假如主驱动时钟频率很高,因为要一个周期输出,仿真时间过长,仿真速度慢是自然. 但是仿真中,并不是每个驱动周期都是必要的,这时可以使用force命令把想要的信号提前制造出来. 事实上,对于使用到PLL的模块,假如分频系数很大,完全可以用force的方法得到PLL输出,而把高速的输入时钟忽略掉. Modelsim中,信号的最终信号名可能与rtl中的有差异,信号路径可能很长,可以使用以下小技巧快速定位信号的位置: (1) 在rtl中用 /*systhesis keep*/ 保留希望观察的wire信号:

项目中需要用到 大计算量 耗时的js运算. Memoize 是一个优化方法 ,对耗时的递归运算,漫长的查找运算的结果进行缓存,使运行时间最小化 原理是缓存先前的结果计算值从而可以避免需要重新计算   提高运行速度的方法. magic  先看效果 以斐波那契数组 为例 当n>40  firfox  ie 都会弹出停止脚本的提示框,浏览器进入僵死状态,ui线程被阻塞 var fibonacci =function(n) { return n <2? n : arguments.callee(n -

今天介绍下Psyco模块,Psyco模块可以使你的Python程序运行的像C语言一样快.都说Python语言易用易学,但性能上跟一些编译语言(如C语言)比较要差不少,这里可以用C语言和Python语言各编写斐波纳契数列计算程序,并计算运行时间: C语言程序 复制代码代码如下: int fib(int n){   if (n < 2)     return n;   else     return fib(n - 1) + fib(n - 2);} int main() {    fib(40);

D6升级D7之后,性能着实让人头大,不妨参考下面文章,另外站内搜索DOOOOR里其他优化文章,中西医结合吧.其中CDN和BOOST效果还可以,其他的没试过. 1,服务器 Web服务器建议,推荐使用HAProxy/Varnish作为前端代理,Nginx作为Web服务器,php-fpm作为FastCGI处理PHP程序,当然也可以使用Apache作为PHP后端处理,但是不推荐使用apache作为Web节点服务器. Drupal有一个Varnish相关的模块http://www.drupalla.com

这里想说的是:代码中的关键点为用指令jmp pFunc跳转到你想要运行的函数pFunc. 指令"jmp xxxx"占5个字节,代码中用了个一字节对齐的结构体struct Thunk , 当然也能够用 unsigned char code[5]; 说还有一个关键点就是地址计算了,jmp xxxx指令用了相对跳转地址, 相对地址 = 要跳转函数的地址 - "jmp xxxx"指令的下一条指令的地址. 以下代码中的class C 仅仅有m_thunk一个数据成员,没有虚函

1.函数介绍: abs()acos()asin()atan()atan2()ceil()cos()cosh()exp()frexp()ldexp()log()log10()pow()sin()sinh()sqrt()tan()tanh() abs(计算整型数的绝对值) 相关函数 labs, fabs 表头文件 #include<stdlib.h> 定义函数 int abs (int j) 函数说明 abs()用来计算参数j的绝对值,然后将结果返回. 返回值 返回参数j的绝对值结果. 范例 #i

pandas的IO 量化投资逃不过数据处理,数据处理逃不过数据的读取和存储.一般,最常用的交易数据存储格式是csv,但是csv有一个很大的缺点,就是无论如何,存储起来都是一个文本的格式,例如日期‘2018-01-01’,在csv里面是字符串格式存储,每次read_csv的时候,我们如果希望日期以datatime格式存储的时候,都要用pd.to_datetime()函数来转换一下,显得很麻烦.而且,csv文件万一一不小心被excel打开之后,说不定某些格式会被excel“善意的改变”,譬如字符串‘

FP概要: 我主要总结了以下5点: 函数是一等公民: 函数的参数是函数,返回值是函数,类型还是函数... 舍弃语句,拥抱表达式: 表达式就一定有返回值. 无副作用: 不修改外部系统的状态. immutable: 没有变量,一切不可变,循环用递归实现. 引用透明: 相同输入产生相同输出,需要的信息都通过参数传递,方便单元测试. 就以上几点,我编了一首打油诗: 函数编程很强大 一等公民都是它 外部变量不依赖 返回确保串行化 串行化什么意思呢? 同样计算(1+2)*3/4,java代码如下: int

History in Threads似乎是唯一一个业余项目里有确认用户的. 大部分JavaScript源码(300+行)也用了中文命名. 插件功能很简单, 就是根据网页点击顺序生成树, 每个树可以认为是主题相关的. 比如, 从一个B搜索页A点开了其中一个页面B, 显示搜索结果时B就是A的子节点(如下图的"proglog nlp - 国内版 Bing"). 火狐浏览器对页面点击顺序的保存维护好像比Chrome好一些. 生成的树比较完整(相比Chrome版). 最新版的界面很简陋(图源自源

