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编译过程中的并行性优化概述

数据依赖图的实例如下： 列表调度算法 从数据依赖图和资源预约表就能清晰地看到指令之间的依赖关系，因此，我们可以采用简单的方法，即使用带优先级的拓扑排序访问数据依赖图的各个节点，就能得到基本块调度的顺序...输入：一个机器资源向量 R = [ r1, r2 ... ], 其中ri是第i种资源的可用单元数目；以及一个数据依赖图 G = (N,E) 输出：一个调度方案S, 将N中的每个运算映射到时间位置中。...相比于简单的展开循环（在提高性能的同时会导致代码的膨胀），软件流水线提供了一个方便的优化方法，能够在优化资源使用的同时保持代码的简洁。...对于循环之间没有数据依赖的 do-all 循环，我们可以用一个简单的对比来说明软件流水线同简单循环展开的不同，下图为简单的循环展开： 软件流水线化通过将循环展开调度后中重复的部分进行循环，完成流水线。...下图为软件流水线化的结果： 在开始阶段（1-6行）用来填充流水线的指令序列被称为序言；在稳定循环的部分（7-8行）被称为稳定状态；用来排空流水线的指令序列（9-14行）称为尾声。

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治理项目模块依赖关系，试试这艘「依赖巡洋舰」

它支持前端常用的 JavaScript，TypeScript 语言和 ESM，CommonJS 等模块规范。 在项目里通常与 ESLint 配套使用，一个用于代码检查，一个用于依赖检查。...—-max-depth：指定依赖树的深度。将依赖图的输出大小保持在可控范围内。 比如设置 --max-depth 1后生成的 preact 依赖图为： 复杂度会减小很多。...使用方式也很简单，安装插件后在文件右键菜单中点击「View Dependencies」即可看到基于该文件的依赖图。...": true, // 不允许成环 }, }, name，severity 和 comment 用于描述规则的基本信息。...上方的配置表示：任何依赖引用，只要成环，就会报错 error（默认等级是 warn，这里改成 error 用于演示）。

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编译过程中的并行性优化（二）：基本块与全局代码调度算法

数据依赖图的实例如下： 列表调度算法 从数据依赖图和资源预约表就能清晰地看到指令之间的依赖关系，因此，我们可以采用简单的方法，即使用带优先级的拓扑排序访问数据依赖图的各个节点，就能得到基本块调度的顺序...输入：一个机器资源向量 R = [ r1, r2 ... ], 其中ri是第i种资源的可用单元数目；以及一个数据依赖图 G = (N,E) 输出：一个调度方案S, 将N中的每个运算映射到时间位置中。...算法伪代码： 列表调度算法不进行回溯，对每个节点只进行一次指令调度，并使用一个启发式的优先级函数函数从已就绪的节点中选择下一个调度的节点。...它具有如下性质： 在不考虑资源约束的情况下，最短的调度方案根据关键路径给出； 如果运算都是独立的，调度方案的长度受到可用资源的约束； 可以使用源代码中的顺序决定运算之间难分先后的情况； ---- 全局代码调度...伪代码： 循环展开： 在代码调度前少量地展开循环可以增加代码移动的可能性，进而增加并行性，如下所示： 相邻压缩： 在基于区域的调度后可以再跟一个简单的代码处理过程，在这个过程中检查各对相邻的连续执行的基本块是否有运算可以在他们之间上移或下移

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听GPT 讲Rust源代码--compiler(5)

它记录了每个查询的调用路径，以帮助定位循环依赖问题。 CycleUsage: 该结构体用于表示查询系统中出现的循环依赖使用情况。它记录了某个查询在循环依赖中被重复使用的次数。...Cycle: 该结构体用于表示查询系统中的循环依赖。它包含了循环依赖的相关信息，如循环依赖的栈轨迹和使用情况。 Reentrant: 该结构体用于表示查询系统中的重入错误。...其中的'tcx生命周期参数表示查询任务所使用的类型，D泛型参数表示作业数据的类型，R泛型参数表示作业的结果类型。...DepContext、HasDepContext和DepKind是依赖图的关键组成部分，它们一起定义了依赖图的结构和行为。...GrowableBitSet：可增长的位集数据结构，在需要动态添加位的场景下使用。它会自动扩展位集的容量，以适应新的位。 BitMatrix：位矩阵数据结构，表示一个二维的位集结构。

