大多内容都雷同，但是我要强调的是，并不是说 MYISAM 一定比 InnoDB 的 select 快。 其实呢？MyISAM 适合读多，并发少的场景；这个问题要分场景来看。...不同的场景，还真不能说 MyISAM 比 InnoDB 中的查询快！ 下面我们一起来看看 Innodb 和 Myisam 的 5 大区别： ? 上面的“事务”写错了。...关于 count 的区别，可以看我的这篇文章《你真的懂 select count(*) 吗？》。 那么为什么大家喜欢说 MyisAM 查询快呢？...MyIsam 则非聚集型索引，myisam 存储会有两个文件，一个是索引文件，另外一个是数据文件，其中索引文件中的索引指向数据文件中的表数据。...结合上图，可以看出：INNODB 在做 SELECT 的时候，要维护的东西比 MYISAM 引擎多很多。 ?
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 在做游戏的开发中，由于游戏运行的时间已经很长，数据量非常大，在内网测试，怎么测都没有问题，可是到外网就是时不时的挂了，后来打log才看出问题。...是我的int类型范围设置小聊，数据较到，应该用__int64,我却用int32，超出范围。。。。...typedef __int64 int_least64_t; typedef unsigned __int8 uint_least8_t; typedef unsigned __int16 uint_least16...; typedef __int64 int_fast64_t; typedef unsigned __int8 uint_fast8_t; typedef unsigned __int16 uint_fast16...) 9223372036854775807) #define UINT_LEAST8_MAX ((uint_least8_t) 255) #define UINT_LEAST16_MAX ((uint_least16
在C/C++中，整型的长度跟编译器相关，编译器的实现取决于CPU....在某些C++ 的编译器中，如GNC，为了能使用C99标准的这些新特性，就在头文件中引入了这个文件...._t uint_fast16_t uint_fast32_t uint_fast64_t 什么情况下使用这些typedef名字？ ..._t; uint_least8_t; int_least16_t; uint_least16_t; int_least32_t; uint_least32_t; int_least64_t; uint_least64...C99标准中的整数类型.
宏观和微观任务 JavaScript 引擎等待宿主环境分配宏观任务，在操作系统中，通常等待的行为都是一个事件循环，所以在 Node 术语中，也会把这个部分称为事件循环。...在底层的 C/C++ 代码中，这个事件循环是一个跑在独立线程中的循环，我们用伪代码来表示，大概是这样的： while(TRUE) { r = wait(); execute(r); }...在宏观任务中，JavaScript 的 Promise 还会产生异步代码，JavaScript 必须保证这些异步代码在一个宏观任务中完成，因此，每个宏观任务中又包含了一个微观任务队列： 有了宏观任务和微观任务机制...在每个宏任务中，分析有多少个微任务； 3. 根据调用次序，确定宏任务中的微任务执行次序； 4. 根据宏任务的触发规则和调用次序，确定宏任务的执行次序； 5. ...第一个宏观任务中，包含了先后同步执行的 console.log(“a”) 和 console.log(“b”)。
while的代码test1.py： i = 0 while i < 10000000: i += 1 for-loop的代码test2.py： for n in range(0,10000000):...pass time python test1.py 或者test2.py，得到第一个的时间大概是0m1.189s；第二个的时间是0m0.514s。...while循环的时间大概是for-range的两倍。 其实如果对python字节码的反汇编可以看到两者所做的操作数量是不一样的，while要多于for-loop。...另外，range()作为内置方法，是作为C代码执行的，而 i +=1需要解释，在效率和速度之间是差很多的。而且i += 1相当于创建了新对象，相对而言也会更慢。
ORDER_PDP_ENDIAN__：__BYTE_ORDER__ 取值只能是 __ORDER_LITTLE_ENDIAN__、__ORDER_BIG_ENDIAN__、__ORDER_PDP_ENDIAN__ 中的一种...，对于 32 位双字中的 16 位子字是按照大端模式存储的。...__FLOAT_WORD_ORDER__：表示浮点双字的存储模式，其值只能取 __ORDER_LITTLE_ENDIAN__ 和 __ORDER_BIG_ENDIAN__ 中的一种。...SIZEOF_WCHAR_T__ wint_t __SIZEOF_WINT_T__ ptrdiff_t __SIZEOF_PTRDIFF_T__ 【注】在某些特定系统上，GCC 如果没有提供 stdint.h 头文件，则上表中的某些数据类型对应的宏可能就未被定义...= not_eq || or |= or_eq ^ xor ^= xor_eq 如果想要在 C 语言中使用 C++ 中定义的这 11 个操作符宏，可以引入 iso646.h 头文件。
