<编译原理>画 DAG 图与求优化后的 4 元式代码- 例题解析 DAG 图(Directed Acylic Graph)无环路有向图 (一)基本块 基本块是指程序中一顺序执行的语句序列,其中只有一个入口语句(第一个语句)和一个出口语句(最后一个语句) 对于一个基本块来说,执行时只能从其入口语句进入,从其出口语句退出 语句 出口语句 任何控制转移四元式 入口语句 所转向的目标语句 (二)划分基本块的步骤 1.求四元式序列中各个基本块的入口语句. ① 程序的第一个语句 ② 能由条件或无条件转移语

赵海平在今年三月份来到阿里,听毕玄(他现任主管)说去年五六月份就跟赵海平聊上了.有人问:为啥 BAT 三大巨头,你看中了阿里巴巴?在今天现场达一千多人的分享中赵海平给出了回复:“因为百度和腾讯没找我呗~”,他笑道,“百度以搜索为核心,优化了很多年了,估计也没啥可以优化的了:而腾讯除了 QQ 和微信,也没什么大型应用(别跟人家说哦)”.这不是原话哈,赵海平还是相当谦虚并且能言的,思维很开阔,两个小时的分享内容丰富,时不时还插两个故事,起初进场的手机和电脑都很自觉的收起来了~旁边的同事侃道:“高 P

在一级bootloader执行进入USB启动方式之后,设备进行枚举.枚举过程中会通过PC端发送命令对连接的USB设备进行枚举.当枚举成功之后,在PC端可以看到设备的盘符. 当设备能够被PC正确识别之后.接下来就能够通过烧写工具完毕设备的扫描假设成功找到设备,则能够通过USB数据传输到SRAM中,这时候的数据主要包含2k infor文件.一级bootloader在成功的解析2kinfor 之后.PC端会将DFU文件传输到初始化好的DRAM中.而且PC指针跳转到DFU地址处运行,运行过程中会跳转到U

动软代码生成器 和codesmith 5年前的东西,或许有些过时 动软的功能有限,改的也比较简单,已弃. codesmith可定制性强,当时自已改的,提高了团队的整体工作效率. codesmith代码定制时用C#开发,但代码生成器的应用并不限于语言 结构类似,架构清楚的数据结构,业务结构,架构规范,错误码,各语言都有 个人用过codesmith支持过 C# JAVA PYTHON GO NODEJS的代码生成. 比较奇怪的是,很多人看不起代码生成器的同时,却在用很低效的人工来构造重复代码…… j

在SQL语句优化过程中,我们经常会用到hint,现总结一下在SQL优化过程中常见Oracle HINT的用法: 1. /*+ALL_ROWS*/ 表明对语句块选择基于开销的优化方法,并获得最佳吞吐量,使资源消耗最小化. 例如: SELECT /*+ALL+_ROWS*/ EMP_NO,EMP_NAM,DAT_IN FROM BSEMPMS WHERE EMP_NO='SCOTT'; 2. /*+FIRST_ROWS*/ 表明对语句块选择基于开销的优化方法,并获得最佳响应时间,使资源消耗最小化.

在项目开发过程中,经常会遇到HANA模型运行效率的问题: 以我们项目为例,HANA平台要求模型运行时间不能超过10秒,但是在大数量和计算逻辑复杂的情况下(例如:ERP中的BKPF和BSEG量表的年数据总量超过20亿条),HANA模型的运行时间基本上都在1分钟以上.在不关联其它表,单单是几个板块的BKPF和BSEG表UNION ALL,运行时间都超过1分钟.鉴于这种情况,项目组对HANA模型是否存在优化空间,进行了分析和探讨,也请教了HANA平台的专家对HANA的优化给出可行性建议. 最终的分析结

C 编译器优化过程中的 Bug 一个朋友向我指出一个最近他们发现的 GCC 编译器优化过程(加上 -O3 选项)里的 bug,导致他们的产品出现非常诡异的行为.这使我想起以前见过的一个 GCC bug.当时很多人死活认为那种做法是正确的,跟他们说不清楚.简言之,这种有问题的优化,喜欢利用 C 语言的“未定义行为”(undefined behavior)进行推断,最后得到奇怪的结果. 这类优化过程的推理方式都很类似,他们使用一种看似严密而巧妙的推理,例如:“现在有一个整数 x,我们不知道它是多少.

