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

今天偶然看到这篇文章,做个入门了解还是不错的. 前一阵子在QQ上和朋友聊天的时候,总会看到有人说Linux上的应用程序开发是高手才可以完成的,而且这种“迷信”在目前似乎还很普遍.然而,情况并不是这样的,从程序库的支持方面,Linux平台为用户级应用程序的开发提供了很多功能强大且丰富的程序库,而且它们大部分是跨平台的(Boost.OpenGL.STL.Qt.Java等)和基于POSIX标准的(glibc等),同时Linux内核还为驱动程序的开发提供了功能完备的内核接口,从开发工具方面,Linux提

整数类型 TINYINT.SMALLINT.MEDIUMINT.INT.BIGINT 分别使用8,16,24,32,64位存储空间,值得范围-2的(N-1)方到2的(N-1)方-1.根据需要存储的范围大小,选择最小的数据类型.根据实际情况,选择使用UNSIGNED属性. 数据类型只决定怎么保存数据,计算一般使用BIGINT整数. 整数可以指定宽度,例如INT(11).一般是没有意义的,不会限制值得合法范围,只是规定交互工具的显示位数.对于存储和计算,INT(1)和INT(20)是一样的. 实数类

转:http://www.java123.net/v/936977.html      2015-06-24 09:27:48 一直写程序都没管他们,也尽量很少用,今天终于想把他给弄个明白,在网上找来,记下!主要是前面小部分,后面的是详细说明(很啰嗦!) 一.异常的来源 在Delphi的应用程序中,下列的情况都比较有可能产生异常. (1)文件处理 (2)内存分配 (3)Windows资源 (4)运行时创建对象和窗体 (5)硬件和操作系统冲突 二.异常的处理 (1)try…except…end;

http://www.cnblogs.com/spider518/archive/2010/12/30/1921298.html 3 结构化异常处理 结构化异常处理(SHE)是一种处理错误的手段,使得应用程序能够从致命的错误中很好地恢复. 异常的来源 在Delphi的应用程序中,下列的情况都比较有可能产生异常. (1)文件处理 (2)内存分配 (3)Windows资源 (4)运行时创建对象和窗体 (5)硬件和操作系统冲突 在早期的Delphi 中,异常是由Object Pascal 语言来处理的

总结 以上从多个角度阐述了Laxcus主要组成部分和应用情况.所有设计都是基于现实环境下的评估.对比.测试和考量.设计的基本思路很明确,就是将各项功能分解.细化.归类,形成一个个可以独立.小的模块,每个模块承担一项职能,再把这些模块组织起来,在一个松耦合框架管理下,协同合作,来完成大规模的数据存储和计算工作. 设计中的主要问题源自有限的基础设施和变化中的应用需求之间的矛盾.如何在不损失处理性能的前提下,将有限的基础设施资源利用率做到最大化,是设计考虑的重点.这也是一个和硬件密切相关的问题. 在核

夹 1. 语法 2. 描写叙述 3. 选项 3.1 流指示符 3.2 通用选项 3.3 音视频选项 3.4 主选项 4. 写入器 4.1 默认值 4.2 compact, csv 4.3 flat 4.4 ini 4.5 json 4.6 xml 5. Timecode 1. 语法   ffprobe [options] ['input_file'] 2. 描写叙述 ffprobe收集多媒体文件或流的信息.并以人和机器可读的方式输出. 比如.它能够用来检查多媒体流的容器格式,以用每一个流的类型和

講講 John Carmack 的快速反平方根演算法  原地址http://213style.blogspot.com/2014/07/john-carmack.html 本篇的主題很簡單,講講怎麼快速計算 反平方根   圖1. 反平方根函數,但是要如何快速計算此式呢?   反平方根運算在 3D 圖形領域占有重要地位,主要用於計算 光源 與 反射,運算過程中 需要計算 Normalized Vector,這時就需要進行反平方根運算,因為在 1990 年以前可沒有 特殊的硬體可以直接處理 T&L,

原文地址:delphi try except语句 和 try finally语句用法以及区别作者:1865898133 一直写程序都没管他们,也尽量很少用,今天终于想把他给弄个明白,在网上找来,记下!主要是前面小部分,后面的是详细说明(很啰嗦!) 一.异常的来源 在Delphi的应用程序中,下列的情况都比较有可能产生异常. (1)文件处理 (2)内存分配 (3)Windows资源 (4)运行时创建对象和窗体 (5)硬件和操作系统冲突 二.异常的处理 (1)try…except…end; 在try

前言:      最近在看高性能 MySQL,记录写学习笔记:           高性能 MySQL 学习笔记(二) Schema与数据类型优化      笔记核心内容:MySQL 如何选择正确的数据类型,各数据类型的差异:        // 不要小看 MySQL 数据类型对性能的重要性,          当你的系统体量到达一定程度时,就知道这里的性能差异了.     一.选择优化的数据类型        // 更小的通常越好      尽量选择使用可以正确存储数据的最小数据类型.更小的数

https://developer.android.google.cn/ndk/guides/abis.html 不同 Android 手机使用不同的 CPU,因此支持不同的指令集.CPU 与指令集的每种组合都有其自己的应用二进制界面(或 ABI). ABI 可以非常精确地定义应用的机器代码在运行时如何与系统交互. 您必须为应用要使用的每个 CPU 架构指定 ABI. 典型的 ABI 包含以下信息: 机器代码应使用的 CPU 指令集. 运行时内存存储和加载的字节顺序. 可执行二进制文件(例如程序

