关于Clickhouse之所以会像闪电一样快，是多方面的优化，包过但不仅限于：高效且磁盘友好的列式存储，高效的数据压缩，精心设计的各类索引，并行分布式查询，运行时代码生成等。
向量计算是在执行单个处理器指令时，对多个数据块同时执行相同类型的多个操作。这一原理也被称为 SIMD（单指令多数据）。这个名字源于与向量代数的明显相似性：向量之间的操作具有单一符号表示，但涉及对向量各分量执行多个算术操作。
每一种技术的出现必然是因为某种需求。正因为人的本性是贪婪的，所以科技的创新才能日新月异。
TRICONEX T8231 减少在运行视频游戏时所需电量的消耗图片 运用时钟门控技术的一个最近的设计是基于IBM PowerPC的Xbox 360。它大量利用时钟门控技术来减少在运行视频游戏时所需电量的消耗。^ 我们要注意的是不管是ILP或TLP都不可以做为对方的上层控制。它们在增强CPU平行处理能力上有着不同的意义。它们有着各自的优缺点，而且取决于CPU可处理软件种类。High-TLP CPUs经常被用来处理一些可以很自身份解成许多小程序的软件中．因而称它为"embarrassingly paralle
这篇文章是关于如何将传统的STL vector作为XNAMath类型容器使用. 因为SSE/SSE2指令集要求数据必须对齐到16字节的边界, 所以vector的分配器必须替换成一个可以对齐的内存分配器(x86架构). 本文适用于想在代码中引入新鲜空气的x86 Windows开发者, 你将会看到如何把强大的XNAMath和灵活的STL vector结合到一起.
Doris是开源的新一代极速MPP数据库，和StarRocks同源，采用全面向量化技术，充分利用CPU单核资源，将单核执行性能做到极致。本文，我们聊聊过滤操作是如何利用SIMD指令进行向量化操作。
对于SISD，每个指令只能处理一个数据，而SIMD一个指令可以处理多个数据，因为多个数据的处理是平行的，因此从时间来说，一个指令执行的时间，SISD和SIMD是差不多的。由于SIMD一次可以处理N个数据，所以它的处理的时间也就缩短到SISD的1/N。需要指出一点，NEON是需要硬件支持的，需要有一块寄存器放到硬件上来处理这个的。SIMD、MMX、SSE、AVX、3D Now!、NEON
主频也叫时钟频率，单位是MHz，用来表示CPU的运算速度。CPU的主频＝外频×倍频系数。很多人认为主频就决定着CPU的运行速度，这不仅是个片面的，而且对于服务器来讲，这个认识也出现了偏差。至今，没有一条确定的公式能够实现主频和实际的运算速度两者之间的数值关系，即使是两大处理器厂家Intel和AMD，在这点上也存在着很大的争议，我们从Intel的产品的发展趋势，可以看出Intel很注重加强自身主频的发展。像其他的处理器厂家，有人曾经拿过一快1G的全美达来做比较，它的运行效率相当于2G的Intel处理器。
使用 php-ext-xlswriter 作为测试参考项目，在测试代码中导出一份 50W行 × 20列 的xlsx文件，每个单元格均为固定的字符（26字母），并开启内存优化模式（固定内存）。
ClickHouse在计算层做了非常细致的工作，竭尽所能榨干硬件能力，提升查询速度。它实现了单机多核并行、分布式计算、向量化执行与SIMD指令、代码生成等多种重要技术。
NVIDIA在2018年6月发布了基于GPU加速的用于解码JPEG的nvJPEG。实际上早在1998年，libjpeg/SIMD就开始使用SIMD指令集对JPEG编解码进行加速。我们可能会问：为什么JPEG编解码过程可以被SIMD或GPU加速？为什么我们又尚未看见类似的对PNG进行加速的项目？本文将从JPEG编解码原理出发，简单讲解SIMD加速的原理，并简要说明PNG不能被加速的原因。
这道题想了很久，打表发现了规律，每个值相同的块，最后一个因子都是n/(n/i)，但找到规律以后不知道该如何实现，看了题解以后才发现这是一道整数分块的问题。 核心代码：
Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2大概意思是安装的tensorflow版本不支持cpu的AVX2编译 可能是因为安装时使用的pip install tensorflow ，这样默认会下载X86_64的SIMD版本。 查找解决办法后，有以下两种办法：
