在计算机科学中，程序运行效率是一个重要的考量因素。针对需要处理大量数据或复杂计算任务的程序，使用并行计算技术可以大幅度加速程序的运行速度。C++作为一种高性能的编程语言，提供了多种并行计算的工具和技术，可以帮助开发人员充分利用计算资源，提高程序的性能。
PTE（Parallel Transaction Executor，一种基于 DAG 模型的并行交易执行器）的引入，使 FISCO BCOS 具备了并行执行交易的能力，显著提升了节点交易处理的效率。
这个大学在计算机学术界、工业界的地位举足轻重，其中的AMP实验室曾开发出了一大批大获成功、 对计算机行业产生深远影响的分布式计算技术，包括 Spark、Mesos、Tachyon 等。作为AMP的继任 者，于2017年2月新成立的RISE实验室致力于开发实时、智能、可安全执行的新一代大数据处理系 统，已经开源了新型分布式执行框架Ray等项目
提起1994年，你会想起那时在世界电影史上都大放异彩的一年的，那一年国外影坛神仙打架，《阿甘正传》、《肖申克的救赎》、《这个杀手不太冷》等等横空出世，中国也有《重庆森林》、《活着》这样的佳作。
该命令会调用编译器程序g++，让他读取main.cpp中的字符串（称为源码），并根据C++标准生成相应的机器指令码，输出到a.out这个文件中，（称为可执行文件）
facebook在github上发布了hiphop-php的源代码。之前听说这玩意能把php代码翻译成c++代码，然后带来巨大的性能提升，所以第一时间编译了一份hiphop-php。
2024年3月26日，谷歌安卓部门的编译器和运行时团队负责人Lars Bergstorm在英国伦敦的Rust Nation UK技术大会上，跟大家分享了他们的团队几百名工程师在几年内用Rust重写了几十个C++和Go系统的六点心得哦。
做java有一段时间了。经常写业务代码，长时间里，自己只知道怎么使用其中的api，对于java的理解很多就忘记了。正好极客时间里面出来了一个课程关于JAVA核心技术的讲解，自己也开始学习，期望能提高自己对java的理解。 首先提出需要的问题。 Java平台的理解 Java是解释执行吗？ 我看到这个问题的时候也是一头懵逼。难道面试的时候会问这种问题吗。让我这个小白渣渣心中突突了一下。其实让我自己说也不知道怎么说。赶紧趁着机会学习下。 Java平台的理解 : 一个面向对象编程的语言 具有封装，继承，多态特性 一
面向对象是目前最流行的一种程序设计和实现思想。无论从事企业级开发、互联网应用开发，还是手机软件开发，都会用到面向对象的技术。 在主流的编程语言中，C++、Java、C#、PHP、Python等都是支持面向对象的语言；在编程排行榜前十的语言中，面向对象的编程语言能够稳定占据7～8席…… 所有的这些现象，都展示了面向对象的流行程度和受欢迎程度。但即使这样，仍然存在一些歪理邪说在坊间流传！ 下面我们就对其中流传较广的两条逐个击破！ 面向对象会导致性能降低？ 面向对象语言=面向对象编程？ 本文选自李运华老师新作《编
LuckQI 在这里你可以得到不只是技术，关注即可习得新技能 做java有一段时间了。经常写业务代码，长时间里，自己只知道怎么使用其中的api，对于java的理解很多就忘记了。正好极客时间里面出来了一个课程关于JAVA核心技术的讲解，自己也开始学习，期望能提高自己对java的理解。 首先提出需要的问题。 Java平台的理解 Java是解释执行吗？ 我看到这个问题的时候也是一头懵逼。难道面试的时候会问这种问题吗。让我这个小白渣渣心中突突了一下。其实让我自己说也不知道怎么说。赶紧趁着机会学习下。 Java平台的
DirectX修复工具(DirectX Repair)是一款系统级工具软件，绿色简便易用，无需安装，可直接运行。主要功能是检测当前系统的DirectX组件及VC++库文件状态，发现异常则进行修复。程序采用易用的一键式设计，只要点“检测并修复”，它就会自动完成校验、检测、下载、修复以及注册全部功能，无需用户介入，大大降低使用难度。在常规修复过程中，程序还会自动检测DirectX加速状态，在异常时给予用户相应提示。
