将陆续上传本人写的新书<自己动手写CPU>(尚未出版),今天是第15篇,我尽量每周四篇 上一章建立了原始的OpenMIPS五级流水线结构,可是仅仅实现了一条ori指令,从本章開始,将逐步完好. 本章首先讨论了流水线数据相关问题.然后改动OpenMIPS以解决该问题.并在5.3节验证了解决效果.接着对逻辑.移位操作与空指令的指令格式.使用方法.作用进行了一一说明.在5.5节通过扩展OpenMIPS实现了这些指令,最后编写測试程序,对实现效果进行了检验. 5.1 流水线数据相关问题 我们在第4章实

RISC-V是源自Berkeley的开源体系结构和指令集标准.这个模拟器实现的是RISC-V Specification 2.2中所规定RV64I指令集,基于标准的五阶段流水线,并且实现了分支预测模块和虚拟内存模拟.实现一个完整的CPU模拟器可以很好地锻炼系统编程能力,并且加深对体系结构有关知识的理解.在开始实现前,应当阅读并深入理解Computer Systems: A Programmer's Perspective中的第四章,或者Computer Organizaton and Desig

本文将阐述 Ceilometer 中的数据收集机制.Ceilometer 使用三种机制来收集数据: Notifications:Ceilometer 接收 OpenStack 其它服务发出的 notification message Polling:直接从 Hypervisor 或者 使用 SNMP 从host machine,或者使用 OpenStack 其它服务的 API 来获取数据. RESTful API:别的 application 使用 Ceilometer 的 REST API 创

Spark Streaming揭秘 Day16 数据清理机制 今天主要来讲下Spark的数据清理机制,我们都知道,Spark是运行在jvm上的,虽然jvm本身就有对象的自动回收工作,但是,如果自己不进行管理的,由于运行过程中大量产生对象,内存很快就会耗尽.我们可以认为数据清理就是SparkStreaming自己的"GC". 从DStream开始 RDD是在DStream中产生的,RDD的操作也是在DStream中进行的,所以DStream会负责RDD数据的生命周期. 在DStream中

本文主要介绍了 Salesforce 对于系统中数据的访问控制是如何设计的,然后也了解了下 Alfresco 和 Oracle VPD 的数据权限机制.希望对一些业务系统的数据权限的访问控制设计能有所参考和启发. Salesforce 1. 产品功能 salesforce是基于 SaaS 的客户关系管理系统(CRM),该系统提供的功能覆盖了众多不同的业务领域,例如:客户资料存储,销售业务管理,协同办公等.在此基础上,Salesforce又提供了一个开发平台以帮助其客户根据自身的需求对核心系统进行

本文转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27238630 在学习tensorflow的过程中,有很多小伙伴反映读取数据这一块很难理解.确实这一块官方的教程比较简略,网上也找不到什么合适的学习材料.今天这篇文章就以图片的形式,用最简单的语言,为大家详细解释一下tensorflow的数据读取机制,文章的最后还会给出实战代码以供参考. 一.tensorflow读取机制图解 首先需要思考的一个问题是,什么是数据读取?以图像数据为例,读取数据的过程可以用下图来表示: 假设我们的

十图详解tensorflow数据读取机制(附代码) - 何之源的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27238630

Android Wear 数据同步机制总结 当手机与手表建立蓝牙连接之后.数据就能够通过Google Play Service进行传输. 同步数据对象Data Item DataItem提供手机与手表数据存储的自己主动同步,一个DataItem对象由其创建者与路径组成的URI所确定.一个DataItem对象为手机和手表提供了一个数据通路,开发人员通过改变指定的DataItem实现手机和手表的数据自己主动同步. 訪问数据层API DataItem能够提供手机和手表数据的保存,改变该对象的操作则依赖

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原创文章,转载请注明:转载自 听风居士博客(http://www.cnblogs.com/zhouyf/) 本期内容: 一.Spark Streaming 数据清理总览 二.Spark Streaming 数据清理过程详解 三.Spark Streaming 数据清理的触发机制 Spark Streaming不像普通Spark 的应用程序,普通Spark程序运行完成后,中间数据会随着SparkContext的关闭而被销毁,而Spark Streaming一直在运行,不断计算,每一秒中在不断运行都

