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九章云极AladdinEdu
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一、非欧空间计算的革命性意义与核心挑战在三维形状分析、社交网络建模、分子动力学模拟等领域,非欧几里得空间数据(流形数据)的处理正推动人工智能技术向更复杂的几何结构迈进。传统欧式空间优化方法在处理流形数据时面临根本性局限:黎曼度量导致距离计算失效、局部坐标系动态变化引发内存访问模式混乱、曲率变化影响并行计算效率。本文提出基于分块流形存储(BlockedManifoldStorage,BMS)与层次化
- 【PZ-KU060-KFB】——Kintex UltraScale 纯 FPGA 开发平台,释放高速并行计算潜能,高性价比的 FPGA 解决方案
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fpga开发fpga
璞致电子PZ-KU060-KFB开发板基于XilinxKintexUltraScaleKU060芯片打造,以纯FPGA架构为核心,融合高密度逻辑资源、高速接口与工业级可靠性,为需要极致并行处理能力的场景提供从原型验证到量产落地的全流程解决方案。无论是高速信号处理、机器视觉还是工业控制,这款开发板均能凭借强大的逻辑运算能力、丰富的扩展接口与稳定的硬件性能,满足工程师对高带宽、低延迟、定制化协议的严苛
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- DPDK-并行计算
庞叶蒙
DPDK学习并行计算多核处理器超线程亲和性并发指令
0x01缘由继续学习DPDK在并行计算上的优化。对于DPDK的主要应用领域--数据包处理。资源局部优化、避免跨核共享、减少临界区碰撞、加快临界区皖苏完成速率,都不同程度地降低了不可并行部分和并发干扰部分的占比。0x02慨念多核处理器:在一个处理器中集成两个或者多个完整的内核(及计算引擎)。超线程(Hyper-Threading):在一个处理器中提供两个逻辑执行现场,逻辑线程共享流水线、执行单元和缓
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- 基于国产手机 SoC 的多模态模型推理加速实战:GPU × NPU 协同优化全流程解析
观熵
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基于国产手机SoC的多模态模型推理加速实战:GPU×NPU协同优化全流程解析关键词多模态模型推理、NPU硬件加速、GPU并行计算、国产手机SoC、端侧部署优化、华为昇腾NPU、小米Surge芯片、高通AIEngine、异构计算加速、TFLiteNNAPI、ONNXRuntimeEP摘要随着国产智能手机SoC(如华为昇腾、vivoV系列、小米Surge、紫光展锐、联发科Dimensity)的异构计算
- 精通 triton 使用 MLIR 的源码逻辑 - 第001节:triton 的应用简介
项目使用到MLIR,通过了解triton对MLIR的使用,体会到MLIR在较大项目中的使用方式,汇总一下。1.Triton概述OpenAITriton是一个开源的编程语言和编译器,旨在简化GPU高性能计算(HPC)的开发,特别是针对深度学习、科学计算等需要高效并行计算的领域。既允许开发者编写高度优化的代码,又不必过度关注底层硬件细节。这样,通过简化高性能计算,可以加速新算法的实现和实验。传统GPU
- Python 并行新思路:不移除 GIL 的多核并发之道
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Python并行新思路:不移除GIL的多核并发之道引言大家好,我是[您的名字],一位在Python领域深耕多年的软件专家。今天,我们来探讨一个Python开发者经常面临的挑战:全局解释器锁(GIL)以及如何在它的限制下,充分利用多核CPU的并行计算能力。GIL,这个Python语言的“老朋友”,长期以来一直备受争议。它确保了在CPython解释器中,同一时刻只有一个线程执行Python字节码。这简
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引言在大数据时代,高效地存储、处理和分析海量数据已成为企业决策与创新的关键驱动力。Hadoop,作为开源的大数据处理框架,以其强大的分布式存储和并行计算能力,以及丰富的生态系统,为企业提供了应对大规模数据挑战的有效解决方案。本文旨在为初学者和进阶者提供一份详尽的Hadoop技术学习指南,涵盖HDFS、MapReduce、YARN等核心组件,以及Hive、Pig、HBase等生态系统工具,助您踏上H
- 老码农和你一起学AI:Python系列-Pandas 并行计算
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但凡用到科学计算,Pandas几乎是绕不开的工具——它以简洁的API、灵活的数据操作能力成为数据处理的“瑞士军刀”。但随着数据量增长(比如从10万行到1000万行),你可能会发现:原本流畅的代码突然变慢了,一个简单的apply操作要等好几分钟,读取大文件时进度条仿佛凝固了。这不是你的代码有问题,而是原生Pandas的“单线程”基因在多核时代遇到了瓶颈。并行计算正是解决这个问题的核心方案。简单来说,
- 2025年服务器技术全景解析:量子计算、液冷革命与未来生态构建
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一、引言在Python编程里,线程(Thread)和进程(Process)是实现并发与并行计算的关键工具,能有效提升程序执行效率与资源利用率。然而,实际项目应用中,因二者特性及Python运行环境(如GIL,全局解释器锁)等因素,会遭遇诸多问题。本文深入剖析这些问题,并给出应对方案。二、Python线程的问题与解决(一)GIL引发的性能瓶颈Python的全局解释器锁,限制了同一进程内多个线程并行执
