帧同步技术是早期RTS游戏常用的一种同步技术,本篇文章要给大家介绍的是RTX游戏中帧同步实现,帧同步是一种前后端数据同步的方式,一般应用于对实时性要求很高的网络游戏,想要了解更多帧同步的知识,继续往下看. 一．背景 帧同步技术是早期RTS游戏常用的一种同步技术.与状态同步不同的是,帧同步只同步操作,其大部分游戏逻辑都在客户端上实现,服务器主要负责广播和验证操作,有着逻辑直观易实现.数据量少.可重播等优点. 部分PC游戏如帝国时代.魔兽争霸3.星际争霸等,Host(服务器或某客户端)只当接收到所有

前言: 我们先看如下这个js的代数计算结果,什么? 明显不是我们想要的结果3.52!! 备注:其实这个小数计算精度问题,在弱类型语言python等语言中同样存在. 问题原因之所在: JavaScript 语言的底层根本没有整数,所有数字都是小数(64位浮点数).容易造成混淆的是,某些运算只有整数才能完成,此时 JavaScript 会自动把64位浮点数,转成32位整数,然后再进行运算!! 由于浮点数不是精确的值,所以涉及小数的比较和运算要特别小心. 解决方法: 解决的方案应该有很多种,下面介绍,

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[源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (4)--前向计算 目录 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (4)--前向计算 0x00 摘要 0x01 论文 1.1 引论 1.1.1 数据并行 1.1.2 模型并行 1.2 模型定义 1.3 GPipe计算图 1.4 设备执行顺序(Devicewise Execution Order) 1.5 PyTorch 实现难点 1.6 总结 0x02 执行顺序 2.1 论文内容 2.2 解析 2.3 代码 2.4 使用 0xFF 参考 0x0

  近期Visual Studio推出Mac版本号的消息迅速在技术圈里刷屏,当project师们最喜欢的笔记本电脑Mac,邂逅地球上最强大的集成开发环境Visual Studio的时候,会碰撞出如何精彩的火花呢?在微软新任CEO纳德拉的"移动为先.云为先"战略下,微软的转变渐渐開始让人欣喜.从.NET Core.VSCode.TypeScript再到近期的Visual Studio For Mac,这一系列动作让我们感觉到.微软的技术栈越来越多地向着开源和跨平台两个方向努力. 我们曾经

使用微信的朋友圈会发现,点击某一条评论后输入框会弹出来,然后所点击的那一项会自动地滚动到输入框上方的位置,这样如果开始所点击的评论在屏幕很下方的话,就不会被输入框遮住,虽然微信这一点在我的MX2频繁点几次后滚动的位置就完全错误了,但据说在有些机型上效果还不错,还有其他地方可能会有类似的需求,比如登录时软键盘可能会把登录按钮遮住. 要实现这个功能需要注意的地方主要有两点: 什么时候进行滚动操作,以及有可能还需要在输入框消失时回滚回去. 输入框弹出后所点击的项要滚动到输入框上方,这就需要我们计算要滚

数据清洗模块,包括几十个子模块, 这些子模块包含四类:生成, 转换, 过滤和执行. 数据清洗可以通过组合多个不同的子模块,生成多样的功能,通过拖拽构造出一个工作流,它能够产生一个有限或无限的文档序列.比如下面: 基本概念: ETL:即数据清洗,包含抽取(E),转换(T)和加载(L) 行,列: 在数据表格上的行列 流,子流:一个流代表一组模块构成链条,子流也是流,只不过是被别的流调用的,可以将流理解为函数 模块:构成流中的一个个的组件,分为生成,转换,过滤和执行 原列名: 一个模块的输入,如果有多

看完此文,题目不言自明.转自 http://blog.chinaunix.net/uid-27105712-id-3270102.html 在Linux 开发中,有几个关系到性能的东西,技术人员非常关注:进程,CPU,MEM,网络IO,磁盘IO.本篇文件打算详细全面,深入浅出.剖析文件IO的细节.从多个角度探索如何提高IO性能.本文尽量用通俗易懂的视角去阐述.不copy内核代码. 阐述之前,要先有个大视角,让我们站在万米高空,鸟瞰我们的文件IO,它们设计是分层的,分层有2个好处,一是架构清晰,二

1. 调试模式和执行模式 1.1.调试模式 系统能够通过拖拽构造工作流.在编辑流的过程中,处于调试模式,为了保证快速地计算和显示当前结果(只显示前20个数据,可在调试的采样量中修改),此时,所有执行器都不会参与到工作流中,意味着数据库和数据表都不会被写入和更新. (是否记得所有模块分为 生成,转换,过滤和执行四类?) 在调试时,从爬虫转换模块可能会请求web数据,为了提升性能,该模块对请求做了缓存.保证数据只需获取一次,如果想强制刷新数据,将从爬虫转换模块禁用,再启用,原始缓存数据就会被擦除.