大家做高性能计算的朋友,想必对CPU的执行模式已经非常熟悉了吧.当代高级些的CPU一般采用超标量流水线,使得毗邻几条相互独立的指令能够并行执行——这称为指令集并行(ILP,Instruction-Level Parallelism):而像x86引入的SSE(Streaming SIMD Extension).AVX(Advanced Vector Extension),以及ARM的NEON技术都属于数据级并行(Data-Level Parallelism).而GPGPU的执行与CPU比起来还是有

1. 概要 ffmpeg [global_options] {[input_file_options] -i INPUT_FILE} ... {[output_file_options] OUTPUT_FILE} ... 2. 说明 ffmpeg是一个非常快的视频和音频转换器,还可以抓取实时的音频/视频流.它可以在任意的采样率之间的转换和调整视频,并同时使用高品质的多相滤波器. ffmpeg从输入"文件"(其可以是常规文件,管道,网络流,录制装置等),由指定任意数量的读取-i选项,并写

Delphi错误:Stack overflow的解决方法 在编译Delphi程序时,执行一个内存记忆体的时候,提示:Project.exe raised exception class EStackOverflow with message : Stack overflow.这是堆栈溢出错误.原因就是字符串所存储的内容超过DELPHI系统堆栈默认的大小 16*100000 .我们可以改大这个默认值.那么如何给我们的应用程序分配更大的内存空间以避免堆栈溢出呢?其实,在每个Delphi项目中都有一个

今天在写用ADO从EXCEL导入数据的程序时,出现个错误,弄了很久都弄不好,最后还是用异常处理解决掉了. 数据中日期在导入之前要转换成日期格式,虽然说一个strtodate就可以转好了,但是数据中的日期有空的,日期是空的话,转换时就出错,这个还好处理,加个IF语句就可以了.但是,那堆数据中,最后一行数据的日期又是空的,但是读出来就不是""了,而是null,这样,strtodate转换又出错了.想用IF语句来判断弄了一两个小时都没弄好.最后一个try except就搞定了. 心得是:在编

Delphi异常处理try except语句和try finally语句用法以及区别 一直写程序都没管他们,也尽量很少用,今天终于想把他给弄个明白,在网上找来,记下!主要是前面小部分,后面的是详细说明(很啰嗦!) 一.异常的来源 在Delphi的应用程序中,下列的情况都比较有可能产生异常. (1)文件处理 (2)内存分配 (3)Windows资源 (4)运行时创建对象和窗体 (5)硬件和操作系统冲突 二.异常的处理 (1)try…except…end; 在try体内的代码发生异常时,系统将转向e

最近项目有需要重采样算法,先找了一下,主流的就是几个开源算法,Speex / Opus / ffmpeg / sox 1.最早的事Speex,算法源自CCRMA(Center for Computer Research in Music and Acoustics)斯坦福大学音乐和声学计算机研究中心 非常独立的一个算法,支持ARM的NEON和 X86的SIMD(SSE),使用也很简单,主要就3个函数init / process / destroy 很容易从Speex的sourcecode里面抽取

一.异常的来源 在Delphi的应用程序中,下列的情况都比较有可能产生异常. (1)文件处理 (2)内存分配 (3)Windows资源 (4)运行时创建对象和窗体 (5)硬件和操作系统冲突 二.异常的处理 (1)try…except…end; 在try体内的代码发生异常时,系统将转向except部分进行异常的处理.这是Delphi处理异常的最基本的方式之一. (2)try…finally…end; 这种异常处理结构一般用于保护Windows的资源分配等方面,它确保了无论try体内的代码是否发生异

记得很久以前编写测试用例,无意间发现 double c=2.31;double d=0.1; System.out.println(c/d); 最后输出的竟然是23.099999999999998,而不是简单的23.1,很明显,这样的结果很多情况下会出问题,而使用window计算器软件,却能够得到正确结果,很是不解.今天看到了精确计算的方法,特此记录. 转载自:http://blog.csdn.net/hjxhjh/article/details/6025442 今天在数值计算时碰到一个问题.程

最近做项目的时候遇到一个比较纠结的js浮点计算问题. 当时是做利率计算,因为利率大多数涉及到小数点,精度要求也很高. 0.6+0.1+0.1=? 结果出现:0.7999999999999 网上查找了一下,这确实是一个缺陷(Bug) 不仅加,只要涉及到浮点计算减成除一样会出现类似情况 先看看Demo: 将0.1~10,加0.1+0.1  进行测试 $(function () { var content = ""; for (var i = 0.1; i <= 10; i += 0.

关于 php 和 python 的浮点计算 0.1+0.2 看到群里有小伙伴说为什么 python 计算出 0.1+0.2 是 0.30000000000000004 >>> print(0.1+0.2) 0.30000000000000004 而 php 计算出是"对". php > echo 0.1+0.2; 0.3 其实这两个结果都是正确的. 这是因为不同的语言在处理浮点时有不同的方式,而计算机在处理浮点时永远会有精度问题(这里的问题不是错误). 可以使用