https://mp.weixin.qq.com/s/CQQSV26Xvmt2xuAPFnh-YQ 鱼鹰  鱼鹰谈单片机 3月3日 预计阅读时间: 9 分钟 "数据传输耗时又耗力?交给 DMA 去干吧!" 参考: stm32f2 技术培训_直接存储器访问_dma http://www.doc88.com/p-7952436689372.html AN4031 应用笔记:使用 STM32F2 和 STM32F4 DMA 控制器 AN2548 应用笔记:使用 STM32F101xx 和 S

转自:http://blog.csdn.net/ransom0512/article/details/50440316 简介 VoltDB数据库是一个分布式,可扩展,shared-nothing的内存数据库.使用Java 写的存储过程来定义事务.使用标准SQL访问数据,使用并行的单线程处理方式确保数据一致性,同时避免了传统数据库的锁,插销,资源管理开销. VoltDB具有如下特点: 高吞吐量:百万次每秒 横向拓展:可以根据需求自由拓展,性能线性增长. 高可用性:数据支持副本.也可以持久化保存.除

目录 写在前面 成员变量的含义及作用 构造与析构 内存同步管理 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 在Caffe源码理解1中介绍了Blob类,其中的数据成员有 shared_ptr<SyncedMemory> data_; shared_ptr<SyncedMemory> diff_; std::shared_ptr 是共享对象所有权的智能指针,当最后一个占有对象的shared_ptr被销毁或再赋值时,对象会被自动销毁并释放内存,见cp

[转]http://www.cnblogs.com/wuzhenbo/archive/2012/06/05/2537465.html 1.前言 在IBM开发社区上发现一篇叫'Data alignment: Straighten up and fly right'的文章,下面的很多内容都是来自那篇文章的. 内存可以看成一个byte数组,我们通过编程语言提供的工具对这个'大数组'中的每个元素进行读写,比如在C中我们可以用指针一次读写一个或者更多 个字节,这是我们一般程序员眼中的内存样子.但是从机器角

先贴原来的导入数据代码: 8 import os os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "www.settings") ''' Django 版本大于等于1.7的时候,需要加上下面两句 import django django.setup() 否则会抛出错误 django.core.exceptions.AppRegistryNotReady: Models aren't loaded yet. ''' im

1.1:增加次数据文件 从SQL SERVER 2005开始,数据库不默认生成NDF数据文件,一般情况下有一个主数据文件(MDF)就够了,但是有些大型的数据库,由于信息很多,而且查询频繁,所以为了提高查询速度,可以把一些表或者一些表中的部分记录分开存储在不同的数据文件里由于CPU和内存的速度远大于硬盘的读写速度,所以可以把不同的数据文件放在不同的物理硬盘里,这样执行查询的时候,就可以让多个硬盘同时进行查询,以充分利用CPU和内存的性能,提高查询速度. 在这里详细介绍一下其写入的原理,数据文件(M

转于:http://www.cnblogs.com/lidabo/p/4738113.html 目录(?)[-] proc文件系统 proccpuinfo文件 procstat文件 procpidstat文件 procpidtasktidstat文件 系统中有关进程cpu使用率的常用命令 ps 命令 top命令 单核情况下Cpu使用率的计算 基本思想 总的Cpu使用率计算 计算方法 某一进程Cpu使用率的计算 计算方法 实验数据 某一线程Cpu使用率的计算 计算方法 实验数据 多核情况下cpu使

在不少人的心目中,显卡最大的用途可能就只有两点--玩游戏.看电影,除此之外,GPU并没有其他的作用了.但是随着微软IE9的正式发布,不少人突然发现,微软一直提到一个名词:GPU硬件加速,从而也让不少人开始关注GPU硬件加速.那么GPU硬件加速到底是什么?能干些什么呢?下面让我们一起走进GPU硬件加速的世界去看看吧. GPU硬件加速就是显卡辅助CPU进行图形运算 要说起GPU硬件加速,我们首先要说说GPU这个概念.GPU是1999年,NVIDIA公司在发布GeForce256时提出的,它可以减少对

摘自:http://www.cnblogs.com/Amaranthus/archive/2012/03/07/2383551.html 研究cpu压力工具 perfom SQL跟踪 性能视图 cpu相关的wait event Signal wait time SOS_SCHEDULER_YIELD等待 CXPACKET等待 CMEMTHREAD等待 调度队列 cpu密集型查询 高CPU使用率的创建几种状况 miss index 统计数据丢失 非SARG谓词 隐式类型转化 参数探测器 ad ho

CPU内核主要分为两部分:运算器和控制器. (一) 运算器 cpu基本想到的是计算,因此有算数计算,还有逻辑计算单元以及移位简单的运算:fp运算单独拿出:要运算就需要输入数字,因此有寄存器组,即通用寄存器组,可以程序改变的比如,把某个数置到被加数的寄存器中:还有表示一些状态的专用寄存器比如进位了,这些只能有cpu自己决定,不能程序改变: 1. 算术逻辑运算单元ALU(Arithmetic and Logic Unit) 算术运算(加减乘除).逻辑运算(与或非异或): 由两个输入端和一个输出端:

系统优化是一项复杂.繁琐.长期的工作,优化前需要监测.采集.测试.评估,优化后也需要测试.采集.评估.监测,而且是一个长期和持续的过程,不 是说现在优化了,测试了,以后就可以一劳永逸了,也不是说书本上的优化就适合眼下正在运行的系统,不同的系统.不同的硬件.不同的应用优化的重点也不同. 优化的方法也不同.优化的参数也不同.性能监测是系统优化过程中重要的一环,如果没有监测.不清楚性能瓶颈在哪里,怎么优化呢?所以找到性能 瓶颈是性能监测的目的,也是系统优化的关键.系统由若干子系统构成,通常修改一个子系

