聚合管道是MongoDB中用于数据聚合和处理的强大工具。它允许开发者通过一系列有序的阶段（Stages）对数据进行筛选、转换、分组和计算，从而生成符合需求的聚合结果。每个阶段都定义了一种操作，数据在每个阶段经过处理后，传递给下一个阶段，最终得到所需的聚合结果。
在上贴〖Quantopian 系列一〗我们初探了的流水线（pipeline），本帖我们就把它揉碎了讲。
NVIDIA Megatron 是一个基于 PyTorch 的分布式训练框架，用来训练超大Transformer语言模型，其通过综合应用了数据并行，Tensor并行和Pipeline并行来复现 GPT3，值得我们深入分析其背后机理。
Flink的网络堆栈是组成flink-runtime模块的核心组件之一，是每个Flink工作的核心。 它连接所有TaskManagers的各个工作单元（子任务）。 这是您的流式传输数据流经的地方，因此，对于吞吐量和您观察到的延迟，Flink作业的性能至关重要。 与通过Akka使用RPC的TaskManagers和JobManagers之间的协调通道相比，TaskManagers之间的网络堆栈依赖于使用Netty的低得多的API。
来源于stackoverflow上的一个问题为什么处理有序数组比处理无需数组快，原文中已经有了一些探讨，这里我们首先来复现下结果，然后再解释下为什么！
计算机的流水线把一个重复的过程分解为若干子过程，每个子过程与其他子过程并行执行。由于采用流水线技术只需增加少量硬件就能把计算机的运算速度提高几倍，因此成为计算机中普遍使用的一种并行处理技术。
1、什么是 In-Memory 深度矢量化（Deep Vectorization）
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QPipe: A Simultaneously Pipelined Relational Query Engine
pipeline流水线设计是一种典型的 面积换性能的设计。一方面通过对长功能路径的合理划分，在同一时间内同时并行多个该功能请求，大大提高了某个功能的吞吐率；另一方面由于长功能路径被切割成短路径，可以达到更高的工作频率，如果不需要提高工作频率，多出来的提频空间可以用于降压降功耗。
16位汇编第六讲汇编指令详解第二讲 1.比较指令 CMP指令 1.CMP指令是将目的操作数减去源操作数,按照定义相应的设置状态标志 2.CMP指令执行的功能与S
从客户端发出一条 SQL 语句到结果返回给客户端的整体执行流程如图1所示，从中可以看到执行器所处的位置。
众多RISC精简指令集架构中，MIPS架构是最优雅的”舞者”。就连它的竞争者也为其强大的影响力所折服。DEC公司的Alpha指令集（现在已被放弃）和HP的Precision都受其影响。虽说，优雅不足以让其在残酷的市场中固若金汤，但是，MIPS架构还是以最简单的设计成为每一代CPU架构中，执行效率最快的那一个。
parameters指令提供用户在触发Pipeline时的参数列表。这些参数值通过该params对象可用于Pipeline步骤
本节是建立在 流水线入门内容的基础上，而且，应当被当作一个参考。 对于在实际示例中如何使用流水线语法的更多信息, 请参阅本章在流水线插件的2.5版本中的 使用 Jenkinsfile部分, 流水线支持两种离散的语法，具体如下对于每种的优缺点, 参见语法比较。
一种提升性能的方法叫 "指令流水线"，想象下你要洗一整个酒店的床单，但只有 1 个洗衣机, 1 个干燥机。
上一回，我们的主人公小A初次亮相，凭借基础的前后端理解，从技术实现的层面为我们剖析了微信扫码登录的几秒钟里，到底发生了什么。可能很多人因此会好奇，小A到底是做什么的呢？为什么能够弄懂这些原理呢？
基于故障复盘的模式成本太高，单测被认为是一种形式，无法有效起到作用。我们希望能够主动创造问题来评估测试用例的有效性，并可以根据发现的问题改进我们的单测用例。
parameters 指令提供了一个用户在触发流水线时应该提供的参数列表。这些用户指定参数的值可通过 params 对象提供给流水线步骤, 了解更多请参考示例。
CPU执行一条指令也是类似的操作：取址-》解码-》执行，不断重复。此时一条指令需要三个时钟周期才能完成（取址，解码，执行）。
jenkins 有 2 种流水线分为声明式流水线与脚本化流水线，脚本化流水线是 jenkins 旧版本使用的流水线脚本，新版本 Jenkins 推荐使用声明式流水线。文档只介绍声明流水线。
本文将介绍如何通过 CODING CD 使用 Nginx Ingress 来实现蓝绿发布。