最近更新了一个下载小工具,主要提升了下面几点: 1． 在一些分公司的局域网中,连接不上外网 2． 服务器上的文件更新后,下载到的还是更新前的文件 3． 没有下载进度提示 4． 不能终止下载 下面和大家分享一些心得. 鉴于各种复杂的网络环境,笔者决定采用不同的编程接口进行下载尝试,以增加程序的可用性. 这里仅介绍使用 WebClient 的方法,后续的文章会介绍其他的方法.博文中主要介绍思路和关键代码,完整的 demo 附在文末. 使用代理访问网络 很多公司的员工都是通过公司设置的代理上网的.通过

3Sum Closest Given an array S of n integers, find three integers in S such that the sum is closest to a given number, target. Return the sum of the three integers. You may assume that each input would have exactly one solution. For example, given arr

1.函数原型符合设计要求,函数定义符合认知规律,做到见名知义,最少词汇量包含最大的信息量. 2.合理运用空行提高代码的可读性.从框架上来说有: 变量定义 初始化变量 处理 输出 返回值 3.采用伪码的方式简化问题,降低编程难度,如打印最长文本行的算法框架: while(还有未处理的行) if(该行比已处理的最长行还要长) { 保存该行为最长行 保存该行的长度 } 打印最长的行 4.状态变量辅助字符串处理,如统计单词数中的 #define IN 1 #define OUT 0 初始化state =

最近升级了公司内部使用的一个下载小工具,主要提升了下面几点: 1． 在一些分公司的局域网中,连接不上外网 2． 服务器上的文件更新后,下载到的还是更新前的文件 3． 没有下载进度提示 4． 不能终止下载 下面和大家分享一些心得. 鉴于各种复杂的网络环境,笔者决定采用不同的编程接口进行下载尝试,以增加程序的可用性. 这里仅介绍使用WebClient的方法.博文中主要介绍思路和关键代码,完整的demo附在文末. 使用代理访问网络 很多公司的员工都是通过公司设置的代理上网的.通过代理上网主要是方便公司

在Linux 开发中,有几个关系到性能的东西,技术人员非常关注:进程,CPU,MEM,网络IO,磁盘IO.本篇文件打算详细全面,深入浅出.剖析文件IO的细节.从多个角度探索如何提高IO性能.本文尽量用通俗易懂的视角去阐述.不copy内核代码. 阐述之前,要先有个大视角,让我们站在万米高空,鸟瞰我们的文件IO,它们设计是分层的,分层有2个好处,一是架构清晰,二是解耦.让我们看一下下面这张图. 图一 1.       穿越各层写文件方式 程序的最终目的是要把数据写到磁盘上, 但是系统从通用性和性能角

转自:http://www.cnblogs.com/zhaoyl/p/5901680.html 看完此文,题目不言自明.转自 http://blog.chinaunix.net/uid-27105712-id-3270102.html 在Linux 开发中,有几个关系到性能的东西,技术人员非常关注:进程,CPU,MEM,网络IO,磁盘IO.本篇文件打算详细全面,深入浅出.剖析文件IO的细节.从多个角度探索如何提高IO性能.本文尽量用通俗易懂的视角去阐述.不copy内核代码. 阐述之前,要先有个大

需求说明:计算节点linux-node1.openstack:192.168.1.8  计算节点linux-node2.openstack:192.168.1.17 这两个计算节点在同一个控制节点下(192.168.1.8既是控制节点,也是其中一个计算节点),现在需要将linux-node1.openstack上的虚拟机kvm-server005迁移到liunx-node2.openstack上. 一.openstack的虚拟机线下迁移("冷迁移",迁移前关闭虚拟机) 操作记录如下:

题目大意就是说帮你给出一个序列a,让你求出它的非递减序列有多少个. 设dp[i]表示以a[i]结尾的非递减子序列的个数,由题意我们可以写出状态转移方程: dp[i] = sum{dp[j] | 1<=j<i && a[j] <= a[i]} + 1. 这样一来这里面所有的dp[]值的和就是最后的结果. 但是这个状态转移方程很明显复杂度是O(n^2),但是n可以达到100000,很明显会超时.既然是求前导和,很明显我们就应该可以想到用树状数组(虽然我怎么也不可能想到==!)

Storm入门教程 1. Storm基础 Storm Storm主要特点 Storm基本概念 Storm调度器 Storm配置 Guaranteeing Message Processing(消息处理保障机制) Daemon Fault Tolerance(守护线程容错机制) 理解Storm拓扑的并行 Tutorial Preliminaries(前期准备工作) Storm集群的 Topologies Streams Data model A simple topology 在本地模式下运行Ex

在Linux 开发中,有几个关系到性能的东西,技术人员非常关注:进程,CPU,MEM,网络IO,磁盘IO.本篇文件打算详细全面,深入浅出.剖析文件IO的细节.从多个角度探索如何提高IO性能.本文尽量用通俗易懂的视角去阐述.不copy内核代码. 阐述之前,要先有个大视角,让我们站在万米高空,鸟瞰我们的文件IO,它们设计是分层的,分层有2个好处,一是架构清晰,二是解耦.让我们看一下下面这张图. 1. 穿越各层写文件方式 程序的最终目的是要把数据写到磁盘上, 但是系统从通用性和性能角度,尽量提供一个折

Java内存模型与线程 概述 多任务处理在现代计算机操作系统中几乎已是一项必备的功能,多任务运行是压榨手段,就如windows一样,我们使劲的压榨它运行多个任务,俱要high又要耍.并发则是另外一种更具体的应用场景.每秒事物处理数(Transactions per Second,tps)是最重要的指标.开发人员应该了解与运用并发. 硬件的效率与一致性 除了有软件上的并发,物理计算机也有并发问题.计算机的存储设备与处理器运算速度有几个数量级的差距,现代计算机都不得不加入一层高速缓存来作为内存与处理

最近在看python的爬虫框架(scrapy),一个词概括就是:"酸爽"!等把selenium自动化版块讲完后,打算写一写关于scrapy相关的知识,打算从源码角度解析下scrapy这个框架.我的想法是它不仅仅是用来爬网页的,更重要的是如何检测一个网站所有页面的健康性...回到正题,我想讲讲这个话题的起因是同事在自动化过程中遇到了flash的点击操作,查阅网上的相关资料也得不到有效解决.今天我想想谈谈这个flash的自动化操作问题!! 随着页面做的越来越炫酷,flash被越来越多的嵌入