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一、为什么必须掌握多线程?在单核CPU时代,多线程主要用于提高程序响应速度;在如今的多核处理器时代,多线程已成为榨干硬件性能的必备技能。无论是高并发Web服务器、实时数据处理系统,还是游戏引擎,都离不开多线程技术的支撑。典型案例:电商秒杀系统:1秒内处理10万+请求大数据处理:并行计算TB级数据金融交易系统:毫秒级订单撮合二、线程创建的四大核心方式1.继承Thread类(不推荐)classMyTh
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一、Transformer核心机制:自注意力(Self-Attention)公式:Attention=softmax(QK^T/√d_k)v运作原理:1.Q/K/V矩阵:输入向量通过线性变换生成Query(查询)、Key(键)、Value(值)2.注意力权重:Softmax(QKT/√d_k)→计算词与词之间的关联度3.输出:权重与Value加权求和→捕获长距离依赖-优势:并行计算、全局上下文感知
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并行计算技术并行计算技术在量子化学仿真软件中扮演着至关重要的角色。随着计算化学任务的复杂度和数据规模的不断增长,传统的单核计算已经无法满足高性能计算的需求。并行计算通过利用多个处理器或计算节点来分担计算任务,可以在显著减少计算时间的同时提高计算效率。在NWChem中,支持多种并行计算模式,包括共享内存并行(OpenMP)、分布式内存并行(MPI)以及混合并行(OpenMP+MPI)。本节将详细介绍
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2025年跑深度学习任务,电脑配置需从处理器、内存、显卡、存储、散热与电源、扩展性、网络连接等多方面综合考量,以下是具体分析:处理器(CPU)多核高性能:深度学习涉及大量并行计算任务,需要处理器具备强大的多核处理能力。英特尔至强Scalable处理器(SapphireRapids或后续架构)和AMDEPYC处理器(Genoa或后续架构)是不错的选择。英特尔至强Scalable处理器提供卓越的单核性
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Hadoop-Mapreduce入门MapReduce介绍mapreduce设计MapReduce编程规范入门案例WordCountMapReduce介绍MapReduce的思想核心是“分而治之”,适用于大量复杂的任务处理场景(大规模数据处理场景)。知识。Map负责“分”,把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算,彼此间几乎没有依赖关系。Redu
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探索并行计算与HPC新范式并行计算高性能计算大数据分析
并行计算在现代计算中的应用与优化1.引言并行计算作为一种高效的计算模式,近年来在工业和学术界得到了广泛的应用和发展。随着计算需求的不断增加,传统的串行计算模式已经难以满足现代复杂问题的需求。并行计算通过将计算任务分解为多个子任务,并在多个处理单元上同时执行,从而显著提高了计算效率。本文将探讨并行计算在现代计算中的应用与优化,重点介绍并行计算的基本原理、应用场景和技术细节。2.并行计算的基本原理并行
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一、核心结论Node.js的worker_threads模块实现的是并行计算,而非传统意义上的“并发”。其通过操作系统级线程实现多核CPU的并行执行,同时保留Node.js单线程事件循环的并发模型。二、关键概念解析1.并发(Concurrency)vs并行(Parallelism)并发:指系统同时处理多个任务的能力,但任务可能交替执行(如单核CPU通过时间片轮转)。Node.js主线程的事件循环是
- 深度学习实验:GPU加速,突破性能瓶颈
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深度学习实验:GPU加速,突破性能瓶颈1.背景介绍随着深度学习模型变得越来越复杂和庞大,传统的CPU已经无法满足训练和推理的计算需求。GPU凭借其强大的并行计算能力和专门为矩阵运算优化的架构,成为了深度学习领域的核心加速器。本文将探讨如何利用GPU加速深度学习实验,突破性能瓶颈,提高模型训练和推理的效率。2.核心概念与联系2.1GPU架构GPU(图形处理器)最初是为了加速图形渲染而设计的,但由于其
- AI编程基础:学习Python是进入AI领域的必经之路(文末含学习路线与知识推荐)
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fastembed-rs-AI嵌入库FastEmbed的Rust实现,提供了快速的文本嵌入、图像嵌入和候选项重新排序功能。它具有以下主要特性:支持同步使用,无需依赖Tokio。使用@pykeio/ort进行高性能的ONNX推理。使用@huggingface/tokenizers进行快速编码。支持使用@rayon-rs/rayon进行批量嵌入生成和并行计算。默认模型是FlagEmbedding,在M
- 33、探索云计算与安全:基础与挑战
探索云计算与安全:基础与挑战1.云计算简介云计算已经成为现代信息技术的重要组成部分,为企业和个人提供了灵活、高效、低成本的计算资源和服务。本文将深入探讨云计算的基本概念、发展历程、服务模型、部署模型以及面临的主要挑战。1.1云计算的历史与发展云计算的发展可以追溯到多个阶段,包括主机计算、集群计算、网格计算、分布式和并行计算、虚拟化、Web2.0、面向服务的计算(SOC)和实用计算。每个阶段都为云计