转自:http://blog.csdn.net/pbymw8iwm/article/details/8227839 在内嵌汇编中,可以将C语言表达式指定为汇编指令的操作数,而且不用去管如何将C语言表达式的值读入哪个寄存器,以及如何将计算结果写回C 变量,你只要告诉程序中C语言表达式与汇编指令操作数之间的对应关系即可, GCC会自动插入代码完成必要的操作. 1.简单的内嵌汇编 例: __asm__ __volatile__("hlt"); "__asm__"表示后面的

什么是java内存模型 缓存一致性问题 在现代计算机中,因为CPU的运算速度远大于内存的读写速度,因此为了不让CPU在计算的时候因为实时读取内存数据而影响运算速度,CPU会加入一层缓存,在运算之前缓存内存的数据,CPU运算的时候操作的是缓存里的数据,运算完成后再同步回内存.这样虽然能够加速程序的运行速度,但是却带来了一个问题:缓存一致性问题.每个处理器都有自己的缓存,而它们又共享同一内存,当有多个处理器的操作涉及同一块内存区域的时候,他们的缓存可能会因为运算而导致不一致,在这种情况下,同步回内存

    地址.http://blog.csdn.net/xhmj12/article/details/54730883 相关阅读: 吊炸天!74款APP完整源码! [干货精品,值得收藏]超全的一线互联网公司内部面试题库,有了它,妈妈再也不用担心我进不了大公司了! [干货,阅后进BAT不是梦]面试心得与总结---BAT.网易.蘑菇街 [精品干货]面试题库第二波:java面试一定会遇到的56个面试题 ［面经福利］如何进入百度.阿里,一个6年Android老司机的面经 2016年百度校招小结:我做技术

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2012-11-26 22:20 17958人阅读 评论(2) 收藏 举报  分类: linux(59)  架构管理(24)  C/C++(59)  目录(?)[+] 在内嵌汇编中,可以将C语言表达式指定为汇编指令的操作数,而且不用去管如何将C语言表达式的值读入哪个寄存器,以及如何将计算结果写回C 变量,你只要告诉程序中C语言表达式与汇编指令操作数之间的对应关系即可, GCC会自动插入代码完成必要的操作. 1.简单的内嵌汇编 例: __asm__ __volatile__("hlt")

字节型编译 如果Python在系统中有写的权限,当程序运行时Python会把源码编译成字节码(与系统环境无关)存在一个.pyc扩展名文件中,如果没有修改源码而重新运行程序时,不会进行编译的步骤而使用字节码,可以优化运行速度. 变量.对象和引用 变量与对象是分开的,它们通过引用来建立连接,变量名是对象的引用.变量是一个系统表的元素,拥有指向对象连接的空间:对象是分配的一块内存,有俩个头部信息,一个类型标志符去标识这个对象的类型,一个是引用的计数器(回收机制):引用是自动形成的从变量到对象的指针.

free是完全没有占用的空闲内存,Available 减 free是操作系统为了优化运行速度拿来调用的内存, 程序需要的话操作系统会进行释放.所以一般看Available即可. free+buffer+cache

http://www.admin10000.com/document/6842.html: 作为一名 Android 程序员,选择一个好的 IDE 工具可以使开发变得非常高效,很多程序员喜欢使用 Google 的 Android Studio来进行开发,但使用起来有时会出现卡顿等问题.本文介绍了几种优化 Android Studio 启动.编译.运行速度的方法. 首先解决一个 Android Studio 启动报错的问题 1.进入刚安装的 Android Studio 目录下的bin目录.找到

作为一名 Android 程序员,选择一个好的 IDE 工具可以使开发变得非常高效,很多程序员喜欢使用 Google 的 Android Studio来进行开发,但使用起来有时会出现卡顿等问题.本文介绍了几种优化 Android Studio 启动.编译.运行速度的方法. 首先解决一个 Android Studio 启动报错的问题 1.进入刚安装的 Android Studio 目录下的bin目录.找到 idea.properties 文件,用文本编辑器打开. 2.在 idea.properti

如果在不需要波形,只需要快速知道结果的情况下,可以用优化选项.这适用于做大量case的仿真阶段.因为这一阶段多数case都是通过的,只需要快速确认即可,然后把没通过的case拿出来做全波形的仿真调试. 根据“Quick Reference Guide for Increasing Performance”,经典的办法是 3-step method1) Compile2) Optimize3) Simulate 脚本如下vlib workvlog *.vvopt -o testbench_opt