前面提到了,电脑之父——冯·诺伊曼提出了计算机的五大部件:输入设备.输出设备.存储器.运算器和控制器. 我们看一下现在我们电脑的: 键盘鼠标.显示器.机箱.音响等等. 这里显示器为比较老的CRT显示器,现在一般都成功了液晶显示器. 我们想一下,我们在玩电脑的时候,我们使用键盘鼠标来操作电脑,我们在和其他人QQ聊天的时候,鼠标可以帮我们选中聊天的人,打开聊天窗口,键盘则是负责打字,帮我们输入聊天的内容. 我们在操作键盘鼠标的时候,其实都是在告诉电脑来做什么的.我们管键盘和鼠标叫输入设备. 输入设备

前面提到了,电脑之父——冯·诺伊曼提出了计算机的五大部件:输入设备.输出设备.存储器.运算器和控制器. 我们看一下现在我们电脑的: 键盘鼠标.显示器.机箱.音响等等. 这里显示器为比较老的CRT显示器,现在一般都成功了液晶显示器. 我们想一下,我们在玩电脑的时候,我们使用键盘鼠标来操作电脑,我们在和其他人QQ聊天的时候,鼠标可以帮我们选中聊天的人,打开聊天窗口,键盘则是负责打字,帮我们输入聊天的内容. 我们在操作键盘鼠标的时候,其实都是在告诉电脑来做什么的.我们管键盘和鼠标叫输入设备. 输入设备

抓取到的数据, 要批量写数据到 ORACLE , 一开始是用的EF, 处理速度很慢. 主要表现在验证数据上(db.GetValidationErrors), 每分钟才能写 1000条不到. 换成 EnterpriceLibrary.Validation (Validation.Validate) 后, 验证速度大增, 1000条只需几秒钟. 但是整体速度还是慢, 是因为每条数据都被EF转换为一个INSERT语句.   我花了一些时间用 OracleBulkCopy (需要引用客户端下面的 Ora

第三章 数据存取 当前的很多大数据处理工作,一次计算产生几十个GB.或者几十个TB的数据已是正常现象,驱动数百.数千.甚至上万个计算机节点并行运行也已经不足为奇.但是在数据处理的后面,对于这种在网络间传输.数量巨大.且发生频率日益增加的数据处理,需要大数据系统具备极高的稳定性和可靠性才能保证完成计算任务.这是一项极其复杂的工作,需要兼顾好数据处理的每一个环节,而在这些环节中,最底层的一环:数据存取,又基本决定了大数据处理的整体效率. 在这一章里,我们将从数据的一些本质特征谈起,从多个角度去阐述数

◆版权声明:本文出自胖喵~的博客,转载必须注明出处. 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/by-dream/p/5065083.html 前言 本来打算写完全部的自动化测试之后再写性能测试的东西,但是想了想,觉得这两个其实也可以并行的来完成,于是今天打算开个头,开始性能测试的介绍. 需要强调的是这里介绍的都是终端的性能,也就是Android设备的性能,不是客户端并发之后服务器的性能数据,这一点一定要清楚.在这个系列里面,我会介绍cpu.cpu时间片.电量.内存.FPS.

  系统优化是一项复杂.繁琐.长期的工作,优化前需要监测.采集.测试.评估,优化后也需要测试.采集.评估.监测,而且是一个长期和持续的过程,不 是说现在优化了,测试了,以后就可以一劳永逸了,也不是说书本上的优化就适合眼下正在运行的系统,不同的系统.不同的硬件.不同的应用优化的重点也不同. 优化的方法也不同.优化的参数也不同.性能监测是系统优化过程中重要的一环,如果没有监测.不清楚性能瓶颈在哪里,怎么优化呢?所以找到性能 瓶颈是性能监测的目的,也是系统优化的关键.系统由若干子系统构成,通常修改一个

1.CPU即中央处理器,是英语“Central Processing Unit”的缩写.CPU从内存或缓存中取出指令,放入指令寄存器,并对指令译码分解成一系列的微操作,然后发出各种控制命令,执行微操作系列,从而完成一条指令的执行. 2.但是,CPU并不能直接调用存储在硬盘上的系统.程序和数据,必须首先将硬盘的有关内容存储在内存中,这样才能被CPU读取运行.因而,内存(即物理内存,是相对于硬盘这个“外存”而言)作为硬盘和CPU的“中转站”,对电脑运行速度有较大影响. 3.当运行数据超出物理内存容纳

proc文件系统 /proc文件系统是一个伪文件系统,它只存在内存当中,而不占用外存空间.它以文件系统的方式为内核与进程提供通信的接口.用户和应用程序可以通过/proc得到系统的信息,并可以改变内核的某些参数.由于系统的信息,如进程,是动态改变的,所以用户或应用程序读取/proc目录中的文件时,proc文件系统是动态从系统内核读出所需信息并提交的. /proc目录中有一些以数字命名的目录,它们是进程目录.系统中当前运行的每一个进程在/proc下都对应一个以进程号为目录名的目录/proc/pid,

使用JAVA语言查询MongoDB中某个数据库某个集合的最新一条数据: MongoCollection<Document> cpu = MongoClient.getDatabase("sysmgr").getCollection("cpu");  //获取所需集合 Document dbo = cpu.find().sort(descending("time")).first(); //获取集合中最新一条数据 double cpuU