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MATLAB调用C程序、调试和LDPC译码

MATLAB是一个很好用的工具。利用MATLAB脚本进行科学计算也特别方便快捷。但是代码存在较多循环时，MATLAB运行速度极慢。...如果不想放弃MATLAB中大量方便使用的库，又希望代码能迅速快捷的运行，可以考虑将循环较多的功能采用C编写，MATLAB调用。本文将概述这一过程。...起因 最开始用MATLAB写的LDPC译码算法中，其中一个版本是这里，里面有三重循环，运行速度极慢。...MATLAB调用C程序 这一部分的内容在刘晓辉的matlab调用C程序中已经有较为详细的介绍了，想要正确调用C程序，关键概括为2点。...C程序一文中已有提及，即 nlhs：输出参数数目 plhs：指向输出参数的指针 nrhs：输入参数数目 prhs：指向输入参数的指针 例如，在matlab命令行中使用

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详述Python库PrettyTable：创建和美化文本表格的艺术

PrettyTable是一个强大的Python第三方库，专门设计用于从程序中生成美观、易于阅读的ASCII格式表格。...在数据分析、命令行工具开发、脚本编写等领域中，特别是在需要直观呈现数据而又不依赖图形界面的情况下，PrettyTable库显得尤为实用。...其设计灵感来源于PostgreSQL的psql工具中所使用的ASCII表格风格，为用户提供了一种简洁而灵活的方式来组织和呈现数据。...安装PrettyTable 在Python环境中安装PrettyTable相当简单，只需使用pip包管理器执行以下命令： pip install prettytable 基本使用 1....进阶功能 除了基础操作外，PrettyTable还支持更复杂的操作，例如： • 通过索引或列名获取或设置单元格值 • 排序表格数据 • 过滤和显示表格的部分行 • 支持不同类型的排序依据（字符串、数字、

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表单联动解决方案探讨

表单项的依赖关系可以抽象成若干if(省 === '广东省') { 市 in [‘广州市’, ‘深圳市’, ...] }的形式，即“市”依赖于“省”。...使用拓扑排序生成依赖更新序列 基于表单依赖关系是一个有向图，如果能够保证这个图中是一个有向无环图，我们就可以使用拓扑排序来生成一个表单项的更新序列。...在依赖图中，如果出现了环形结构，就意味着依赖关系中存在循环依赖。大部分情况下，循环依赖的关系在需求阶段就可以发现并避免；但仍然有某些情况下，循环依赖会不那么容易被发现。...比如下面的一段描述： 在选择“省份”后，“高校”一栏只能选择该省份的学校；在选择“高校”之后，“省份”一栏自动选取当前学校的所在省份。 在这里“省份”和“高校”之间就产生了一个循环依赖。...后记 前端对于表单的解决方案已经有很多很好的实践。比如react-final-form等优秀的开源框架，能够帮助我们解决大部分表单需求。

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手把手教你写一个迷你 Webpack

下面这张图能很好地说明什么是抽象语法树： 可以看到，抽象语法树是源代码的抽象语法结构树状表现形式，我们每条编写的代码语句都可以被解析成一个个的节点，将一整个代码文件解析后就会生成一颗节点树，作为程序代码的抽象表示...一般来说项目使用 Webpack 来打包文件都会配置 babel-loader 将 ES6 的代码转换成 ES5 的格式以兼容浏览器，这个过程就需要将我们的代码转换成抽象语法树后再进行转换处理，转换完成后再将抽象语法树还原成代码...代码转换，获取模块信息 我们使用 fs 读取文件内容，使用 parser 将模块代码转换成抽象语法树，再使用 traverse 遍历抽象语法树，针对其中的 ImportDeclaration 节点保存模块的依赖信息...，最终使用 babel.transformFromAst 方法将抽象语法树还原成 ES5 风格的代码。...分析依赖关系 从入口文件开始，循环解析每个文件与其依赖文件的信息，最终生成以文件名为 key，以包含依赖关系与编译后模块代码的对象为 value 的依赖图谱对象并返回。