- AI人工智能 神经网络
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**AI人工智能神经网络概述**神经网络是并行计算设备,它们试图构建大脑的计算机模型。背后的主要目标是开发一个系统来执行各种计算任务比传统系统更快。这些任务包括模式识别和分类,近似,优化和数据聚类什么是人工神经网络(ANN)人工神经网络(ANN)是一个高效的计算系统,其核心主题是借用生物神经网络的类比。人工神经网络也被称为人工神经系统,并行分布式处理系统和连接系统。ANN获取了大量以某种模式相互连
- LeetCode[位运算] - #137 Single Number II
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javaAlgorithmLeetCode题解位运算
原题链接:#137 Single Number II
要求:
给定一个整型数组,其中除了一个元素之外,每个元素都出现三次。找出这个元素
注意:算法的时间复杂度应为O(n),最好不使用额外的内存空间
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分析:
与#136类似,都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n,即某一
- 《JavaScript语言精粹》笔记
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0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值(true/false)、null和undefined值,其它值都是对象。
1、JavaScript只有一个数字类型,它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数,所以1和1.0的值相同。
2、NaN是一个数值,表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值,包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
- 你应该更新的Java知识之常用程序库
Kai_Ge
java
在很多人眼中,Java 已经是一门垂垂老矣的语言,但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java,云游于其它世界,或是每日只在遗留代码中挣扎,或许是时候抬起头,看看老 Java 中的新东西。
Guava
Guava[gwɑ:və],一句话,只要你做Java项目,就应该用Guava(Github)。
guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库,在我看来,它甚至应该
- HttpClient
120153216
httpclient
/**
* 可以传对象的请求转发,对象已流形式放入HTTP中
*/
public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url)
{
Object object = null;
HttpClient hc = new HttpClient();
String fullURL
- Django model字段类型清单
2002wmj
django
Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作,本文为模型中一般常用的类型的清单,便于查询和使用: AutoField:一个自动递增的整型字段,添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段;如果你不指定主键的话,系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField:布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
- 在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL
357029540
SQL Server
返回消耗CPU数目最多的10条语句
SELECT TOP 10
total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle,
execution_count,
(SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
- Myeclipse项目无法部署,Undefined exploded archive location
7454103
eclipseMyEclipse
做个备忘!
错误信息为:
Undefined exploded archive location
原因:
在工程转移过程中,导致工程的配置文件出错;
解决方法:
 
- GMT时间格式转换
adminjun
GMT时间转换
普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了,我想大家应该都会那种低级的转换问题吧,现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式,这种格式的转换方法网上还不是很多,所以有必要总结一下,也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。
1、可以使用
SimpleDateFormat SimpleDateFormat
EEE-三位星期
d-天
MMM-月
yyyy-四位年
- Oracle数据库新装连接串问题
aijuans
oracle数据库
割接新装了数据库,客户端登陆无问题,apache/cgi-bin程序有问题,sqlnet.log日志如下:
Fatal NI connect error 12170.
