https://blog.csdn.net/kwame211/article/details/76669555 先来说一下最新的POWER 9 在Hot Chips会议上首次提到的IBM Power 9 处理器有可能成为劲爆芯片,Power 9预计有助新 OEM 和加速器合作伙伴的发展,并可为大蓝色IBM叫板主要竞争对手英特尔的高端服务器注上一剂强心剂. 该款14nm Power 9今年3月曾被提到过,它在加速器热门领域用到的策略颇有些大胆,尽管或许也有些支离破碎.Power 9是IBM 第一款

每个时代,都不会亏待会学习的人. 大家好,我是 yes. 这次本来是打算写一篇 RocketMQ 相关文章的,但是被插队了,我也是没想到的. 说来也是巧最近在看 Dubbo 源码,然后发现了一处很奇怪的代码,于是就有了这篇文章,让我们来看一下这段代码,它属于 ChannelEventRunnable,这个 runnable 是 Dubbo IO 线程创建,将此任务扔到业务线程池中处理. 看到没,把 state == ChannelState.RECEIVED 拎出来独立一个 if,而其他的 st

人们一直追求CPU分支预测的准确率,论文Simultaneous Subordinate Microthreading (SSMT)中给了一组数据,如果分支预测的准确率是100%,大多数应用的IPC会提高2倍左右. 为了比较不同分支预测算法的准确率,有个专门的比赛:Championship Branch Prediction(CPB).CPB-5的冠军是TAGE-SC-L,在TAGE-SC-L Branch Predictors Again中有详细描述: 但是分支预测准确率高意味着更复杂的算法,

1.引言 在很多源码如Linux内核.Glib等,我们都能看到likely()和unlikely()这两个宏,通常这两个宏定义是下面这样的形式. #define likely(x) __builtin_expect(!!(x), 1) #define unlikely(x) __builtin_expect(!!(x), 0) 可以看出这2个宏都是使用函数 __builtin_expect()实现的, __builtin_expect()函数是GCC的一个内建函数(build-in functi

在基于流水线(pipeline)的微处理器中,分支预测单元(Branch Predictor Unit)是一个重要的功能部件,它负责收集和分析分支/跳转指令的执行结果,当处理后续分支/跳转指令时,BPU将根据已有的统计结果和当前分支跳转指令的参数,预测其执行结果,进而为流水线取指提供决策依据,从而提高流水线效率. 本文将针对分支预测单元的设计思路进行讨论.在进行设计前,首先需要说明使用分支预测技术的原因及其现实意义. 在流水线处理分支跳转指令时,目标地址往往需要推迟到指令的执行阶段才能运算得出,

去年在安宁庄的时候, 有个同事阐述了一个观点:php中的if else  在执行时考虑到效率的原因,不会按我们的代码的顺序一条一条去试,而是随机找出一个分支,执行,如果不对,再随机找到一个分支 当时由于种种原因,也没过多去想这个问题,最近查了下资料,发现里面的学问还挺大的 php解释器是由c编写的,是个经编译生成的二进制文件, 我们编写的PHP代码相当于这个C程序的参数,只不过这个参数是个一个的文件, 这个C程序要解析这个php文件,产生相应的opcode,再去执行opcode对应的函数,每一部

一.分支预测 当包含流水线技术的处理器处理分支指令时就会遇到一个问题,根据判定条件的真/假的不同,有可能会产生转跳,而这会打断流水线中指令的处理,因为处理器无法确定该指令的下一条指令,直到分支执行完毕.流水线越长,处理器等待的时间便越长,因为它必须等待分支指令处理完毕,才能确定下一条进入流水线的指令.分支预测技术便是为解决这一问题而出现的.分支预测技术包含编译时进行的静态分支预测和硬件在执行时进行的动态分支预测. 1.静态分支预测(1)静态预测器预测条件跳转不发生,因此总是顺序取下一条指令推测执

智能指针笔记 GCC的原子操作函数 将流水线引入cpu,可以提高cpu的效率.更简单的说,让cpu可以预先取出下一条指令,可以提供cpu的效率.如下图所示: 取指令 执行指令 输出结果 取指令 执行 可见,cpu流水钱可以减少cpu等待取指令的耗时,从而提高cpu的效率.如果存在跳转指令,那么预先取出的指令就无用了.cpu在执行当前指令时,从内存中取出了当前指令的下一条指令.执行完当前指令后,cpu发现不是要执行下一条指令,而是执行offset偏移处的指令.cpu只能重新从内存中取出offset

关于分支预测的基本概念和详细算法可以参考我之前写的知乎回答,基本概念不再阐述了~~ https://www.zhihu.com/question/486239354/answer/2410692045 说几个常见的能够提升CPU分支预测效率的方法. 将最常见的条件比较单独从switch中移出 分支预测除了需要预测方向,还需要预测分支的目标地址.目标地址BTA(Branch Target Address)分为两种: 直接跳转(PC-relative, direct) : offset以立即数形式固

#define likely(x) __builtin_expect(!!(x),1)#define unlikely(x) __builtin_expect(!!(x),0) 用于优化在做分支判断的时候CPU流水线问题 likely()用于分支判断的时候很有可能执行的指令,而unlikely()则相反