在学习TensorFlow的过程中,有很多小伙伴反映读取数据这一块很难理解.确实这一块官方的教程比较简略,网上也找不到什么合适的学习材料.今天这篇文章就以图片的形式,用最简单的语言,为大家详细解释一下TensorFlow的数据读取机制,文章的最后还会给出实战代码以供参考. TensorFlow读取机制图解 首先需要思考的一个问题是,什么是数据读取?以图像数据为例,读取数据的过程可以用下图来表示: 假设我们的硬盘中有一个图片数据集0001.jpg,0002.jpg,0003.jpg--我们只需要把

http://blog.csdn.net/acceptedxukai/article/details/18136903 http://blog.csdn.net/acceptedxukai/article/details/18181563 本文所引用的源码全部来自Redis2.8.2版本. Redis AOF数据持久化机制的实现相关代码是redis.c, redis.h, aof.c, bio.c, rio.c, config.c 在阅读本文之前请先阅读Redis数据持久化机制AOF原理分析之配

之前在学习js的结合性的时候,我有点不太明白,在网上找到一个比较经典的C语言优先级结合性的案例,就是下边这一个.本想在js之中测试一番,结果竟然发现得出的结果和网上的不一样,这令我百思不得其解,后经高人指点,我知道了这是因为js和C语言的存储方式不同,所以我就查了一点资料,了解了一下js的数据存储机制.下面我们就先来看一下这道题目吧 这里是在C语言中的推导步骤 推导步骤:表达式:a += a -= a*a 第一步:a += a -= (a*a)解释:表达式有三个运算符,+= ,-= , * .会

原文地址:http://www.jianshu.com/p/2f14bc570563?from=jiantop.com 最大内存设置 默认情况下,在32位OS中,Redis最大使用3GB的内存,在64位OS中则没有限制. 在使用Redis时,应该对数据占用的最大空间有一个基本准确的预估,并为Redis设定最大使用的内存.否则在64位OS中Redis会无限制地占用内存(当物理内存被占满后会使用swap空间),容易引发各种各样的问题. 通过如下配置控制Redis使用的最大内存: maxmemory

面试题:线程存储数据的机制 Local variables 局部变量 临时存储 栈 Instance class fields 对象存储 堆 (堆的大小只有硬件的限制) Static local variables 多实例共享 (放在高频访问区) Vaiables [ ThreadStatic ](线程相关的静态变量) 单线程所有,只初始化一次 CallContext 跨应用程序域,会克隆传递 ThreadLocalStorage 每个线程初始化一次(用到的是数据槽的机制,这个存储的地方不一定在

为了更好的利用内存,使Redis存储的都是缓存的热点数据,Redis设计了相应的内存淘汰机制(也叫做缓存淘汰机制) 通过maxmemory 配置项来设置允许用户使用的最大内存大小,当内存数据集大小达到一定的大小时,就会根据maxmemory-policy noeviction配置项配置的策略来进行数据淘汰. 内存淘汰的过程 客户端发起了需要申请更多内存的命令(如set) Redis检查内存使用情况,如果已使用的内存大于maxmemory则开始根据用户配置的不同淘汰策略来淘汰内存(key),从而换

复制粘贴自: https://www.e-learn.cn/content/redis/2344485, 点击链接访问原文 仅供个人学习参考之用, 如有侵权, 请联系删除! 高级开发不得不懂的Redis Cluster数据分片机制 Redis 集群简介 Redis Cluster 是 Redis 的分布式解决方案,在 3.0 版本正式推出,有效地解决了 Redis 分布式方面的需求. Redis Cluster 一般由多个节点组成,节点数量至少为 6 个才能保证组成完整高可用的集群,其中三个为主

原文地址: https://zhuanlan.zhihu.com/p/27238630 何之源 ​ 深度学习(Deep Learning) 话题的优秀回答者       ------------------------------------------------------------------------------------------------------ 在学习tensorflow的过程中,有很多小伙伴反映读取数据这一块很难理解.确实这一块官方的教程比较简略,网上也找不到什么合

redis主从复制 和Mysql主从复制的原因一样,Redis虽然读取写入的速度都特别快,但是也会产生读压力特别大的情况.为了分担读压力,Redis支持主从复制,Redis的主从结构可以采用一主多从或者级联结构,Redis主从复制可以根据是否是全量分为全量同步和增量同步.下图为级联结构. 全量同步 Redis全量复制一般发生在Slave初始化阶段,这时Slave需要将Master上的所有数据都复制一份.具体步骤如下: -  从服务器连接主服务器,发送SYNC命令: -  主服务器接收到SYNC命

目录 概述 操作方法 存入/读取数据 清除数据 遍历操作 storage事件 参考链接 概述 这个API的作用是,使得网页可以在浏览器端储存数据.它分成两类:sessionStorage和localStorage. sessionStorage保存的数据用于浏览器的一次会话,当会话结束(通常是该窗口关闭),数据被清空:localStorage保存的数据长期存在,下一次访问该网站的时候,网页可以直接读取以前保存的数据.除了保存期限的长短不同,这两个对象的属性和方法完全一样. 它们很像cookie机