据国内三大运营商数据来看,中国的手机用户数已达10亿,超过2/5的移动用户每个月都会从手机终端访问网页,如今的移动端手机网站比例肯定有提升,但是对于这些存在的移动版本网站来说,马海祥查看了很大一部分手机网站,很少做SEO优化工作,在这里,马海祥认为移动端的手机网站优化并不是PC网站的简单copy过来的移动版本. 由于是手机用户,用户浏览网页的时间是零碎的,不可能耐心点击很多的页面,因此,要想做好一个移动端网站的优化,就需要尽可能在制作移动端手机网站的过程中精简移动网站设计,并要合理的做好移动端网

深圳云栖大会已经圆满落幕,在3月29日飞天技术汇-弹性计算.网络和CDN专场中,阿里云CDN高级技术专家周哲为我们带来了<海量短视频极速分发>的主题分享,带领我们从视频内容采集.上传.存储和分发的角度介绍整体方案,并且重点讲解短视频加速的注意事项和用户体验优化要点. 讲解从三个部分展开:短视频应用场景.阿里云短视频解决方案.阿里云对短视频用户体验的相关优化. 短视频应用场景 短视频比图片和文字包含更多的信息,在移动互联网普及的今天,短视频应用场景非常广泛. 一. 社群分享场景 用户可以录制视频

从有约束条件下的凸优化角度思考神经网络训练过程中的L2正则化 神经网络在训练过程中,为应对过拟合问题,可以采用正则化方法(regularization),一种常用的正则化方法是L2正则化. 神经网络中L2正则化的定义形式如下: \[ J(W,b)=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}l(y^{(i)},\hat y^{(i)})+\frac{\lambda}{2m}\sum_{i=1}^{m}||W^{(i)}||_F^2\] 其中,J(W,b)为正则化下的cost functio

ionic 运行过程中动态切换API服务器地址 keywords: ionic,phonegap,cordova,网络制式,动态切换,变更,API,服务器地址,$resource,localstorage,url 场景.需求 场景 APP以项目的形式提供,一个客户需要部署一套服务器,一个APP,所以APP的后台服务器地址不能写死.而且要求如果有wifi且在内网,需要用内网服务器地址,如果用3G或者4G,则需切换为外网服务器地址 需求 APP第一次运行,如果没有设置过服务器地址,需要设置好后台服务

查询速度慢的原因很多,常见如下几种:    1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷)    2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应.    3.没有创建计算列导致查询不优化.    4.内存不足    5.网络速度慢    6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量)    7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷)    8.sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源.    9.返回了不必要的行和列   

CPU bound:CPU性能边界,是指CPU计算时一直处于占用率很高的情况. GPU bound:GPU性能边界,同样的是指GPU计算时一直处于占用率很高的情况. 原文:https://unity3d.com/cn/learn/tutorials/temas/performance-optimization/optimizing-graphics-rendering-unity-games?playlist=44069   简介 在这篇文章中,我们将学习Unity渲染一帧时在幕后会发生什么,渲

最近有人问起在YOLOv2训练过程中输出在终端的不同的参数分别代表什么含义,如何去理解这些参数?本篇文章中我将尝试着去回答这个有趣的问题. 刚好现在我正在训练一个YOLOv2模型,拿这个真实的例子来讨论再合适不过了,下边是我训练中使用的 .cfg 文件(你可以在cfg文件夹下找到它): 以下是训练过程中终端输出的一个截图: 以上截图显示了所有训练图片的一个批次(batch),批次大小的划分根据我们在 .cfg 文件中设置的subdivisions参数.在我使用的 .cfg 文件中 batch =

