I. Scan应用--Compact 在介绍这节之前,首先给定一个情景方便理解,就是因为某种原因我们需要从扑克牌中选出方块的牌. 更formal一点的说法如下,输入是 \(s_0,s_1,...\), 我们提前预设条件来得到 Predicate,即每个元素都会根据条件输出True或False.然后我们根据Predicate(比如做与运算)就可以输出我们想要的值. 但是如下图示,我们的输出Output有两种表达形式: 第一种是 Sparse,即 \(s_0, - , s_2 , -, ...\);

前言 上一章我们用一个比较简单的例子来尝试使用计算着色器,但是在看这一章内容之前,你还需要了解下面的内容: 章节 26 计算着色器:入门 深入理解与使用缓冲区资源(结构化缓冲区/有类型缓冲区) Visual Studio图形调试器详细使用教程(编程捕获部分) 这一章我们继续用一个计算着色器的应用实例作为切入点,进一步了解相关知识. DirectX11 With Windows SDK完整目录 Github项目源码 欢迎加入QQ群: 727623616 可以一起探讨DX11,以及有什么问题也可以在

双调排序是data-independent的排序, 即比较顺序与数据无关的排序方法, 特别适合做并行计算,例如用GPU.fpga来计算. 1.双调序列 在了解双调排序算法之前,我们先来看看什么是双调序列. 双调序列是一个先单调递增后单调递减(或者先单调递减后单调递增)的序列. 2.Batcher定理 将任意一个长为2n的双调序列A分为等长的两半X和Y,将X中的元素与Y中的元素一一按原序比较,即a[i]与a[i+n] (i < n)比较,将较大者放入MAX序列,较小者放入MIN序列.则得到的MAX

▶ 参考书中的代码,写了 ● 代码,核函数文件包含三中算法 // kernel.cl __kernel void bitonicSort01(__global uint *data, const uint stage, const uint subStage, const uint direction)// 基本的元素对调整 { ); << stage)) % ) ? - direction : direction; // 判断本工作项的元素对应该排成升序还是降序 << (stag

▶ 学习了双调排序,参考(https://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/76408595) ● 使用 CPU 排序的代码 #include <stdio.h> #define LENGTH 1024 #define ASCENDING 1 #define DESCENDING 0 int a[LENGTH]; void compare(int i, int j, int dir) { if (dir == (a[i]>a[j])) { i

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术.应用感兴趣的同学加入 双调排序是data-independent的排序, 即比较顺序与数据无关的排序方法, 特别适合做并行计算,例如用GPU.fpga来计算. 1.双调序列 在了解双调排序算法之前,我们先来看看什么是双调序列. 双调序列是一个先单调递增后单调递减(或者先单调递减后单调递增)的序列. 2.Batcher定理 将任意一个长为2n的双调序列A分

1. Batcher比较器 Batcher比较器是指如果在两个输入端给定输入x,y,再在两个输出端输出最大值max{x,y}和最小值min{x,y}.如图1所示,我们规定Batcher比较器的上输出端输出最小值,下输出端输出最大值. 2. 双调序列 所谓双调序列(Bitonic Sequence)是指由一个非严格增序列X和非严格减序列Y(其中X的最小元素正好是Y的最大元素)构成的序列,比如序列(23,10,8,3,5,7,11,78).23,10,8为减序列,8,3,5,7,11,78为增序列,

线性时间排序   各种排序算法总结已经介绍了几种能在O(n*log(n))时间内培训n个数的算法.归并排序和堆排序达到了最坏情况下的上界:快速排序在平均情况下达到该上界.这些算法都有一个有趣的性质:在排序的最终结果中,各元素的次序依赖于它们之间的比较.这类算法为比较算法,还有一类算法是线性时间复杂度的排序算法,有计数排序.基数排序和桶排序,当然,这些算法使用运算而不是比较来确定排序顺序的. 1 计数排序 计数排序假设n个输入元素中的每一个都是0到n区间的一个整数,其中n是某个整数.计数排序的思想

拓扑排序基础 拓扑排序用于解决有向无环图(DAG,Directed Acyclic Graph)按依赖关系排线性序列问题,直白地说解决这样的问题:有一组数据,其中一些数据依赖其他,问能否按依赖关系排序(被依赖的排在前面),或给出排序结果. 最常用解决拓扑排序问题的方法是Kahn算法,步骤可以概括为: . 根据依赖关系,构建邻接矩阵或邻接表.入度数组 . 取入度为0的数据(即不依赖其他数据的数据),根据邻接矩阵/邻接表依次减小依赖其的数据的入度 . 判断减小后是否有新的入度为0的数据,继续进行第2

一.什么是拓扑排序 在图论中,拓扑排序(Topological Sorting)是一个有向无环图(DAG, Directed Acyclic Graph)的所有顶点的线性序列.且该序列必须满足下面两个条件: 每个顶点出现且只出现一次. 若存在一条从顶点 A 到顶点 B 的路径,那么在序列中顶点 A 出现在顶点 B 的前面. 有向无环图(DAG)才有拓扑排序,非DAG图没有拓扑排序一说. 例如,下面这个图: 它是一个 DAG 图,那么如何写出它的拓扑排序呢?这里说一种比较常用的方法: 从 DAG

public static void main(String[] args) { int[] dd = {12,34,46,123,23,2,35,13,543231,65,5645,57}; Arrays.sort(dd); System.out.println(Arrays.toString(dd)); // 常用数组排序,算法是快速排序算法 List<Student> ls = new ArrayList<Student>(); ls.add(new Student(2, &