比如，在C中没有bool型，于是在一个软件中，一个程序员使用int，一个程序员使用short，会比较混乱，最好用一个typedef来定义一个统一的bool，每个程序员都可以用这个别名的bool。...不同的平台会有不同的字长，所以利用预编译和typedef可以方便的维护代码。...typedef unsigned char uint8_t;//将uint8_t别名为无符号字符型 4、定义：在C99标准中定义了这些数据类型，具体定义在：stdint.h中 定义类型如下： typedef...unsigned integer types */ typedef unsigned char uint_least8_t; typedef unsigned short int uint_least16...unsigned integer types */ typedef unsigned int uint_fast8_t; typedef unsigned int uint_fast16
在来自不同领域的数百个矩阵的实验中，这种学习算法的运行速度是精确矩阵乘积的 100 倍，是当前近似方法的 10 倍。 矩阵乘法是机器学习中最基础和计算密集型的操作之一。...该研究所用方法与传统方法背离，传统的 AMM 方法构造矩阵 V_A,V_B ∈ R^(D×d) , d<<D，如下所示： 通常，V_A、V_B 是稀疏的，包含某种采样方案，或者具有其他结构，使得这些投影操作比密集矩阵乘法更快...研究者首先分析了 MADDNESS 的原始速度。在图 3 中，他们为各种矢量量化方法计算 g(A) 函数的时间，结果表明，MADDNESS 比现有方法快两个数量级，其吞吐量随行的长度而增加。...如图 4 所示，他们基于 average 的、matrix-aware 的聚合方法明显快于 Bolt 基于 upcasting 的方法。...如图 5 所示，MADDNESS 显著优于所有现有方法，几乎达到了与精确乘法相同的准确率，但比精确乘法快了一个数量级。而且，MADDNESS 是在硬件支持较差的情况下实现了这种性能。
是C99中引进的一个标准C库的头文件。...unsigned integer types */ typedef unsigned char uint_least8_t; typedef unsigned short int uint_least16...unsigned integer types */ typedef unsigned int uint_fast8_t; typedef unsigned int uint_fast16...函数的通用性降低了，因为函数在执行时要依赖于其所在的外部变量。如果将一个函数移植到另一个文件中，还要将有关的外部变量及其值一起移植过去。 ...全局变量用static声明，则该变量的作用域只限于本文件模块（即被声明的文件中）。
其原因是，经过 LightSeq 优化后，单步训练中矩阵乘法占比提高，显卡的计算吞吐成为训练速度的瓶颈。这表明 LightSeq 已经对计算资源做到了充分利用。...也解释了为什么计算吞吐更高的 A100，平均会取得比 V100 高 15% 左右的加速比。...的实现要远远快于 PyTorch 和 DeepSpeed。...在其它多数 kernel 测试中，LightSeq 都要快于其它三种实现。...可以发现，矩阵乘法之间的运算全部都用一个定制化核函数实现了，因此大大减少了核函数调用和显存读写，最终提升了运算速度。
Advanced Vector Extensions（AVX）是 x86 架构微处理器中的指令集，由英特尔在 2008 年 3 月提出，并在 2011 年发布的 Sandy Bridge 系列处理器中首次支持...AVX 指令集提供了新的特性、指令和编码方案。AVX2 指令集将大多数整数命令操作扩展到 256 位，并引入了熔合乘法累积（FMA）运算。...标量量化将原始向量的每个维度从一个 4 字节的浮点数转换为一个 1 字节的无符号整数，所以 IVF_SQ8 索引文件比 IVF_FLAT 索引文件占用的空间小得多。...这是因为相比于 AVX2 支持 256 位的计算，AVX-512 支持 512 位，在这个层面上 AVX-512 应该比 AVX2 快一倍。...索引对比 通过观察可得，HNSW 的检索速度明显快于另外两种索引，而在两种指令集上 IVF_SQ8 的检索速度均稍快于 IVF_FLAT。