作为第一个大规模商用的、最有希望接续NAND的下一代存储介质，最近这两三年Intel在傲腾上的投入不可谓不大。Intel甚至在2020年10月宣布出售NAND业务产品线。Intel如此有把握和决心，让我不得不感觉NAND在PLC之后的路，会非常艰难。
Mojo 是基于 Python 而生的编程语言，它结合了 Python 的简易性和 C 语言的强大性能，能够实现硬件的丰富功能，如多核、向量单元和加速器单元。Mojo 能对大量低级 AI 硬件进行编程，并且轻松扩展模型，为开发者提供卓越的性能体验。
当今，包括推理应用程序和智能体在内的大多数LLM应用程序是用Python编写的，但这种形势即将发生改变。对于新一波开发人员来说，Python太慢了，太臃肿了，而且自相矛盾，非常笨拙。其实，LLVM的Chris Lattner，即Clang和Swift的发明者已经证实了Python比编译语言慢35,000倍——这也是为什么他发明了Mojo语言作为Python的替代品。
本文作者：陈宇明，云开发高级布道师，微信开发社区个人突出贡献者，2020「小程序云开发挑战赛」冠军，公众号「码个蛋」主理人，Android 知名开源库 BRVAH 作者。通过云开发开发过 10 多款小程序，累计访问量超千万。 关于云开发存储和CDN配置问题，也是广大云开发者比较关注的问题，在这里总会遇到一些烦，通过实战来聊聊如何通过云开发存储和 CDN 配置来降低云开发服务器成本。话不多说，先上图： 首先我们可以看到这幅图，CDN流量消耗和存储读请求次数特别大。原因是在我的小程序「群登记助手」中，上传图片
本文介绍了如何通过定制化工具链分析定位解决了因内核栈溢出导致的程序core dump问题，以及如何使用AddressSanitizer工具定位解决了因内存泄漏导致的程序性能问题。通过这些方法，可以更高效地解决程序中的core dump和内存泄漏问题，提高程序的稳定性和性能。
Mojo🔥 是基于 Python 而生的编程语言，它结合了 Python 的简易性和 C 语言的强大性能，能够实现硬件的丰富功能，如多核、向量单元和加速器单元。Mojo🔥能对大量低级 AI 硬件进行编程，并且轻松扩展模型，为开发者提供卓越的性能体验。
内存管理 C++默认的new效率比较低 如果算法都一样的话, 好的内存管理策略还可以提升一部分性能 可以通过预分配来减少动态分配的次数(memory pool) SIMD数学库有内存对齐的需求(XNAMath) Cache Miss CPU访问RAM比较慢, 所以中间有个比较快的Cache CPU访问数据时会从RAM拷贝一段到Cache, 如果Cache中正好有, 那么就会比较快的响应; 如果没有, 就要重新载入另一段到Cache Cache Miss没法避免, 但是可以在程序策略上减少发生的次数 减少
1.尽量静态化： 如果一个方法能被静态，那就声明它为静态的，速度可提高1/4，甚至我测试的时候，
Facebook正在使用GraalVM来加速其Spark的工作负载，并减少内存和CPU的使用。请继续阅读，了解它们的迁移故事、性能改进结果和未来计划。
PyTorch 2.0 官宣了一个重要特性 —— torch.compile，这一特性将 PyTorch 的性能推向了新的高度，并将 PyTorch 的部分内容从 C++ 移回 Python。torch.compile 是一个完全附加的（可选的）特性，因此 PyTorch 2.0 是 100% 向后兼容的。
近年来，得益于各种深度学习技术和传感器的开发，自动驾驶等级可以快速提升到4或5级。 随着自动驾驶技术等级的显著提高，自动驾驶在大多数道路上成为可能，尤其是在复杂的城市、弯道和巷道，使应对意外情况变得更加容易。
数据库向量化是一项工程性很大的挑战，但可为StarRocks等实时分析引擎提供数量级性能提升。
这次的更新不仅将PyTorch的性能推到了新的高度，同时也加入了对动态形状和分布式的支持。