VERSION INFORMATION: TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
- 回顾java数组复制
ayaoxinchao
java数组
在写这篇文章之前,也看了一些别人写的,基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾,算是作为学习笔记,供以后自己翻阅。首先,简单想一下这个问题:为什么要复制数组?我的个人理解:在我们在利用一个数组时,在每一次使用,我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制,以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式:①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
- java web会话监听并使用spring注入
bewithme
Java Web
在java web应用中,当你想在建立会话或移除会话时,让系统做某些事情,比如说,统计在线用户,每当有用户登录时,或退出时,那么可以用下面这个监听器来监听。
import java.util.ArrayList;
import java.ut
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一 .Redis常用命令
Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作,这些命令可以在Linux终端使用。
a.键值相关命令
b.服务器相关命令
1.键值相关命令
&
- java枚举序列化问题
bingyingao
java枚举序列化
对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题:
1.加一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,没有问题,不会抛异常。
老机器代码读分布式缓存中新对像,反序列化会中断,所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象,或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。
2.删一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,反序列
- 【Spark七十八】Spark Kyro序列化
bit1129
spark
当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件,以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候,Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制,通常情况下,这种序列化机制是很低效的,Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制,序列化的速度比java更快,但是使用Kyro时要注意,Kyro目前还是有些bug。
Spark
- Hybridizing OO and Functional Design
bookjovi
erlanghaskell
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Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design
文章中把OO和FP讲的深入透彻,里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言,此点本人极为同意,smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言,smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashMap
BrokenDreams
Collections
开发中常常会用到这样一种数据结构,根据一个关键字,找到所需的信息。这个过程有点像查字典,拿到一个key,去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类),基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口,更好的描述的这种数据结构。
&nb
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 业务逻辑:项目经理只能处理500以下的费用申请,部门经理是1000,总经理不设限。简单起见,只同意“Tom”的申请
* bylijinnan
*/
abstract class Handler {
/*
- Android中启动外部程序
cherishLC
android
1、启动外部程序
引用自:
http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374
//方法一
Intent intent=new Intent();
//包名 包名+类名(全路径)
intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
- summary_keep_rate
coollyj
SUM
BEGIN
/*DECLARE minDate varchar(20) ;
DECLARE maxDate varchar(20) ;*/
DECLARE stkDate varchar(20) ;
DECLARE done int default -1;
/* 游标中 注册服务器地址 */
DE
- hadoop hdfs 添加数据目录出错
daizj
hadoophdfs扩容
由于原来配置的hadoop data目录快要用满了,故准备修改配置文件增加数据目录,以便扩容,但由于疏忽,把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录,但未创建实际目录,重启datanode服务时,报如下错误:
2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
- grep 目录级联查找
dongwei_6688
grep
在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时,如果给定的目标搜索路径是当前目录,那么它默认只搜索当前目录下的文件,而不会搜索其下面子目录中的文件内容,如果想级联搜索下级目录,需要使用一个“-r”参数:
grep -n -r "GET" .
上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
- yii 修改模块使用的布局文件
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yiilayouts
方法一:yii模块默认使用系统当前的主题布局文件,如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件; 如果未配置主题,那么 yii的模块就使用 protected/views/layouts 下的布局文件, 总之默认不是使用自身目录 pr
- 设计模式之单例模式
come_for_dream
设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
今天该来的面试还没来,这个店估计不会来电话了,安静下来写写博客也不错,没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距,基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了,陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。
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- 8、数组
豆豆咖啡
二维数组数组一维数组
一、概念
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二、好处
可以自动给数组中的元素从0开始编号,方便操作这些元素
三、格式
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1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数]
int[] arr =
- Decode Ways
hcx2013
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A message containing letters from A-Z is being encoded to numbers using the following mapping:
'A' -> 1
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...
'Z' -> 26
Given an encoded message containing digits, det
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
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系统:centos 5.x
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1.下载squid
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1) 从已知的String对象中调用equals()和equalsIgnoreCase()方法,而非未知对象。 总是从已知的非空String对象中调用equals()方法。因为equals()方法是对称的,调用a.equals(b)和调用b.equals(a)是完全相同的,这也是为什么程序员对于对象a和b这么不上心。如果调用者是空指针,这种调用可能导致一个空指针异常
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- 如何在Swift语言中创建http请求
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httpswift
概述:本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。
如果你对Objective-C比较了解的话,对于如何创建http请求你一定驾轻就熟了,而新语言Swift与其相比只有语法上的区别。但是,对才接触到这个崭新平台的初学者来说,他们仍然想知道“如何在Swift语言中创建http请求?”。
在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
- Spring事务的传播方式
uule
spring事务
传播方式:
新建事务
required
required_new - 挂起当前
非事务方式运行
supports
&nbs