让硬件计算的话，比如一些加法乘法，循环之类的，就需要硬件提供的接口，也就是指令集。这个就是我们常说的机器语言，已经到了计算机的最底层了。 指令集架构主要分两大类。...复杂指令集和精简指令集比较的话，区别在于我们编程（直接写机器语言代码在 CPU上运行）的时候，比如实现乘法。...x86 架构发展 x86 架构于 1978 年推出的 Intel 8086 中央处理器中首度出现，8086 在三年后为 IBM PC 所选用，之后 x86 便成为了个人电脑的标准平台，成为了历来最成功的...这里会有一个疑问 ，Intel 去哪里了，为什么没有率先做 64 位的？...Linux DESKTOP-68NS8J3 3.4.0+ #1 PREEMPT Thu Aug 1 17:06:05 CST 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux 总结
对于计算机来说，运算加法的速度要远远快于乘法，所以提升运算速度的关键，就是尽量减少乘法运算的次数，即使为此增加加法运算次数，对于计算加速的效果也是非常明显的。...在2*2矩阵的乘法中，Strassen的算法将乘法运算次数由8次降为7次。...这里的分解矩阵的秩决定原矩阵乘法中乘法运算的次数。 实际上，用这个方法可以将n×n矩阵乘法的计算复杂度降低至 O(Nlogn(R)) 。...这就比只给0或1的奖励好得多，因为它鼓励了低阶的分解，还提供了更密集的奖励信号。 因为问题很难，胜利具有很高的偶然性，奖励是稀少的。...每种大小的矩阵乘法算法多达数千种，表明矩阵乘法算法的空间比以前想象的要丰富。 对于关心复杂性理论的数学家来说，这是一个巨大的发现。
C++ 中多数函数和方法都需要声明两次：一次在 header 里，一次在实现文件里。但 Rust 不需要，因此代码行数会更少。 C++ 的完整构建时间比 Rust 长（Rust 更胜一筹）。...cargo-nextest 作为一款据说“比 cargo 测试快 60%”的工具，cargo-nextest 对于我这个代码中 44% 都是测试的项目来说非常合适。...（数据越小越好） 在我的 MacBook pro 上，cargo-nextest 确实提高了构建测试的速度。但为什么 Linux 上没有呢？难道是和硬件有关？...我第一次搭建的 Rust 自定义工具链比 Nightly 还要慢 2%，我在 Rust config.toml 的各种选项中反复调整，不断交叉检查 Rust 的 CI 构建脚本以及我自己的脚本，最终在好几天的挣扎后才让这二者性能持平...在增量 lex 的基准上，我们修改了大量源码，Clang 比 rustc 速度快，但在其他增量基准上，rustc 又会反超 Clang。 macOS：C++ 构建速度通常快于 Rust。
你也可以在自己的浏览器上查看运行效果。 可以看到几个浏览器中都是 call 的速度要快于 apply，不过都没有特别明显。其中 Safari 的速度让我大吃一惊，直接比其它几个浏览器快了一个数量级。...为什么 call 要快于 apply SO 上面解释的比较详细，在语言设计的时候，apply 需要执行的步数就比 call 要多：无论 call 还是 apply，最终都是调用一个叫做 [[Call]]...困惑 SO 上面提到 call 的性能是 apply 的 4 倍甚至 30 倍，为什么在我这里的测试只有一丁点差距呢？...突然想到是否参数问题，于是去掉参数和增加参数，分别于 node 环境中测试，发现变化并不大，差距依然很小。那么猜想可能是 ES5 与 ES6 的差距导致的。...对比 ES5 和 ES6 中对这两个函数的定义，发现 Function.prototype.call 的变化并不大，主要变化发生在 Function.prototype.apply 上，从 ES5 的
偏置项 b 对 MACCs 的影响可以忽略不计。而上面也提到 MACCs 中加法比乘法少一次， b 刚好补上了这个缺。...不应该忽略的是 stride（步长）、dilation factors（漏孔/膨胀卷积）、padding（填充），这就是为什么直接从输出尺寸 Hout×Wout 开始算的原因——都已经考虑在内了。...目前的计算机结构下，单次内存访问比单次运算慢得多的多。 对每一层网络，设备需要： ? 涉及大量的内存访问。内存是很慢的，所以网络层的内存读写对速度有很大的影响，可能比计算耗时还要多。...在清楚整个前向计算网络中的每一个层的输入输出以及参数设置后可以自己手动画出计算图出来，对于参数量计算就很直观了。 feature map大小计算 ?...V1 这部分作者讲了他认为 V2 不会比 V1 快的分析过程。结论跟开头博主引的图相近，即乘子都为1.0时，V2是显著快于V1的，但V2在乘子为1.4时速度比V1稍慢。
第一代 TPU 面向的是推论功能（使用已训练过的模型，而不是模型的训练阶段，这其中有些不同的特征），让我们看看一些发现： 我们产品的人工智能负载，主要利用神经网络的推论功能，其 TPU 处理速度比当前...这些特性的缺失有助于解释为什么尽管 TPU 有极大的 MAC 和大内存，但却相对小和低功耗。...尽管其中一些应用的利用率比较低，但是平均而言，TPU 大约 15-30 倍快于当前的 GPU 或者 CPU，速度/功率比（TOPS/Watt）大约高 30-80 倍。...图 1：TPU 各模块的框图。主要计算部分是右上方的黄色矩阵乘法单元。...图4：矩阵乘法单元的 systolic 数据流。软件具有每次读取 256B 输入的错觉，同时它们会立即更新 256 个累加器 RAM 中其中每一个的某个位置。 ?