在图像处理中，由于你要每秒处理大量操作，你的代码不仅要提供正确的解决方案，而且要以最快的方式提供，这是必须的。因此，在本章中，你将学习：
本系列文章会展示一些系列源码到 LLVM IR 语言的转换。目标是让我们更好的理解编译器是怎么运作的。
在图像处理中，由于每秒要处理大量操作，因此必须使代码不仅提供正确的解决方案，而且还必须以最快的方式提供。因此，在本章中，你将学习
变量——内部函数——程序文件（又分为当前文件夹下的程序文件和文件搜索路径文件夹中的程序文件）
由于平时业余兴趣和工作需要，研究过并使用过时下流行的各种开源的x86/64汇编和反汇编引擎。如果要对汇编指令进行分析和操作，要么自己研究Intel指令集写一个，要么就用现成的开源引擎。自己写太浪费时间，又是苦力活，还容易出错，所以还是使用现成的好一点。 这里对我曾使用过的比较流行的反汇编引擎做个比较，我使用过的反汇编引擎有： 1. Ollydbg的ODDisassm Ollydbg的ODDisassm，这是我最早使用的一个开源的反汇编引擎，07年在《加密解密》（三） 中我写的一个很简单的虚拟机就是使用的这个库，因为那个时候还没有那么多可选择。不过多亏有这样一个基础库，整个虚拟机从设计到开发完成只用了两个星期便开发完成（当时对反汇编库的要求不高，只要求能用字符串文本做中间表示进行编码/解码）。 这个反汇编库的优点是含有汇编接口（即文本解析，将文本字符串解析并编码成二进制），就拿这个特性来说在当时也算是独树一帜的了，到目前为止开源界在做这个工作的人也很少， 不过近年出现的调试器新秀x64dbg，也附带开发了开源的汇编库XEDParse，功能与OD的文本解析功能相似，并且支持的指令集更加完整，BUG更少，同时还支持X64，维护一直很强劲。 但是ODDisassm的缺点也很多，比如： 1. 指令集支持不全，由于Ollydbg年久失修，现在甚至连对MMX指令集都不全，而现在的INTEL/AMD的扩展指令集标准又更新了多个版本，什么SSE5/AVX/AES/XOP就更别提了，完全无法解析。 2. 解码出来的结构不详细，比如指令前缀支持不够友好，这点从Ollydbg的反汇编窗口可以看出，除了movs/cmps等指令以外，repcc与其他指令组合时都是单独分开的； 再比如寄存器无法表示ah\bh\ch\dh这种高8位寄存器。 3. 作者一次性开源后便不再维护开源版本，对于反汇编上的BUG很难即时修复。 不过这些也可以理解，因为在当时作者的开发目的是进行文本汇编\反汇编，所以没有为解码出的信息建立结构体以及接口。总的来说，如今再使用这个反汇编引擎，已经落后于时代了。 2. BeaEngine BeaEngine是我用的第二个库，当时使用OD库已经不能满足我的需求了。在做反编译器的时候，需要一个能够解码信息越多越好的库，于是我找到了BeaEngine，这个库我记得以前的版本不支持高8位寄存器识别，现在的版本也支持了。 在使用过程中基本上没有发现什么明显的缺点，不常用的新的扩展指令集也实现了不少。 目前实现的扩展指令集有：
•提取图像特征向量（用特征向量去表示一幅图像）•特征向量的相似度计算（寻找内容相似的图像）
JDK 16 刚发布半年（2021/03/16），JDK 17 又如期而至（2021/09/14），这个时间点特殊，蹭苹果发布会的热度？记得当年 JDK 15 的发布也是同天
翻看postgresql email list，发现有对SIMD指令应用到PG的讨论，很有价值。记录下来以作分析使用。
最近遇到一个性能问题，与Auto-Vectorization in LLVM有关，翻译一下官方介绍 http://llvm.org/docs/Vectorizers.html
来自普林斯顿、DeepMind 等机构的研究人员提出了一种解决方案：结合深度学习和符号回归实现这一目标。
