一.WPF简介WPF:WPF即Windows Presentation Foundation,翻译为中文“Windows呈现基础”,是微软推出的基于Windows Vista的用户界面框架,属于.NET Framework 3.0的一部分.它提供了统一的编程模型.语言和框架,真正做到了分离界面设计人员与开发人员的工作:同时它提供了全新的多媒体交互用户图形界面. 二.WPF特点1.统一的编程模型WPF提供的编程模型统一普通控件.语音.视频.文档3D等技术,这些媒体类型能够统一协调工作,降低了我们的

术语概念描述: IO有内存IO.网络IO和磁盘IO三种,通常我们说的IO指的是后两者. 阻塞和非阻塞,是函数/方法的实现方式,即在数据就绪之前是立刻返回还是等待. 以文件IO为例,一个IO读过程是文件数据从磁盘→内核缓冲区→用户内存的过程.同步与异步的区别主要在于数据从内核缓冲区→用户内存这个过程需不需要用户进程等待.有个数据拷贝的过程,是拷贝完再通知还是在内核缓冲区就通知.(网络IO把磁盘换做网卡即可) Linux IO模型 同步阻塞 同步非阻塞 IO复用 信号驱动 异步非阻塞 同步阻塞 去餐

这个章节我个人感觉意义不大,使用现有的APM(异步编程模型)和EAP(基于时间的异步模型)就很够用了,针对WPF和WinForm其实还有一些专门用于UI更新的类. 但是出于完整性,还是将一下怎么使用.NET4的并行扩展,也就是一直在使用Task模型来处理异步问题.有一个特别好处是,当有大量并发的IO操作时会有更好的效果. 大量并发的IO操作的含义是类似如下 private List<Task<int>> tasks; 有一堆的task,其中的每一个task都是一个异步的IO操作.

在当前计算机应用中,对快速并行计算的需求是广泛的,归纳起来,主要有三种类型的应用需求: 计算密集(Computer-Intensive)型应用,如大型科学project计算与数值模拟: 数据密集(Data-Intensive)型应用,如数字图书馆.数据仓库.数据挖掘和计算可视化等: 网络密集(Network-Intensive)型应用,如协同工作.遥控和远程医疗诊断等. 并行编程模型主要有三种:适用于共享内存的多线程编程模型.适用于分布内存的消息传递编程模型,混合编程模型. 在计算机系统中.处理

一.简单介绍 1.MapReduce 应用广泛的原因之中的一个在于它的易用性.它提供了一个因高度抽象化而变得异常简单的编程模型. 2.从MapReduce 自身的命名特点能够看出,MapReduce 由两个阶段组成:Map 和Reduce .用户仅仅需编写map( ) 和reduce( ) 两个函数,就可以完毕简单的分布式程序的设计.   1)map ( ) 函数以key/value 对作为输入,产生另外一系列key/value 对作为中间输出写入本地磁盘.MapReduce 框架会自己主动将这

老李分享: 并行计算基础&编程模型与工具   在当前计算机应用中,对高速并行计算的需求是广泛的,归纳起来,主要有三种类型的应用需求: 计算密集(Computer-Intensive)型应用,如大型科学工程计算与数值模拟: 数据密集(Data-Intensive)型应用,如数字图书馆.数据仓库.数据挖掘和计算可视化等: 网络密集(Network-Intensive)型应用,如协同工作.遥控和远程医疗诊断等. 并行编程模型主要有三种:适用于共享内存的多线程编程模型,适用于分布内存的消息传递编程模型,

在当前计算机应用中,对高速并行计算的需求是广泛的,归纳起来,主要有三种类型的应用需求: 计算密集(Computer-Intensive)型应用,如大型科学工程计算与数值模拟: 数据密集(Data-Intensive)型应用,如数字图书馆.数据仓库.数据挖掘和计算可视化等: 网络密集(Network-Intensive)型应用,如协同工作.遥控和远程医疗诊断等. 并行编程模型主要有三种:适用于共享内存的多线程编程模型,适用于分布内存的消息传递编程模型,混合编程模型. 在计算机系统中,处理器永远都是

系统架构.自底向上,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.API层.应用层.核心层,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.最下层是网络通信层和设备管理层.网络通信层包括gRPC(google Remote Procedure Call Protocol)和远程直接数据存取(Remote Direct Memory Access,RDMA),分布式计算需要.设备管理层包手包括TensorFlow分别在CPU.GPU.FPGA等设备上的实现.对上层提供统一接口,上层只需处理卷积等逻辑,不需要关心硬件

编程模型 Socket的实质就是一个接口,利用该接口,用户在使用不同的网络协议时,操作函数得以统一.而针对不同协议的差异性操作,则交给了Socket去自行解决. TCP编程模型 UDP编程模型

1. 典型的CUDA编程包括五个步骤: 分配GPU内存 从CPU内存中拷贝数据到GPU内存中 调用CUDA内核函数来完成指定的任务 将数据从GPU内存中拷贝回CPU内存中 释放GPU内存 *2. 数据局部性:(是指数据重用,以降低对于内存访问的延迟) 时间局部性:指在较短的时间内实现对数据或资源的重用 空间局部性:指在相对较接近的存储空间内数据元素的重用 CPU中通过缓存来增强时间局部性和空间局部性的优化 (不是很懂)3.CUDA中有内存层次和线程层次的概念 内存层次结构 线程层次结构 CUDA