位操作是程序设计中对位模式按位或二进制数的一元和二元操作。 在许多古老的微处理器上， 位运算比加减运算略快， 通常位运算比乘除法运算要快很多。...在现代架构中， 情况并非如此：位运算的运算速度通常与加法运算相同（仍然快于乘法运算）。 在算法中使用位运算，只有一个目的——就是快！...**不要慌，我们接着往下看 常见的用法 位运算实现乘除法: 通常如果需要乘以或除以2的n次方，都可以用移位的方法代替 位运算交换两整数 void Swap(int &a, int &b)...由于一个数和自己异或的结果为0并且任何数与0异或都会不变的，所以此时b被赋上了a的值。 第三步 a^=b 就是a=ab，由于前面二步可知a=(ab)，b=a，所以a=ab即a=(ab)^a。...故a会被赋上b的值。 位运算判断奇偶数 我们通过二进制判断奇偶的话，我们可以看该数二进制的最后一位是0的话那么就为偶数。
使用矩阵乘法求解线性系统的方法严重限制了计算速度。事实上，在这项研究提出的新方法中，矩阵乘法仍然发挥了一定作用，不过只起到补充作用。...但是，多种方法表明，求解线性系统的速度应该比这更快，只需要 O(n^2)。使用矩阵乘法是因为它是目前可用的最佳工具，但这并不意味着不存在更好的工具。...Vempala 说：「求解线性系统的问题没有理由只依赖于矩阵乘法的改进。」在新方法中，彭泱和 Vempala 将算法复杂度降到了 ? 。...但是在这项研究之前，没有人能够证明对于所有稀疏线性系统，迭代方法总是快于矩阵乘法。...该算法将随机猜测作为矩阵中的条目进行追踪。在矩阵的各个条目中寻找解使得问题变成了矩阵乘法问题，这当然是他们要规避的障碍。但是在此，他们再次利用了随机性。
_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux Reed_Sol_Van 基于原始范德蒙矩阵的RS纠删码，生成矩阵由范德蒙矩阵构造，将原始数据与生成矩阵相乘生成原始数据m块与冗余数据k块，在磁盘上丢失的数据小于...从编解码的吞吐率中可以得出随着冗余数据的增加，编码与解码的吞吐都在降低，冗余数据从200M增加到600M，编码吞吐从271.1MB/sec降低到64.5MB/sec,解码吞吐从228.9 MB/sec降低到...= b/e 上述方程式用到乘法与除法，同时，乘法与除法完全可逆，且满足交换律、结合律与分配率。还是在加法中遇到的困难，普通的数学乘法会导致校验容量的累加，所以不可取，基于伽罗华域的乘除法。...= b/e 上述方程式用到乘法与除法，同时，乘法与除法完全可逆，且满足交换律、结合律与分配率。还是在加法中遇到的困难，普通的数学乘法会导致校验容量的累加，所以不可取，基于伽罗华域的乘除法。 ? ?...从数学的角度来看，在迦罗华有限域中，任何一个GF（2^w)域上的元素都可以映到 GF(2）二进制域，并且采用一个二进制矩阵的方式表示GF(2^w）中的元在 GF（2w）域中的生成矩阵为K*（K+m），转换到
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