转自http://jimshu.blog.51cto.com/3171847/1095780/ 一.修改SQL Server服务器(实例)的排序规则 以下实验使用了SQL Server 2008 R2的默认实例,将Chinese_PRC_CI_AS修改成SQL_Latin1_General_CP1_CI_AS. 1. 停止SQL Server实例服务 2. 打开“命令提示符”,转到SQL Server的安装目录 C:\Users\Administrator> cd "\Program Fi

原文:Alpha混合物体的深度排序 先说个题外话, 本来我想解答一下最近Creators Club论坛上经常出现的一个问题, 意外的是在网上竟然找不到什么全面的答案.. 这是个有着复杂答案的简单问题: “为什么我的透明物体的绘制顺序不对, 或者有些不见了?” 当绘制一个3D场景时, 对图形进行深度排序是非常重要的, 这样离镜头近才画在远处物体的前面. 我们不会希望看到远处的山把近在眼前的建筑给挡住了! 如今有三种深度排序方法得到了广泛的应用: 深度缓冲 (也叫做 z-buffering) 油画家

转自:http://blog.51cto.com/jimshu/1095780 概念与详情请参考:字符编码与排序规则:https://www.cnblogs.com/gered/p/9145123.html 一.修改SQL Server服务器(实例)的排序规则 以下实验使用了SQL Server 2008 R2的默认实例,将Chinese_PRC_CI_AS修改成SQL_Latin1_General_CP1_CI_AS. 1. 停止SQL Server实例服务 2. 打开“命令提示符”,转到SQ

一.插入排序:稳定,时间复杂度O(n^2) 想象你在打扑克牌,一開始左手是空的,接着右手開始从桌上摸牌,并将其插入到左手的一把牌中的正确位置上.为了找到这个正确位置,我们须要从右到左将它与手中的牌比較,直到找到合适的位置插入.整个过程的特点是,左手的牌是排好序的了. 详见: 插入排序 二.选择排序:不稳定,时间复杂度O(n^2) 每趟从未排序部分选出最小的元素.然后通过交换将其加入到已排序部分中. 详见: 选择排序 三.冒泡排序:稳定,时间复杂度O(n^2) 将待排序的元素看作是竖着排列的"气泡

拓扑排序基础 拓扑排序用于解决有向无环图(DAG,Directed Acyclic Graph)按依赖关系排线性序列问题,直白地说解决这样的问题:有一组数据,其中一些数据依赖其他,问能否按依赖关系排序(被依赖的排在前面),或给出排序结果. 最常用解决拓扑排序问题的方法是Kahn算法,步骤可以概括为: . 根据依赖关系,构建邻接矩阵或邻接表.入度数组 . 取入度为0的数据(即不依赖其他数据的数据),根据邻接矩阵/邻接表依次减小依赖其的数据的入度 . 判断减小后是否有新的入度为0的数据,继续进行第2

前言 (更新于 2019/4/10) 从第一次接触DirectX 11到现在已经有将近两年的时间了.还记得前年暑假被要求学习DirectX 11,在用龙书的源码配置项目运行环境的时候都花了好几天的时间才搞定,还得忍受上千个无法避免的编译警告,不得不视警告为无物.而且里面的代码使用了Microsoft DirectX SDK(June 2010)开发包和里面的Effects 11框架,这些东西都已经是8年前的产物了. 然后在18年5月的时候,我先是在Github上翻到了微软对FX11(原Effec

前言 有关计算着色器的基础其实并不是很多.接下来继续讲解如何使用计算着色器实现水波效果,即龙书中所实现的水波.但是光看代码可是完全看不出来是在做什么的.个人根据书中所给的参考书籍找到了对应的实现原理,但是里面涉及到比较多的物理公式.因此,要看懂这一章需要有高数功底(求导.偏导.微分方程),我会把推导过程给列出来. 本章演示项目还用到了其他的一些效果,在学习本章之前建议先了解如下内容: 章节内容 11 混合状态 17 利用几何着色器实现公告板效果(雾效部分) 26 计算着色器:入门 27 计算着色

大家好~本文使用WebGPU的计算着色器,实现了奇偶排序. 奇偶排序是冒泡排序的并行版本,在1996年由J Kornerup提出.它解除了每轮冒泡间的串行依赖以及每轮冒泡内部的串行依赖,使得冒泡操作可以并行执行 目录 介绍奇偶排序算法 分析时间复杂度 需求 初步设计 代码实现 发现问题 改进设计 相关代码实现 改进设计 相关代码实现 限制 总结 参考资料 最终版本的代码在这里 介绍奇偶排序算法 假设待排序的数组为Arr1 在奇数步中,Arr1中奇数项与相邻的右边一项比较和交换: 在偶数步中,Ar

Orchard一直是博主心中神一般的存在,由于水平比较菜,Orchard代码又比较复杂看了几次都不了了之了.这次下定决心要搞懂其工作原理,争取可以在自己的项目中有所应用.为了入门先到官网去学习一下相关的基础内容.看到这篇比较不错的入门文章,边学习边翻译一下.希望给有需要的朋友以帮助,也希望和对Orchard感兴趣的朋友一起交流. Orchard如何工作 构建一个Web内容管理系统不同于构建一个常规web应用:前者更像构建一个应用容器.设计一个这样的系统,可扩展性应该放在第一位.这可能是一个挑战因

本文介绍CTR相关基础知识. 一.广告投放系统 广告系统包含多个子系统.除了上图所示的广告投放系统外,还包含商业系统(广告库的获得),统计系统(点击展示日志的获得)等. 广告投放系统主要是面向用户的,交互逻辑就是用户请求一个网页之后,会想检索系统请求广告,然后检索系统从广告库中获取一个广告列表,进行特征抽取之后进行点击率预估,排名靠前的展示给 用户.然后根据用户的点击情况获得展示点击日志,之后进行线          下的模型训练学习.之前的广告投放系统分为线上系统和线下模型训练系统,现在出现的