SSE(即Streaming SIMD Extension),是对由MMX指令集引进的SIMD模型的扩展.我们知道MMX有两个明显的缺点: 只能操作整数. 不能与浮点数同时运行(MMX使用FPU寄存器作为别名). 而SSE则解决了这个问题,SSE引进了8个专用的浮点寄存器MMX0~MMX7.后来Intel又陆续推出了SSE2.SSE3.SSE4,这使得SSE指令系列同时拥有了浮点数学运算功能和整数运算功能,因此早先的MMX指令就显得有点多余了(虽然可是并行执行SSE.MMX指令来提高性能). S

本文转载自:https://blog.csdn.net/Nicholas_Wong/article/details/70215127 rticle/details/70215127 在我的机器上出现的提示信息如下所示:   W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE3 instructions, but these are availab

牛客网NOIP赛前集训营-提高组(第四场)游记 动态点分治 题目大意: \(T(t\le10000)\)组询问,求\([l,r]\)中\(k(l,r,k<2^{63})\)的非负整数次幂的数的个数. 思路: 暴力,注意特判\(0\)和\(1\)的情况. 源代码: #include<cstdio> #include<cctype> typedef unsigned long long uint64; inline uint64 getint() { register char

基于SSE4和多核编程的电子相册的实现   摘要:电子相册中前后两张图片的切换会产生淡入淡出效果,而且切换过程中需要大量的中间计算过程,而SSE4和多核编程技术能够有效加快中间的计算过程,有效减少图片之间切换时间,本文将对基于SSE4和多核编程的电子相册的实现过程进行详细说明. 关键词:电子相册:淡入淡出:SSE4:多核编程 1.  引言 在电子相册中,前后两张图片,由前一张图片完全切换为后一张图片的过程中,如果将中间结果展现出来的话,就会出现图片的淡入淡出的效果,但是由于像素较高的图片之间切换

英特尔与 Facebook 曾联手合作,在多卡训练工作负载中验证了 BFloat16 (BF16) 的优势:在不修改训练超参数的情况下,BFloat16 与单精度 32 位浮点数 (FP32) 得到了相同的准确率.现在,英特尔发布了第三代英特尔 至强 可扩展处理器(代号 Cooper Lake),该处理器集成了支持 BF16 的英特尔 深度学习加速技术(英特尔 DL Boost),可大幅提升训练和推理能力,并且也支持去年推出的英特尔 深度学习 INT8 加速技术. 英特尔和 Facebook 不

最近我研究技术的一个重点是java的多线程开发,在我早期学习java的时候,很多书上把java的多线程开发标榜为简单易用,这个简单易用是以C语言作为参照的,不过我也没有使用过C语言开发过多线程,我只知道我学习java多线程开发是很难的,直到现在写这篇文章的时候,虽然我对java多线程里的API比以前熟悉更多了,但是如果碰到了生产开发里如何将多线程设计更好,我心里的底气还是不足的,哎,缺乏很有意义的实践,我现在要等待让我实践这部分技术的机会了. 话外话,研究多线程是因为我在一本讲并发编程的书籍里看

 入门看视频,提高看书籍,飘升做项目.老练研开源,高手读外文,大牛讲低调~    官方学习计划 http://www.cnblogs.com/dunitian/p/5667901.html ------------------------------------------------------------------------------------ 旧资源全部删除,直接看整合版 http://tieba.baidu.com/p/3783667386?see_lz=1 ==========

1.当操作字符串并需要检验其长度是否满足某种要求时,你想当然地会使用strlen()函数.此函数执行起来相当快,因为它不做任何计算,只返回在zval 结构(C的内置数据结构,用于存储PHP变量)中存储的已知字符串长度.但是,由于strlen()是函数,多多少少会有些慢,因为函数调用会经过诸多步骤,如字母小写化(译注:指函数名小写化,PHP不区分函数名大小写).哈希查找,会跟随被调用的函数一起执行.在某些情况下,你可以使用isset() 技巧加速执行你的代码. <span style="li