JobConfigHistory：这个插件可以追溯XML配置的历史版本信息， 并且允许你查看每次变更的内容。
集合是Java中使用最多的API，几乎每个程序员天天都会和它打招呼，它可以让你把相同、相似、有关联的数据整合在一起，便于使用、提取以及运算等操作。在实际Java程序中，集合的使用往往随着业务需求、复杂度而变得更加复杂，在这其中将可能会涉及到更多的运算，如：求和、平均值、分组、过滤、排序等等。如何这些操作混合出现，又该如何实现？难道遍历、再遍历、再运算么？抛开性能因素，这些操作已经严重影响了代码的整洁，这种代码也没有几个人愿意来读。
在3级流水线的执行过程中，当通过R15寄存器直接访问PC时，必须考虑到此时流水线的执行过程的真实情况
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流水线技术是一种将每条指令分解为多步，并让各步操作重叠，从而实现几条指令并行处理的技术。程序中的指令仍是一条条顺序执行，但可以预先取若干条指令，并在当前指令尚未执行完时，提前启动后续指令的另一些操作步骤。这样显然可加速一段程序的运行过程。 市场上推出的各种不同的1 6位/ 3 2位微处理器基本上都采用了流水线技术。如8 0 4 8 6和P e n t i u m均使用了6步流水线结构，流水线的6步为： ( 1 ) 取指令。C P U从高速缓存或内存中取一条指令。 ( 2 ) 指令译码。分析指令性质。 ( 3 ) 地址生成。很多指令要访问存储器中的操作数，操作数的地址也许在指令字中，也许要经过某些运算得到。 ( 4 ) 取操作数。当指令需要操作数时，就需再访问存储器，对操作数寻址并读出。 ( 5 ) 执行指令。由A L U执行指令规定的操作。 ( 6 ) 存储或"写回"结果。最后运算结果存放至某一内存单元或写回累加器A。 在理想情况下，每步需要一个时钟周期。当流水线完全装满时，每个时钟周期平均有一条指令从流水线上执行完毕，输出结果，就像轿车从组装线上开出来一样。P e n t i u m、Pentium Pro和Pentium II处理器的超标量设计更是分别结合了两条和三条独立的指令流水线，每条流水线平均在一个时钟周期内执行一条指令，所以它们平均一个时钟周期分别可执行2条和3条指令。 流水线技术是通过增加计算机硬件来实现的。例如要能预取指令，就需要增加取指令的硬件电路，并把取来的指令存放到指令队列缓存器中，使M P U能同时进行取指令和分析、执行指令的操作。因此，在1 6位/3 2位微处理器中一般含有两个算术逻辑单元A L U，一个主A L U用于执行指令，另一个A L U专用于地址生成，这样才可使地址计算与其它操作重叠进行。
流水线CPU就是指将一条分解为多步，在同一周期内进行多条指令的同时执行。MIPS五级流水线就是将指令分为：取指(IF)，译码(ID)，执行(EX)，访存(MEM)，写回(WB)五个阶段。举个例子：
我们先来看一个问题，在Chrome浏览器里面通过开发者工具，打开浏览器里的Console，在里面输入“0.3 + 0.6”：
FPGA图像处理方面通常用于图像的预处理、如CCD和COMS相机中，以及ISP的研究开发；请问这一方向以后的前景如何？
我们经常会听到分支预测失败或者虚函数调用会影响计算性能，那么为什么它们会影响性能呢？带着这个疑问，我最近也看了一些博客和论文，这里结合之前看的一些点，整体做一个总结，和大家一起学习。
今天给大侠带来FPGA Xilinx Zynq 系列第二十八篇，讲述Vivado HLS: 近视之算法综合等相关内容，本篇内容目录简介如下：
前段meldown漏洞事件的影响，那段时间也正好在读Paul的论文关于内存屏障的知识，其中有诸多细节想不通，便陷入无尽的煎熬和冥想中，看了《计算机系统结构》、《深入理解计算机系统》、《大话处理器》等经典书籍，也在google上搜了一大堆资料，前前后后、断断续续地折腾了一个多月，终于想通了，现在把自己的思想心得记录下来，希望对有这方面困惑的朋友有些帮助。
管道概念 POSIX多线程的使用方式中， 有一种很重要的方式-----流水线（亦称为“管道”）方式，“数据元素”流串行地被一组线程按顺序执行。它的使用架构可参考下图： 以面向对象的思想去理解，整个流水
最初开始，指令一条一条顺序执行，后来当工艺进步了，CPU中的元件越来越多，而在原来的顺序执行的过程中，只有一条指令的某一个阶段在执行，如取指，取数据等等，其他元件都处于等待的状态，于是为了提高CPU吞吐量，以及指令并行的效率，于是PipeLine应运而生
继 GPipe 之后，我们开一个流水线并行训练新系列，介绍微软的PipeDream。本文介绍其总体思路，架构和Profile阶段。