Chromium是一个伟大的、庞大的开源工程，很多值得我们学习的地方。 前面写道： 《跟Google学写代码–Chromium/base–stl_util源码学习及应用》 《跟Google学写代码–Chromium/base–windows_version源码学习及应用》 今天分享cpu相关的操作。 先看看这个枚举： enum IntelMicroArchitecture { PENTIUM, SSE, SSE2, SSE3, SSSE3, SSE41
19岁时，Miles Cranmer读了一篇物理学家李 · 斯莫林的采访。其中的一句话改变了他整个职业生涯的研究方向：
KVM 是指基于 Linux 内核的虚拟机（Kernel-based Virtual Machine）。 2006 年 10 月，由以色列的 Qumranet 组织开发的一种新的“虚拟机”实现方案。 2007 年 2 月发布的 Linux 2.6.20 内核第一次包含了 KVM 。增加 KVM 到 Linux 内核是 Linux 发展的一个重要里程碑，这也是第一个整合到 Linux 主线内核的虚拟化技术。
rust/src/tools/miri/src/concurrency/weak_memory.rs 文件是Miri工具中的一部分，用于实现弱内存模型。
俄罗斯Yandex开发的ClickHouse是一款性能黑马的OLAP数据库，其对SIMD的灵活运用给其带来了难以置信的性能。本文我们聊聊它如何对过滤操作进行SIMD优化。
如果什么都没有，说明没有加载，上面显示表明已加载KVM，如果没有加载则执行以下命令加载KVM
我这个文章不知道起什么名字,我就是在课堂上面搭建的了一个GCC的环境 help命令展示所有的帮助文件 打印所有平台的编译信息 gcc版本 对文件进行头文件展开 -E是展开头文件的编译开关 这个开关是
最近因项目需要，得把OpenCV捡起来，登录OpenCV官网，竟然发现release了4.0.0-beata版本，所以借此机会，查阅资料，了解下OpenCV各版本的差异及其演化过程，形成了以下几点认识：
下面函数foo中存在冗余变量计算、赋值语句，使用instcombine优化的效果：
研究一下人家是怎么通过编译选项来优化性能的 DEBUG: C++/Code Generation/Enable String Pooling: Yes (/GF) 该选项使编译器能够为执行过程中程序映像和内存中的相同字符串创建单个副本，从而得到较小的程序，这种优化称为字符串池 C++/Code Generation/Enable C++ Exceptions: No 禁用C++异常 C++/Code Generation/Enable Function-Level Linking: Yes (/Gy) 此选
规定一个正整数序列 a 是合法的，当且仅当它的长度为 k，且序列中的每一个 a_i 都小于等于 n。
在Rust的编译器源代码中，rust/compiler/rustc_codegen_cranelift/src/value_and_place.rs文件扮演着重要的角色。它包含了与值和位置（Place）相关的实现和结构体定义，这对于编译器的代码生成过程至关重要。
源码地址为：https://www.openssl.org/source/old/；当前最新版本为 1.1.0f，https://www.openssl.org/source/old/1.1.0/openssl-1.1.0f.tar.gz
小C最近学会了java小程序的开发，他很开心，于是想做一个简单的记事本程序练练手。
运行Python解释器很便捷，在终端里输入python就进入了Python解释器。如果要输出文本“Hello world”，则使用print语句print("Hello world")。
任何代码的美丽不仅在于找到一个给定的问题的解决方案，还在它的简单性，有效性，紧凑性和效率（内存）。设计的代码比实际执行更难 。因此，每一个程序员当用C语言开发时，都应该保持这些基本的东西在头脑中。
现代着色器程序使用统一的着色器设计。这意味着顶点、像素、几何和曲面细分相关的着色器共享一个通用的编程模型。在内部，它们具有相同的指令集架构(ISA)。实现此模型的处理器在DirectX中称为通用着色器内核，具有此类内核的 GPU被称为具有统一着色器架构。这种架构背后的想法是着色器处理器可用于各种角色，GPU可以根据需要分配这些角色。例如，与由两个三角形组成的大正方形相比，具有小三角形的一组网格需要更多的顶点着色器处理。具有单独的顶点和像素着色器核心池的GPU意味着保持所有核心忙碌的理想工作分配是严格预先确定的。使用统一的着色器核心，GPU可以决定如何平衡此负载。