本文介绍了如何安装配置OpenCV 2.1.0，使用Visual C++ 2008 Express Edition和OpenCV 2.1.0在Windows XP上编写简单的计算机视觉程序。
Python操作语言是软件开发领域的又一后起之秀，许多人常常把Python语言看作是一种解释性的语言，但是这种说法是不正确的，但是现在的Python操作语言已经涉及到工业的范畴了。
近日， QCon 全球软件开发大会 2022（上海站）圆满落幕，大会是由 InfoQ 中国主办的综合性技术盛会，近百位国内外技术大咖现场分享前沿技术案例与创新实践。本文整理自字节跳动火山引擎基础架构服务框架工程师吴迪于大会上的分享内容，主题为《字节跳动在 Rust 微服务方向的探索和实践》。 嘉宾及内容介绍 本次分享内容主要分为以下三个部分： 我们为什么选择了 Rust 语言； 我们做了什么； 展望未来：机遇与挑战。 我们为什么选择了 Rust 语言 我会为大家主要介绍一下我们为什么会选择 Rust
微软刚刚开源了Transformer的突破性优化，大大提升了CPU和GPU上的推理速度。
最近看了一个golang的高性能缓存ristretto，该缓存可以很好地实现如下功能：
Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks Facebook AI Research 大牛 Ross Girshick Kaiming He 作品
在11月14日-16日于多伦多举办的 VueConf TO 2018 大会上，尤雨溪发表了名为 “ Vue 3.0 Updates ” 的主题演讲，对 Vue 3.0 的更新计划、方向进行了详细阐述。目前该演讲的 PPT 也已上传至 Google 文档，感兴趣的可点此查阅。
因为HashCode 相同，不一定就是相等的（equals方法比较），所以两个对象所在数组的下标相同，"碰撞"就此发生。又因为 HashMap 使用链表存储对象，这个 Node 会存储到链表中。
引言：这还是一篇比较枯燥的和ARM打交道的文章。不过这也是为了后续能更好进行做so逆向而做铺垫。
但毕竟时间有限，如果我们无法同时深入学习两门编程语言，必须二选一，你会选 C++ 还是 Java 呢？
目前使用了深度学习技术的移动应用通常都是直接依赖云服务器来完成DNN所有的计算操作，但这样做的缺点在于移动设备与云服务器之间的数据传输带来的代价并不小（表现在系统延迟时间和移动设备的电量消耗）；目前移动设备对DNN通常都具备一定的计算能力，尽管计算性能不如云服务器但避免了数据传输的开销。 论文作者提出了一种基于模型网络层为粒度的切割方法，将DNN需要的计算量切分开并充分利用云服务器和移动设备的硬件资源进行延迟时间和电量消耗这两方面的优化。Neurosurgeon很形象地描述了这种切割方法：向外科医生
遇到CPU性能问题时，我们常常通过perf来了解CPU上到底在执行什么，以及通过On-CPU火焰图来帮助我们寻找性能瓶颈。但是，这种方式并不能让我们知道不在CPU上运行的进程和线程到底在做什么。在一些场景中，我们会发现CPU的使用率上不去，性能表现很差，这时候我们也许就需要考虑，是不是花在应用请求、异步调用这种Off-CPU的场景上的时间太多了。
TinyML无疑大大拓展了机器学习和嵌入式应用的疆界。自此，机器学习不再囿于云端超级计算机，而是可以被隐藏于众多小到可以忽略的电子零件中；嵌入式应用也不再局限于简单的信号处理，而是可以“看懂”“听懂”“感受到”周围的世界。
在之前的文章 《2004：当CPU温和地走入那个良夜》 中我讲到了2000年后摩尔定律的终结，CPU时钟频率定格，多核成为CPU发展的新方向，并行计算成为趋势。
随着深度学习技术的发展，语音合成技术也经历了从传统的基于参数合成（HTS）至基于深度神经网络的样本级合成（Parallel WaveNet）的变革。相比与传统方法，基于神经网络的新方法在语音的自然度与可理解性上都有了突破性的提升；然而，新方法的计算开销非常大。当微信AI需要将其应用于海量在线系统中，非常难以用于生产系统。