在浏览器中对于Dom的操作和普通的脚本的操作处于两个不同的dll中,两个dll的交互是比较耗时的,优化对Dom的操作可以提高脚本的执行速度.下面是对如何优化的一些总结: 将需要多次操作的节点存储在一个变量中,避免多次获取. 对于大多数浏览器来说innerHTML操作比Dom操作速度要快,最新的浏览器则相反,但对于大多数日常操作来说具体差异并不大,另外,如果需要新创建的html片段中的脚本能够执行则需要使用Dom操作.       不建议用数组的 length 属性做循环判断条件.访问集合的 le

原文链接 简介 为发挥 SIMD1 的最大作用,除了对其进行矢量化处理2外,我们还需作出其他努力.可以尝试为循环添加 #pragma omp simd3,查看编译器是否成功进行矢量化,如果性能有所提升,则达到满意状态. 然而,可能性能根本不会提升,甚至还会降低. 无论处于何种情况,为了最大限度发挥 SIMD 执行的优势并实现性能提升,通常需要重新设计算法和数据布局,以便生成的 SIMD 代码尽可能高效. 另外还可收到额外的效果,即标量(非矢量化)版代码会表现得更好. 本文将通过一个 3D 动画算

今天稍微复杂点的互联网应用,服务端基本都是分布式的,大量的服务支撑起整个系统,服务之间也难免有大量的依赖关系,依赖都是通过网络连接起来. (图片来源:https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki) 然而任何一个服务的可用性都不是 100% 的,网络亦是脆弱的.当我依赖的某个服务不可用的时候,我自身是否会被拖死?当网络不稳定的时候,我自身是否会被拖死?这些在单机环境下不太需要考虑的问题,在分布式环境下就不得不考虑了.假设我有5个依赖的服务,他们的可用性都是99.9

前言: if,相信是童鞋们使用的最频繁的关键字了,而且很多时候,我们使用的if都是在无意识的状态下随手而为.键入if,两下回车(我使用了resharper,可以自动编排if的格式),再信手写下我们需要的逻辑,一段可以“正常运行”的代码就被我们实现了.尽管这段逻辑比较复杂,但在那个时间段,我们对这段业务的前后流程已经有了很长时间的思考,所以可以比较轻松的写出来.但问题来了,一段时间之后,我们发现这里需要修正下,更或者是为了提高鲁棒性,需要为某个变量考虑更多的情况——即进一步添加更多的if.然后,看

Visual Stuido 是一款强大的Windows 平台集成开发工具,你是否好好地利用了它呢? 显示行号 有些时候(比如错误定位)的时候,显示行号将有利于我们进行快速定位. 如何显示 1. 工具 / 选项 / 文本编辑器 -> 选择对应的语言 2. 勾选 “行号” 避免剪切或复制空白行 有些时候当我们复制了一行数据正打算粘贴到一个空白行的时候,手一抖,V变成了C,结果复制了一条空白行.这会让人很郁闷,当然你可以通过使用 Ctrl + Shift + V 从剪切版中找到之前复制的那一项,但是毕

前言 这一节我们还是继续讲讲索引知识,前面我们讲了聚集索引.非聚集索引以及覆盖索引等,在这其中还有一个过滤索引,通过索引过滤我们也能提高查询性能,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 过滤索引,在查询条件上创建非聚集索引(1) 过滤索引是SQL 2008的新特性,被应用在表中的部分行,所以利用过滤索引能够提高查询,相对于全表扫描它能减少索引维护和索引存储的成本.当我们在索引上应用WHERE条件时就是过滤索引.也就是满足如下格式: CREATE NONC