我要再和生活死磕几年。要么我就毁灭，要么我就注定铸就辉煌。如果有一天，你发现我在平庸面前低了头，请向我开炮。
FPGA设计中在IP核的提供方式上，通常将其分为软核、固核和硬核这3类。软核(Soft IP Core) : 软核在EDA 设计领域指的是综合之前的寄存器传输级(RTL) 模型；通常遍是指以HDL代码（Verilog，VHDL...）为形式的可综合源代码；固核(Firm IP Core) :固核在EDA 设计领域指的是带有平面规划信息的网表；硬核 (Hard IP Core) :硬核在EDA 设计领域指经过验证的设计版图。软核只经过功能仿真，需要经过综合以及布局布线才能使用。其优点是灵活性高、可移植性强，允许用户自配置。软核处理器是指利用HDL语言描述的处理器功能代码，用于实现处理器的所需要的各种功能。
试验 Azure DevOps 随着 Azure DevOps 生态系统的不断发展，我们的团队正在更多的使用它，并取得了成功。这些服务包含一组托管服务，包括托管 Git 代码仓库、构建和部署流水线、自动化测试工具、待办工作管理工具和构件仓库。我们已经看到我们的团队在使用该平台时获得了良好的体验，这意味着 Azure DevOps正在走向成熟。我们特别喜欢它的灵活性；它甚至允许用户使用来自不同供应商的服务。例如，你可以在使用 Azure DevOps的流水线服务的同时也使用一个外部 Git 数据仓库。我们的团
在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！
在进行操作讲解前，先展示当前 MongoDB 中已存在的文档，集合名称article
计算机体系结构，也称为计算机架构或计算机结构，是指计算机硬件和软件之间的结构和组织方式。它描述了计算机整体的组成、功能和相互关系，以及指导计算机硬件和软件的设计和实现。
IDA动态调用手机apk，请参考：安卓逆向-从环境搭建到动态调试apk IDA部分https://www.freebuf.com/articles/mobile/285861.html
说起来好像很啰嗦,但是如果有人告诉你 通过sin(x) 计算后, x的值被改变了,你不会觉得异常奇怪么
在GPU出现以前，显卡和CPU的关系有点像“主仆”，简单地说这时的显卡就是画笔，根据各种有CPU发出的指令和数据进行着色，材质的填充、渲染、输出等。 较早的娱乐用的3D显卡又称“3D加速卡”，由于大部分坐标处理的工作及光影特效需要由CPU亲自处理，占用了CPU太多的运算时间，从而造成整体画面不能非常流畅地表现出来。 例如，渲染一个复杂的三维场景，需要在一秒内处理几千万个三角形顶点和光栅化几十亿的像素。早期的3D游戏，显卡只是为屏幕上显示像素提供一个缓存，所有的图形处理都是由CPU单独完成。图形渲染适合并行处
该系列总览: Hadoop3.1.1架构体系——设计原理阐述与Client源码图文详解 : 总览
NVIDIA Megatron 是一个基于 PyTorch 的分布式训练框架，用来训练超大Transformer语言模型，其通过综合应用了数据并行，Tensor并行和Pipeline并行来复现 GPT3，值得我们深入分析其背后机理。本系列有 5 篇文章，通过论文和源码和大家一起学习研究。本文将看看 Megatron 如何给流水线各个阶段安排执行执行序列。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1、多个任务在同一时间周期内争用同一个流水段（资源冲突） 例如，假如在 指令流水线 中，如果数据和指令是放在同一个储存器中，并且访问接口也只有一个，那么，两条指令就会争用储存器；在一些算数流水线中，有些运算会同时访问一个运算部件。 2、数据依赖（数据相关） 比如，A运算必须得到B运算的结果，但是，B运算还没有开始，A运算动作就必须等待，直到A运算完成，两次运算不能同时执行。 3、 条件转移的影响（条件转移） 如果第一条指令是一个 条件转移指令 ，那么系统就会不清楚下面应该执行那一条指令。这时就必须等第一条指令的判断结果出来才能执行第二条指令。条件转移所造成的流水线停顿甚至比相关还要严重的多。 越是长的流水线，相关和转移两大问题也越严重，所以，流水线并不是越长越好，超标量也不是越多越好，找到一个速度与效率的平衡点才是最重要的。
那什么样的代码才是优秀的代码呢？对于这个问题，我想每个人心中都会有自己的答案。今天我就来和你聊聊我的思考。
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