPGA神经网络fpga
是对论文FINN-R:AnEnd-to-EndDeep-LearningFrameworkforFastExplorationofQuantizedNeuralNetworks的3.2小节笔记,主要阅读目的是了解PE和SIMD的概念、神经网络各层的结构、P和Q参数的定义3.2层构成典型卷积层的主要元素是矩阵矢量阈值单元(MVU)和滑动窗口单元(SWU)。MVU处理计算方面:对于卷积层,卷积本身可以
- 2.5 KERNEL FUNCTIONS AND THREADING
王莽v2
并行计算CUDA
我们现在准备讨论更多关于CUDA内核功能以及启动这些内核功能的效果。在CUDA中,内核函数指定所有线程在并行阶段执行的代码。由于所有这些线程执行相同的代码,CUDA编程是众所周知的单程序多数据(SPMD)[Ata1998]并行编程风格的实例,这是一种大规模并行计算系统的流行编程风格。请注意,SPMD与SIMD(单指令多数据)不同[Flynn1972]。在SPMD系统中,并行处理单元在数据的多个部分
- 图片纹理贴图
Ming Xu
OpenGL图形渲染贴图
/**当需要给图形赋予真实颜色的时候,不太可能为没一个顶点指定一个颜色,通常会采用纹理贴图*每个顶点关联一个纹理坐标(TextureCoordinate)其它片段上进行片段插值**/#include#defineSTBI_NO_SIMD#defineSTB_IMAGE_IMPLEMENTATION#include"stb_image.h"#include//把这个头文件放在最上面#include#
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数