本系列博客为《游戏引擎架构》一书的阅读笔记，旨在精炼相关内容知识点，记录笔记，以及根据目前（2022年）的行业技术制作相关补充总结。 本书籍无硬性阅读门槛，但推荐拥有一定线性代数，高等数学以及编程基础，最好为制作过完整的小型游戏demo再来阅读。 本系列博客会记录知识点在书中出现的具体位置。并约定（Pa b），其中a为书籍中的页数，b为从上往下数的段落号，如有lastb字样则为从下往上数第b段。 本系列博客会约定用【】来区别本人所书写的与书中观点不一致或者未提及的观点，该部分观点受限于个人以及当前时代的视角
在使用Python中的张量时，您可能会遇到一个常见的错误信息："只有一个元素的张量才能转换为Python标量"。当您试图将一个包含多个元素的张量转换为标量值时，就会出现这个错误。 在本文中，我们将探讨这个错误的含义，为什么会出现这个错误，以及如何解决它。
.NET 有着悠久的历史，在通过 JIT 编译器本质理解的 API 提供对额外硬件功能的访问。这始于 2014 年的 .NET Framework，并在 2019 年引入 .NET Core 3.0 时得到扩展。从那时起，运行时在每个版本中都迭代地提供了更多的 API 并更好地利用了这些 API。
本文记录Linux系统获取CPU信息方法。 命令 1 cat /proc/cpuinfo 得到输出信息： processor : 0 vendor_id : GenuineIntel cpu family : 6 model : 63 model name : Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2678 v3 @ 2.50GHz stepping : 2 microcode : 0x43 cpu MHz : 1200.000 cache size : 30720 KB p
http://cenalulu.github.io/linux/about-denormalized-float-number/
在本文中，我将使用一个简单的线性回归模型来解释一些机器学习(ML)的基本原理。线性回归虽然不是机器学习中最强大的模型，但由于容易熟悉并且可解释性好，所以仍然被广泛使用。简单地说，线性回归用于估计连续或
网上一搜有QT+2005编译的很多文章，但是都不详细，很多都编不过，特别的在configure 命令的时候会有 File or path is not found <nmake>提示。这说明系统没找到VS nmake.exe路径 。
本文从基础入手，主要阐述基于桌面电脑的多核程序设计的基础知识，包括一些向量化运算，虚拟机算，多线程等的相关知识总结。
adobe premiere elements 2021是一款专业强大的视频知识兔处理软件，该版本是adobe公知识兔司在近期最新发布的，因此还带来了不少的新功能，知识兔可很好的让用户们体验到不一样的使用体验感。该软件依然内置强大的便捷功能，只需知识兔要将待处理的视频添加知识兔进来即可对其进行旋转、剪切、填充等各种操作，同时除了这些基本的操作，知识兔还能帮助用户制作出好看的玻璃窗格效果，知识兔并操作也十分的简单，只要添加视频叠加以创建光滑的擦除效果，知识兔即可使场景中的动作看起来像在玻璃后面进行知识兔。当然，除此之外使用adobe premiere elements 2021还可以帮助用户创建亮度知识兔淡入淡出过渡、快速修复动作镜头知识兔、制作动画社交帖子、冻结带有运动标题的帧、创建有趣的反弹效知识兔果、创建动态延时视频、对照片中的天空知识兔进行动画处理等操作，功能十分全面，可以很好的满足专业人士们的制作使知识兔用需求，并该软件主界面简洁明了，就算你是新手小白也可以快速上手使用起来。
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