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听GPT 讲Rust源代码--compiler(16)

在该文件中，主要包括以下几个部分： DefId是一个用于唯一标识Rust源代码中定义的项的结构体。...该文件定义了编译过程中生成的工作产品（WorkProduct）的序列化和反序列化方法，以及其相关的辅助结构。...loops：存储在AST中发现的所有循环的列表。 除此之外，CheckLoopVisitor结构体还包含了其他一些辅助函数和字段，用于在遍历和处理AST时进行循环检查和优化。...Context枚举类型表示在循环分析和优化过程中，循环的上下文状态。它包含以下几个可能的值： TopLevel：表示循环位于函数的最高级别上。 LoopScope：表示循环位于其他循环内部。...BlockScope：表示循环位于代码块内部。 这些枚举值可以帮助在分析和优化循环时确定循环的上下文，从而更好地处理嵌套循环和代码块中的循环。

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Vite 是如何记录项目中所有模块的依赖关系的？

在 Vite 模块依赖图中，用 ModuleNode 来记录点关系和变关系：// 有节选export class ModuleNode { url: string // 请求的 url...当前例子的确是一个依赖树，但有可能存在循环依赖，树是无法表示循环依赖的，因此只能用模块依赖图表示。但我们写代码的时候，尽量不要将模块写成循环依赖，因为循环依赖会把依赖链搞得非常的乱。...当没有循环依赖时，就是一棵依赖树了，自上而下的引用链路会更加清晰明了。ModuleGraph从数据结构的定义上，ModuleNode 其实就已经可以构成模块依赖图了。...个人为 ModuleGraph 对象，更贴切的应该叫 ModuleGraphOperation，因为它是一个提供对模块依赖图的操作能力的对象不过 Vite 既然是这么写的，我们后面文章也使用 ModuleGraph...在 Vite 中，ModuleGraph 只存在于 dev 模式，因为 Vite build 模式下，实际上是使用了 Rollup 进行构建，因此 Vite 无需再记录 ModuleGraph。

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Vite 是如何记录项目中所有模块的依赖关系的？

在 Vite 模块依赖图中，用 ModuleNode 来记录点关系和变关系： // 有节选 export class ModuleNode { url: string // 请求的...当前例子的确是一个依赖树，但有可能存在循环依赖，树是无法表示循环依赖的，因此只能用模块依赖图表示。 但我们写代码的时候，尽量不要将模块写成循环依赖，因为循环依赖会把依赖链搞得非常的乱。...当没有循环依赖时，就是一棵依赖树了，自上而下的引用链路会更加清晰明了。 ModuleGraph 从数据结构的定义上，ModuleNode 其实就已经可以构成模块依赖图了。...个人为 ModuleGraph 对象，更贴切的应该叫 ModuleGraphOperation，因为它是一个提供对模块依赖图的操作能力的对象 不过 Vite 既然是这么写的，我们后面文章也使用 ModuleGraph...在 Vite 中，ModuleGraph 只存在于 dev 模式，因为 Vite build 模式下，实际上是使用了 Rollup 进行构建，因此 Vite 无需再记录 ModuleGraph。

