CUDA优化的最终目的是:在最短的时间内,在允许的误差范围内完成给定的计算任务.在这里,“最短的时间”是指整个程序运行的时间,更侧重于计算的吞吐量,而不是单个数据的延迟.在开始考虑使用GPU和CPU协同计算之前,应该先粗略的评估使用CUDA是否能达到预想的效果,包括以下几个方面: 精度:目前GPU的单精度性能要远远超过双精度性能,整数乘法.求模.求余等运算的指令吞吐量也较为有限.在科学计算中,由于需要处理的数据量巨大,往往采用双精度或者四精度才能获得可靠的结果,目前的Tesla架构还不能很好的满

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MySQL · 特性分析 · 优化器 MRR & BKA 上一篇文章咱们对 ICP 进行了一次全面的分析,本篇文章小编继续为大家分析优化器的另外两个选项: MRR & batched_key_access(BKA) ,分析一下他们的作用.原理.相互关系.源码实现以及使用范围. 什么是 MRR MRR 的全称是 Multi-Range Read Optimization,是优化器将随机 IO 转化为顺序 IO 以降低查询过程中 IO 开销的一种手段,咱们对比一下 mrr=on & m

优化器(optimizer)是oracle数据库内置的一个核心子系统.优化器的目的是按照一定的判断原则来得到它认为的目标SQL在当前的情形下的最高效的执行路径,也就是为了得到目标SQL的最佳执行计划.依据所选择执行计划时所用的判断原则,oracle数据库里的优化器又分为RBO(基于原则的优化器)和CBO(基于成本的优化器,SQL的成本根据统计信息算出)两种. 一.RBO Oracle会在代码里事先为各种类型的执行路径定一个等级,一共15个等级,从等级1到等级15,oracle认为等级1的执行路径

概述 在写SQL的时候,有时候涉及到的不仅只有一个表,这个时候,就需要表连接了.Oracle优化器处理SQL语句时,根据SQL语句,确定表的连接顺序(谁是驱动表,谁是被驱动表及 哪个表先和哪个表做链接).连接方法(下文有详细介绍)及访问单表的方法(是否走索引,及走哪个索引). 类型 表连接的类型分为两种:内连接和外连接.表连接的类型不同,得到的结果也不相同.不同的SQL语句使用不同的表连接.演示表连接我们用两个表t1和t2 .建表语句及数据如下: -- 建表语句 )); ),col3 )); -

pytorch1.0进行Optimizer 优化器对比 import torch import torch.utils.data as Data # Torch 中提供了一种帮助整理数据结构的工具, 叫做 DataLoader, 能用它来包装自己的数据, 进行批训练. import torch.nn.functional as F # 包含激励函数 import matplotlib.pyplot as plt LR = 0.01 # 学习率 BATCH_SIZE = 32 EPOCH = 12

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转自http://www.jb51.net/article/67007.htm,感谢博主 本文通过一个案例来看看MySQL优化器如何选择索引和JOIN顺序.表结构和数据准备参考本文最后部分"测试环境".这里主要介绍MySQL优化器的主要执行流程,而不是介绍一个优化器的各个组件(这是另一个话题). 我们知道,MySQL优化器只有两个自由度:顺序选择:单表访问方式:这里将详细剖析下面的SQL,看看MySQL优化器如何做出每一步的选择. explain select * from emplo

2014-09-25 Created By BaoXinjian

最近项目需要将网页的一些信息展示到app当中,由于采用的是okhttp进行网络的访问,并采用了cookie对于每次的访问请求都做了验证,所以在加入webview显示网页的时候会需要进行一下验证,为了跳过这一验证,直接进入到我们需要的页面,所以就需要我们在获取到cookie后,将cookie传入到webview当中,从而使得页面不需要再次的验证. 获取cookie的方式有很多,对于这一块的问题并不是很大,由于我们的项目需求时间较为紧迫,我在构建项目的时候采用的是已经被封装好的okhttputil来

运行时常量池概述 Java运行时常量池中主要存放两大类常量:字面量和符号引用.字面量比较接近于Java语言层面的常量概念,如文本字符串.声明为final的常量值等. 而符号引用则属于编译原理方面的概念,包括了下面三类常量: - 类和接口的全限定名(包名+类名) - 字段的名称和描述符 - 方法的名称和描述符 运行时常量池位置 运行时常量池在JDK1.6及之前版本的JVM中是方法区的一部分,而在HotSpot虚拟机中方法区放在了"永久代(Permanent Generation)".所以

刚启动idea 就报出错误 [-- ::,] Artifact -sturts2:war exploded: Error during artifact deployment. See server log for details. 解决办法: file-project structure -probleam 里面有一个fix 第二个错误: 就是需要的jar包没有加全 这几个是创建idea 时自带的jar包,我使用的jar包是5版本的commons-fileupload.jar commons-

Apache Spark 2.2最近引入了高级的基于成本的优化器框架用于收集并均衡不同的列数据的统计工作 (例如., 基(cardinality).唯一值的数量.空值.最大最小值.平均/最大长度,等等)来改进查询类作业的执行计划.均衡这些作业帮助Spark在选取最优查询计划时做出更好决定.这些优化的例子包括在做hash-join时选择正确的一方建hash,选择正确的join类型(广播hash join和全洗牌hash-join)或调整多路join的顺序,等等) 在该博客中,我们将深入讲解Spar

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今天来讲下之前发的一篇极其简单的搭建网络的博客里的一些细节 (前文传送门) 之前的那个文章中,用Pytorch搭建优化器的代码如下: # 设置优化器 optimzer = torch.optim.SGD(myNet.parameters(), lr=0.05) loss_func = nn.MSELoss() 一.SGD方法 我们要想训练我们的神经网络,就必须要有一种训练方法.就像你要训练你的肌肉,你的健身教练就会给你指定一套训练的计划也可以叫方法,那么SGD就是这样一种训练方法,而训练方法并不

Calcite作为大数据领域最常用的SQL解析引擎,支持Flink , hive,  kylin , druid等大型项目的sql解析 同时想要深入研究Flink sql源码的话calcite也是必备技能之一,非常值得学习 我们内部也通过它在做自研的sql引擎,通过一套sql支持关联查询任意多个异构数据源(eg : mysql表join上 hbase表在做一个聚合计算) 因为calcite功能比较多,本文主要还是从calcite重要的主流程源码入手,主要侧重在VolcanoPlanner的优化器

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一般的智能指针都是通过一个普通指针来初始化,所以很容易写出以下的代码: #include <iostream> using namespace std; int func1(){ //返回一个整数的函数 } void func2(AutoPtr<int*> ptr,int t){ //一些操作 } int main(){ func2(AutoPtr<int*>(new int(5)),func1()); //其他操作 } 乍一看,这段代码好像没有什么问题,但实则暗藏隐患