前言 前面几节都是讲的基础内容,本节我们讲讲索引性能优化,当对大数据进行处理时首先想到的就是索引,一旦遇到这样的问题则手忙脚乱,各种查资料,为何平常不扎实基本功呢,我们由浅入深,简短的内容,深入的理解,而非一上来就把问题给框死,立马给出解决方案,抛出问题,再到解决问题,你GET了没有.Always to review the basics. Bookmark Lookup.RID Lookup.Key Lookup定义 一说到这三者,如果对索引研究不深的童鞋估计是懵逼的,什么玩意,我们姑且将上面

复杂SQL拆分优化 拆分SQL是性能优化一种非常有效的方法之一, 具体就是将复杂的SQL按照一定的逻辑逐步分解成简单的SQL,借助临时表,最后执行一个等价的逻辑,已达到高效执行的目的 一直想写一遍通过拆分SQL来优化的博文,最近刚好遇到一个实际案例,比较有代表性,现分享出来, 我们来通过一个案例来分析,为什么拆分语句可以提高SQL执行效率,更重要的是弄清楚,拆分前为什么慢,拆分后为什么快了? 幼稚的话,各位看官莫笑 先看一下相关表的数据量,大表也有5900多万,小表有160多万 (声明:我从来没

  一.IPython 简介 IPython 是一个交互式的 Python 解释器,而且它更加高效. 它和大多传统工作模式(编辑 -> 编译 -> 运行)不同的是, 它采用的工作模式是:执行 -> 探索 ,而大部分和数据分析相关的代码都含有探索式操作(比如试误法和迭代法),所以 IPython 能大大提高编码效率. IPython 发展到现在,它不仅仅只是一个加强版的 Python shell 了, 它集成了 GUI 控制台,这可以让你直接进行绘图操作:它还有一个基于 Web 的交互式笔

在线精简cheatsheet备查表:intellij.linesh.twGithub项目:intellij-mac-frequent-keymap Intellij的快捷键多而繁杂,从官方推荐的keymap,到网络上很多的个人总结,资料可谓浩如烟海.相反,如何从众多的快捷键中快速找到使用频率最高.对工作效率提升最多的快捷键,则成为一个难题.这个cheatsheet速查表,正是为了解决Intellij快捷键学习过程可能遇到的这个问题. 这一年里我拉拉杂杂地阅读了许多Intellij快捷键与使用理念

     hasOwnProperty()仅检索实例不检索原型,in即检索实例,又检索原型      成员嵌套越深,访问速度越慢,只在必要的情况下使用对象成员.      如果在同一个函数中你要多次读取同一个对象属性,最好将它存入一个局部变量.以局部变 量替代属性,避免多余的属性查找带来性能开销.      直接量和局部变量访问速度非常快,数组项和对象成员需要更长时间.      局部变量比域外变量快,因为它位于作用域链的第一个对象中.变量在作用域链中的位置越深,访问所需 的时间就越长.全局变量

一.渲染引擎渲染引擎的职责是……渲染,也就是把请求的内容显示到浏览器屏幕上.默认情况下渲染引擎可以显示HTML,XML文档以及图片. 通过插件(浏览器扩展)它可以显示其它类型文档. 二.各种渲染引擎我们提到的Firefox, Safari两种浏览器构建于两种渲染引擎之上:Firefox使用Gecko —— Mozilla自家的渲染引擎:Safari 和 Chrome 都使用 Webkit. 最终决定浏览器表现出来的页面效果的差异是:渲染引擎 Rendering Engine(也叫做排版引擎),也

1. 背景 通常情况下,能用一条sql语句完成的查询,我们尽量不用多次查询完成.因为,查询次数越多,通信开销越大.但是,分多次查询,有可能提高缓存命中率.到底使用一个复合查询还是多个独立查询,需要根据实际情况考虑. 2. 一个场景 我们有A.B两张表,需要做这样的一个查询: SELECT a1, a2, (SELECT b1, b2 FROM B WHERE B.b3 = A.a1) FROM A WHERE A.a3 = ? 当然,我们也可以拆分成两次查询: SELECT a1, a2 FRO