在MySQL种，执行show engine innodb status \G 经常会看到里面有spin lock 及mutex的情况。我们有必要了解下这些知识。
当然，对于如何划分程序员的技术层级，不同公司或不同人会有不同的划分标准，下面的划分仅代表个人的观点，如有不当之处，还请砸板砖予以纠正。
directx repair修复工具增强版是一款专业优秀效果确凿的系统级DirectX修复工具，专门针对并近乎完美的修复0xc000007b进不了系统以及0xc000007b蓝屏问题，采用傻瓜式一键设计，界面简洁大方，使用也非常简单，大家只需要点击主界面上的“检测并修复”按钮，directx repair就会自动完成校验、当前系统DirectX状态检测、下载、修复以及注册的全部功能，若发现异常则会提醒大家进行修复，所以无需担心directx repair怎么用的问题，威航软件园提供的directxrepair最新版本中包含了Microsoft的数字签名的DirectX redist，大家可以放心使用，需要注意的是directx repair增强版是基于net框架开发，故大家的电脑中需要安装.net framework2.0及以上版本的netframework安装环境才能正常运行，威航软件园提供最新版本的directx repair修复工具增强版下载。（百度云盘分享密码：7a8k）
在过去几个月中，AI Benchmark得分被用于许多活动中，AI Benchmark评估智能手机在一系列开源算法中的表现，这些算法执行图像分类，面部识别，图像超分辨率以及照片增强，分割和去模糊。
2022年的LoRA提高了微调效率，它在模型的顶部添加低秩(即小)张量进行微调。模型的参数被冻结。只有添加的张量的参数是可训练的。
最近和朋友无意间讨论起了 有关java 和C 的 效率问题， （我是java 推介者， 他是 c 语言推介者， 他做的是嵌入式）
首先有个疑问，到底中国的程序员水平比西方程序员水平差，还是中国有许多优秀的程序员达到或超过了西方程序员同等水平呢？要解决这个问题，必须先知道程序员有多少种技术层级，每个层级需要什么样的技术水平，然后再比较中国和西方在各个技术层级的人数，就可以知道到底有没有差距，差距有多大。
随着大型语言模型（LLM）的发展，人工智能正处于变革的爆发期。众所周知，LLM 可用于商业、科学和金融等应用，因而越来越多的公司（OpenAI、AI21、CoHere 等）都在提供 LLM 作为基础服务。虽然像 GPT-4 这样的 LLM 在问答等任务中取得了前所未有的性能，但因为其高吞吐量的特质，使得它们在应用中非常昂贵。
以基于线性SVM的人体检测为例，研究了鲁棒视觉目标识别的特征集问题。在回顾了现有的基于边缘和梯度的描述符之后，我们通过实验证明了方向梯度(HOG)描述符的直方图网格在人类检测方面明显优于现有的特征集。我们研究了计算的各个阶段对性能的影响，得出结论:在重叠描述符块中，细尺度梯度、细方向边距、相对粗的空间边距和高质量的局部对比度归一化都是获得良好结果的重要因素。新方法在原有MIT行人数据库的基础上实现了近乎完美的分离，因此我们引入了一个更具挑战性的数据集，其中包含1800多张带注释的人类图像，具有大范围的姿态变化和背景。
按：这是我给公司（部门）写的使用推广Go语言的建议书，给领导看了以后，领导同意使用Go语言对一些服务器程序进行改写并部署到外网进行验证。希望这篇文章能够给同样在自己公司内部推广Go语言的技术人员有一些帮助。同时如果发现文章中有疏漏不足错误之处也欢迎提出。 采用Go语言作为服务端编程语言的建议书 一、当前的挑战 随着互联网时代的到来，软件（特别是网络游戏）版本更新产品更迭的速度也在加快，这对软件开发效率和质量提出了更高的要求。只有更快更好更多地拿出产品，软件公司才能在市场上取得一席之地。随着
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