目录 基于 Keras 用 LSTM 网络做时间序列预测 问题描述 长短记忆网络 LSTM 网络回归 LSTM 网络回归结合窗口法 基于时间步的 LSTM 网络回归 在批量训练之间保持 LSTM 的记忆 在批量训练中堆叠 LSTM 网络 总结 扩展阅读 本文主要参考了 Jason Brownlee 的博文 Time Series Prediction with LSTM Recurrent Neural Networks in Python with Keras 原文使用 python 实现模型

记录一个在StackOverflow上看到一个十分有趣的问题:问题. 高票答案的优化方法: 首先找到罪魁祸首: if (data[c] >= 128) sum += data[c]; 优化方案使用位操作: int t = (data[c] - 128) >> 31; sum += ~t & data[c]; 正数右移31一定为0,负数右移31一定为-1.再取反进行求&(按位与),0与任何数的&为0,-1与任何数的&为数本身.这样就巧妙的避开分支预测了,可以

问题:航班乘客预测 数据:1949 到 1960 一共 12 年,每年 12 个月的数据,一共 144 个数据,单位是 1000 下载地址 目标:预测国际航班未来 1 个月的乘客数 import numpy import matplotlib.pyplot as plt from pandas import read_csv import math from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from ke

看一些代码时,会遇到likely unlikely, 查了查网上的资料,结合自己的理解记录一下. 1. 一些概念 指令周期是指执行一条指令所需要的时间,一般由若干个机器周期组成,是从取指令.分析指令到指令执行完所需的全部. 预取指令具体方法就是在不命中时,当数据从主存储器中取出送往CPU的同时,把主存储器相邻几个单元中的数据(称为一个数据块)都取出来送入Cache中.预取指令可以更好的利用 cpu资源.简单说就是从内存取指令很慢, cpu要等待这个过程.如果能提前预测可能执行的指令,就提前从内存

最近由于公司前端团队扩招,虽然小小的三四团队开发,但是也出现了好多问题.最让人揪心的是代码的管理问题:公司最近把版本控制工具从svn升级为git.前端H5组目前对git的使用还不是很熟悉,出现额多次覆盖代码和提交冲突的问题.还有最近一次产品版本迭代的时候出现额一个问题: 一个正在开发的版块在下一次版本迭代中不需要上线了,而是修改了这个版块的一些小细节.这个正在开发的版块需要在下下一次产品迭代的时候上线. 这里来简单的记录下使用git做代码版本控制的方法:(主要是建立分支,在分支上修改当前版本的b

直接上代码 在做特征工程的时候, 其实可以用算法来处理特征工程的, 比如缺失值填充之类的. 这里一段code_demo是搬运来的, 不过是真滴好用呢. # RandomForest - 强化, 对 new_user_class_level 进行 缺失值预测 from pyspark.mllib.regression import LabeledPoint # 1. 过滤出 new_user_class_level 非空的df 作为 训练集 train_data2 = user_profile_d

利用时间序列预测方法,我们可以基于历史的情况来预测未来的情况.比如共享单车每日租车数,食堂每日就餐人数等等,都是基于各自历史的情况来预测的. 什么是时间序列? 时间序列,是指同一个变量在连续且固定的时间间隔上的各个数据点的集合,比如每5分钟记录的收费口车流量,或者每年记录的药物销量都是时间序列. 时间序列的类型 根据时间间隔的不同,时间序列可以是按年度(Annual).季度.月度.周.小时.分钟.秒等频率采集的序列. 时间序列的成分 趋势(Trend),比如长期上涨或长期下跌. 季节性(Seas

本篇介绍时间序列预测常用的ARIMA模型,通过了解本篇内容,将可以使用ARIMA预测一个时间序列. 什么是ARIMA? ARIMA是'Auto Regressive Integrated Moving Average'的简称. ARIMA是一种基于时间序列历史值和历史值上的预测误差来对当前做预测的模型. ARIMA整合了自回归项AR和滑动平均项MA. ARIMA可以建模任何存在一定规律的非季节性时间序列. 如果时间序列具有季节性,则需要使用SARIMA(Seasonal ARIMA)建模,后续会

乱序执行(out-of-order execution)是指CPU采用了允许将多条指令不按程序规定的顺序分开发送给各相应电路单元处理的技术.比方Core乱序执行引擎说程序某一段有7 条指令,此时CPU将根据各单元电路的空闲状态和各指令能否提前执行的具体情况分析后,将能提前执行的指令立即发送给相应电路执行. 分支指令预测技术 http://blog.csdn.net/ysdaniel/article/details/6013318

两篇结合就ok啦 1.https://www.jianshu.com/p/be389eeba589 2.https://blog.csdn.net/edonlii/article/details/8754724?tdsourcetag=s_pcqq_aiomsg

来自 https://nvie.com/posts/a-successful-git-branching-model/ In this post I present the development model that I’ve introduced for some of my projects (both at work and private) about a year ago, and which has turned out to be very successful. I’ve be