1.9K40

区块链隐私保护技术解析——零知识证明

在加密货币中使用强匿名性的研究似乎没有意义，但匿名技术的在不同应用场景下使用，效果会大相径庭，基于区块链的身份认证使用隐私保护技术可以很好的实现用户的隐私保护。...通过NP问题构造零知识证明系统，下面是一个基于离散对数的交互式零知识证明系统，证明者在不泄漏(witness:a)的情况下，让验证者相信自己知道(witness:a).这个交互式证明系统的Σ协议详细过程...详细的过程如下： 关于非交互式零知识证明的实现，例如在上述方案的基础上，使用Fiat-Shamir启发式，令x=hash(A0,……Am)，证明者可以不通过和验证者交互生成一个关于witness的证明...而zerocash使用的zk-SNARK[2]方案中采用了双线性对运算[3]，双线性对运算的定义是： 定义：设和是两个素数p阶乘法循环群。...TXpour = (sn,cm1,cm2,π),其中π就是零知识证明中生成的proof.用户A将向量(bpk,x,r1,s1, ρ1,cm1)以加密的形式通过端到端的方式传给用户B。

2.6K20

《架构整洁之道》第 14 章 组件耦合

每周构建在每周的前四天，让所有程序员在自己的私有库上工作，忽略其他人的修改，也不考虑互相集成问题。周五将所有人的变更提交，进行统一构建。...这种循环让Entities，Interactors，Authorizer形成了一个大组件，并且都需要使用同一个版本。...这种问题，在Go语言中，体现的非常明显，直接就不让你编译通过。打破循环依赖我们可以用2种方法打破组件中的循环依赖，并将依赖图转化为DAG。依赖反转（DIP）：使其依赖与接口，被依赖方去实现这个接口。...所以组件依赖图不能在项目的开始阶段就被设计出来。组件依赖图的作用和目标就是指导如何隔离频繁的变更。...设计这件事不可能是完全静止的，如果我们要设计一个可维护的软件，那么就必须将变更敏感和不敏感的部分隔离。

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深入了解rollup（一）快速开始

在本文中，我们将深入了解Rollup的工作原理、使用方法、摇树优化(tree shaking)。...Tree Shaking：在构建完模块依赖图后，Rollup会进行Tree Shaking操作。它会分析每个模块中导出和导入的变量，并标记哪些变量被使用了。...所以摇树优化一般是建立在ES6 模块化语法基础之上的，ESM的导入导出是静态的。CommonJS 模块的导入和导出是动态的，无法在编译阶段静态确定代码的使用情况。...标记被使用的代码：通过静态分析技术，工具会遍历依赖图，并标记哪些变量、函数、类等被实际使用了。这些标记可以是通过变量引用、函数调用等方式进行识别。3....对于动态导入、条件导入等情况，工具可能无法准确判断哪些代码会被使用。因此，在使用Tree Shaking时，开发者需要注意编写可静态分析的代码，以确保最终生成的文件能够得到有效优化。

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【Webpack】632- 了不起的 Webpack 构建流程学习

注意：在构建生命周期中有一系列插件在做合适的时机做合适事情，比如 UglifyPlugin 会在 loader 转换递归完对结果使用 UglifyJs 压缩覆盖之前的结果。...实现 createGraph 函数 在 createGraph() 函数中，我们将递归所有依赖模块，循环分析每个依赖模块依赖，生成一份依赖图谱。...，接着遍历依赖图谱 queue 每一项，再遍历将每一项中的依赖 dependencies 依赖数组，将依赖中的每一项拼接成依赖的绝对路径（absolutePath ），作为 createAssets()...注意， mapping 对象是用来保存文件的相对路径和模块 ID 的对应关系，在 mapping 对象中，我们使用依赖文件的相对路径作为 key ，来存储保存模块 ID。...在 bundle() 函数中，接收一个依赖图谱 graph 作为参数，最后输出编译后的结果。

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如何写出让同事无法维护的代码？

一般情况下不需要更改idea单个文件初始化加载大小的，而当时写的那个工具类当个文件2.5M，总代码行数8000行+，单个方法if+for，400行+ 且在1万节点的解析上长达5分钟，没有SQL执行，单纯解析验证...， 在这里说下解析节点的逻辑 获取前台xml文件，解析成图片保存 每个节点解析成JSON数据并在数组内保存到响应库中 每个节点存在连接关系，需分析到对应连接，比如1-->2,是一种情况，2-->1...是一种情况，两种连接不能复用数据 每个节点内的数据需要校验，并不是普通的校验，除了非空的前后台校验，还要校验其有效性，这里的校验并不是说普通的是否电话号码有效，格式正确等，而是比如A节点的IP是否在B节点连接的...IP网段内，是否是同一网段，MAC是否重复，是否是DHCP，是否是广播地址等，页面有两个节点就要把左右的判断都走一遍，所以万节点下极慢~ 5.结构我用的IdentityHashmap，因为你A连...优化方法： 1.枚举 在需求变更之前，固定节点只有5个元素节点，但需求不断变更会增加节点，但节点内的数据格式是一致的，使用枚举只需要增加元素节点，不需要增加代码逻辑 public enum EnumTest