原英文地址: https://timebutt.github.io/static/understanding-yolov2-training-output/ 最近有人问起在YOLOv2训练过程中输出在终端的不同的参数分别代表什么含义,如何去理解这些参数?本篇文章中我将尝试着去回答这个有趣的问题. 刚好现在我正在训练一个YOLOv2模型,拿这个真实的例子来讨论再合适不过了,下边是我训练中使用的 .cfg 文件(你可以在cfg文件夹下找到它): 以下是训练过程中终端输出的一个截图: 以上截图显示了所

学习率是深度学习中的一个重要超参数,选择合适的学习率能够帮助模型更好地收敛. 本文主要介绍深度学习训练过程中的6种学习率衰减策略以及相应的Pytorch实现. 1. StepLR 按固定的训练epoch数进行学习率衰减. 举例说明: # lr = 0.05 if epoch < 30 # lr = 0.005 if 30 <= epoch < 60 # lr = 0.0005 if 60 <= epoch < 90 在上述例子中,每30个epochs衰减十倍学习率. 计算公式

特殊注明:安装zabbix 2.4.8和2.4.6遇到2个问题,如下:找了很多解决办法,实在无解,只能换版本,尝试换(2.2.2正常 | 3.0.3正常)都正常,最后决定换3.0.3 1.Error connecting to database: No such file or directory 2.如图 ========================================================= 正文开始   1.安装mysql(略过,参考mysql5.1安装)   2

9:40 2015/10/19技术排错过程中,关键点总结和心情历程 有一个按照标题进行内容分类的函数似乎不起作用,这叫人沮丧. 在页面显示图片地址时候,在源系统和目标系统中,包含图片地址的页面代码格式,需要转换.这个函数今天又改了改. 然后,遇见不止一个新的问题. 首先排查出,因为之前写了一个同义词替换功能,导致,图片的html代码,失效.原因是,同义词替换配置文件中,有“/”代码的替换,这导致一个指向在线图片的网站无效:所有字母粘接在一起. 然后,在生成insert sql语句后,入库在线测试

从输入 URL 到浏览器接收的过程中发生了什么事情? 原文:http://www.codeceo.com/article/url-cpu-broswer.html 从触屏到 CPU  首先是「输入 URL」,大部分人的第一反应会是键盘,不过为了与时俱进,这里将介绍触摸屏设备的交互. 触摸屏一种传感器,目前大多是基于电容(Capacitive)来实现的,以前都是直接覆盖在显示屏上的,不过最近出现了 3 种嵌入到显示屏中的技术,第一种是 iPhone 5 的 In-cell,它能减小了 0.5 毫米

想当年刚学Unity的时候,这个问题困扰了我好几天,因此来分享一下当初解决问题的思路. 我们通过Unity构建场景的过程中,经常发现一个现象,就是物体在拖进场景中后,我们会发现物体是反的,通过改变物体的rotation属性后,得到了正确的方向,可物体的坐标系又变得和默认坐标系(右上角系统自带的坐标系)不一样了,这样就给后续的脚本工作(通常是控制(Transform)脚本和生成(Intantiate)脚本)带来了困扰,因为脚本写作的过程中是按照世界坐标系来的,物体自己的坐标系和系统坐标系不一样了就

./configure,make,make install都是典型的使用GNU的AUTOCONF和AUTOMAKE产生的程序的安装步骤.其中: ./configure是检测程序文件,用来检测你的安装平台的目标特征的.比如它会检测你是不是有CC或GCC,并不是需要CC或GCC,它是个shell脚本:运行完成之后会建立Makefile文件.        make是用来编译的,在命令行输入make命令之后,系统会在当前目录下搜索Makefile或者makefile文件,它从Makefile中读取指令