MapReduce应用广泛的原因之一就是其易用性,提供了一个高度抽象化而变得非常简单的编程模型,它是在总结大量应用的共同特点的基础上抽象出来的分布式计算框架,在其编程模型中,任务可以被分解成相互独立的子问题.MapReduce编程模型给出了分布式编程方法的5个步骤: 迭代,遍历输入数据,将其解析成key/value对: 将输入key/value对映射map成另外一些key/value对: 根据key对中间结果进行分组(grouping): 以组为单位对数据进行归约: 迭代,将最终产生的key/v

本专题概要: 引言 你知道APM吗? 你想知道如何使用异步编程模型编写代码吗? 使用委托也可以实现异步编程,你知道否? 小结 一.引言 在前面的C#基础知识系列中介绍了从C#1.0——C#4.0中一些主要特性,然而.NET 4.5更新,除了提供了一些新的类和一些新的模板外,对于C#语言也做了一定的更新,最重要的就是.NET 4.5(对应于C#5.0)中提供了async和await两个关键字,这两个关键字是我们实现异步编程更加容易了,其实早在.NET 1.0开始微软就对异步编程做了相应的支持——即

流式(streaming)和批量( batch):流式数据,实际上更准确的说法应该是unbounded data(processing),也就是无边界的连续的数据的处理:对应的批量计算,更准确的说法是bounded data(processing),亦即有明确边界的数据的处理. 近年来流式计算框架编程接口的标准化,傻瓜化,SQL化日渐有走上台面的趋势.各家计算框架都开始认真考虑相关的问题,俨然成为大家竞争的热点方向. Dataflow模型:是谷歌在处理无边界数据的实践中,总结的一套SDK级别的解

本专题概要: 引言 你知道APM吗? 你想知道如何使用异步编程模型编写代码吗? 使用委托也可以实现异步编程,你知道否? 小结 一.引言 在前面的C#基础知识系列中 介绍了从C#1.0——C#4.0中一些主要特性,然而.NET 4.5更新,除了提供了一些新的类和一些新的模板外,对于C#语言也做了一定的更新,最重要的就是.NET 4.5(对应于C#5.0)中提供了async和await两个关键字,这两个关键字是我们实现异步编程更加容易了,其实早在.NET 1.0开始微软就对异步编程做了相应的支持——

1.TensorFlow系统架构 如图为TensorFlow的系统架构图: TensorFlow的系统架构图,自底向上分为设备层和网络层.数据操作层.图计算层.API层.应用层,其中设备层和网络层,数据操作层,图计算层是TensorFlow的核心层. 网络通信层和设备层: 网络通信层包括个gRPC(google Remote Procedure Call Protocol)和远程直接数据存取(Remote DirectMemory Access,RDMA),这都是在分布式计算时需要用到的.设备管

一.Linux网络模型 -- Socket套接字编程 图片:Socket 抽象层 Socket编程--不同协议,统一接口 Socket的实质就是一个接口, 利用该接口,用户在使用不同的网络协议时,操作函数得以统一.而针对不同协议的差异性操作,则交给了socket去自行解决. 二.TCP编程模型 TCP 基于连接的通信 TransferControl Protocol,中文名为传输控制协议 C/S架构 Client ip自动分配 三.UDP编程模型 UDP 无连接协议,相对不够可靠但有优点 UDP

概述 客户端编程模型,是讲如何使用JMS API实现Java应用程序和JMS Provider的通信. 消息传送模式 消息传送模式又称为消息传送域,JMS API定义了两种模式:PTP和Pub/Sub. PTP 全称:Point-to-Point 中文:点对点 上图描述了这样的内容:Sender发送Message到代理维护的Queue,然后Receiver可以从这个Queue中获取这个Message. 这个模式的特点是: 一个Message只能交给一个Receiver:这里的Message像是一

Spark Application能够在集群中并行执行,其关键是抽象出RDD的概念(详见RDD 细解),也使得Spark Application的开发变得简单明了.下图浓缩了Spark的编程模型. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvYm9va19tbWlja3k=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="&qu

转自:https://www.zybuluo.com/frank-shaw/note/206604 MapReduce基本过程 关于MapReduce中数据流的传输过程,下图是一个经典演示:  关于上图,可以做出以下逐步分析: 输入数据(待处理)首先会被切割分片,每一个分片都会复制多份到HDFS中.上图默认的是分片已经存在于HDFS中. Hadoop会在存储有输入数据分片(HDFS中的数据)的节点上运行map任务,可以获得最佳性能(数据TaskTracker优化,节省带宽). 在运行完map任务

原文:WPF程序加入3D模型 版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上链接地址. https://blog.csdn.net/ld15102891672/article/details/80064749     随着计算机显示性能的提高,很多程序都加入了3D的元素使得程序具有更酷炫的成果.其实,程序中加入三维模型的方法都大同小异,首先应用某种3维建模软件把模型建好,接着贴图渲染,然后导出成某种可直接用于编程的模型文件,通常是Obj文件,最后把该文件加载到程序项目文件中进行编辑即可.     以下

终于,这两天的考试熬过去了, 兴致冲冲的来整理笔记来, 这篇博客是我近几天的NIO印象笔记汇总,记录了对Selector及Selector的重要参数的理解,对Channel的理解,常见的Channel,对NIO事件驱动的编程模型的理解,NIO与传统IO的对比,NIO的TCP/IP编程的实践. Channel 什么是Channel 这个概念绝对是一级概念,Channel是一个管道,用于连接字节缓冲区和另一端的实体, 这个字节缓冲区就是ByteBuffer, 另一端的实体可以是一个File 或者是