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ChatGPT能写长篇小说了，ETH提出RecurrentGPT实现交互式超长文本生成

为解决这一问题，过去很多研究试图使用基于向量化的 State 或 Memory 来让 Transformer 可以进行循环计算。...RecurrentGPT 根据这些内容生成一段内容，更新其长短时记忆，并最后生成几个对下一个时间步中生成内容的规划，并将当前时间步的输出作为下一个时间步的输入。...首先指明任务，比如写小说，并说明在输入部分会给出的内容：上一步生成的段落（图中 Ot-1）、当前维持的近期生成内容的摘要，即短期记忆（图中 ht-1），所有生成内容中和当前时间步相关程度最高的几个段落，...除了作为 AI 内容生成 (AIGC) 的工具以外，RecurrentGPT 可以直接作为交互式小说，直接与消费者互动，跳过了内容创作者使用 AI 进行内容创作的步骤。...在实验中，作者们将 RecurrentGPT 与之前的 SoTA 长文本生成方法，在统一使用 ChatGPT 作为基座模型的情况下，在长文本（6000 单词）和较长文本（3000 单词）的设定下进行 pair-wise

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携程2015 Open House获奖项目：火车票订单中心重构

当一个Web系统，在一秒钟内收到数以万计甚至更多请求时，系统的优化和稳定至关重要。 一、高并发的挑战：一定要“快” 在最短的时间里返回用户的请求结果。 建议采用异步写入。...某个业务请求接口出现问题，响应时间极慢，将整个Web请求响应时间拉得很长，逐渐将Web服务器的可用连接数占满，其他正常的业务请求，无连接进程可用。...更可怕的问题是，客户端频繁请求，恶性循环最终导致“雪崩”（其中一台Web机器挂了，导致流量分散到其他正常工作的机器上，再导致正常的机器也挂，然后恶性循环），将整个Web系统拖垮。...最简单的说法就是面向对象的思想，不断分层分解，形成各种子零件。系统分解成模块，模块分解成服务。...使用大系统小做，分而治之的思想，整个系统可以做到层次分明，清晰有序，职责分明，每一个模块都很简单极致，发挥最大的效能，可扩展可维护可控制。 三、减少数据库压力 1.

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scikit-learn 1.0 版本重要新特性一览

2 scikit-learn 1.0 版本重要特性一览 2.1 强制要求使用关键词参数传参 按照scikit-learn官方的说法，为了更加清楚明确地构建机器学习代码，在之后的版本中，绝大部分API都将逐渐转换为强制使用...「关键词参数」，使用「位置参数」则会直接抛出TypeError错误，以SVC为例： 2.2 新增r_regression() 在新版本中新增了sklearn.feature_selection.r_regression...回归与ElasticNet新增sample_weight参数 为sklearn.linear_model中的LassoCV()与ElasticNetCV()新增参数sample_weight，可帮助我们在模型建立的过程中通过构建权重提升部分样本的重要性...，可以使用feature_names_in_属性获取到对应输入特征的字段名称： 2.12 绘制局部依赖图的方式变化 在我们试图对模型进行解释时，局部依赖图是一个比较经典的工具，在以前的版本中我们可以使用...sklearn.inspection中的plot_partial_dependence()来绘制局部依赖图，而在新版本中将会弃用这种方式，并且在1.2版本开始正式移除这个API，新的替代方案是使用sklearn.inspection.PartialDependenceDisplay

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