1. 块语句有两种，一种是 begin-end 语句， 通常用来标志（）执行的语句；一种是 fork-join 语句，通常用来标志（）执行的语句。
1.always@后面内容是敏感变量，always@(*)里面的敏感变量为*，意思是说敏感变量由综合器根据always里面的输入变量自动添加，也就是所有变量都是敏感列表，不用自己考虑。2.如果没有@，那就是不会满足特定条件才执行，而是执行完一次后立马执行下一次，一直重复执行，比如testbench里面产生50Mhz的时钟就(假设时间尺度是1ns）可以写成
敏感事件列表中可以包含多个敏感事件，但不可以同时包括电平敏感事件和边沿敏感事件，也不可以同时包括同一个信号的上升沿和下降沿，这两个事件可以合并为一个电平敏感事件。
异步：现在与将来 分块的程序 可以把JavaScript 程序写在单独的js 文件中，这个程序是由多个块组成的，这些块 中只有一个是现在执行，其余在捡来执行，最常见的块单位是函数。 例如： function now() { return 21; } function later() { answer = answer * 2; console.log("Meanin
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序号 区别之处 VHDL Verilog 1 文件的扩展名不一样 .vhd .v 2 结构不一样 包含库、实体、结构体。ENTITY 实体名 IS PORT(端口说明) END 实体名 ;ARCHITECTURE 结构体名 OF 实体名 IS 说明部分BEGIN 赋值语句/ 元件语句/ 进程语句 END 结构体名 ; 模块结构 (module… endmodule)module 模块名 (端口列表) ; 输入/输出端口说明; 变量类型说明;assign 语句 (连续赋值语句) ；元件例化语句；always@
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同时处于执行状态的所有事务，是否可以并行？ 不可以。因为多个执行中的事务是由可能出现锁冲突的，锁冲突之后会产生锁等待问题。
机器之心专栏 作者：钱利华 本文提出了一种为单步并行生成进行词之间依赖关系建模的方法。基于该方法的模型GLAT在不久前的国际机器翻译大赛（WMT2021）上击败一众自回归翻译系统，夺得了德语到英语方向机器翻译自动评估第一。 目前机器翻译中常用的神经网络模型（例如 Transformer ，LSTM）基本上都是自回归模型（Autoregressive models）。自回归模型在输出句子时是逐词按顺序生成的，每一个输出的词都依赖于之前的输出词。 虽然自回归模型被广泛应用并取得了不错的效果，但是自回归模型要求
Hint是Oracle数据库中很有特色的一个功能，是很多DBA优化中经常采用的一个手段。那为什么Oracle会考虑引入优化器呢？基于代价的优化器是很聪明的，在绝大多数情况下它会选择正确的优化器，减轻DBA的负担。
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testbench就是对写的FPGA文件进行测试的文件。任何设计都是有输入输出的，testbench的作用就是给这个设计输入，然后观察输出是否符合我们的预期，这就是testbench的功能。运行环境一般是ise或者vivado自带的仿真工具，或者如modelsim一样的第三方仿真工具。 如下图所示，仿真模型就好比是"一道菜"（Verilog design file），而输入是厨师给的"各种调料"(Stimulus)，输出是这道菜的口味是否符合顾客的"预期口感"（Response）。
Oracle并行基础 概述 Oracle企业版有一项非常厉害的技术：并行查询，也就是说一个语句可以雇佣多个服务器进程（parallel slaves也叫PX slaves）来完成这一个查询所需要的结果
Paraller.For()方法类似于C#的for循环语句，也是多次执行一个任务。使用Paraller.For()方法，可以并行运行迭代，迭代的顺序没有定义。
这个可选关键字在查询的FROM子句中指定。 它建议 IRIS使用多个处理器(如果适用)并行处理查询。 这可以显著提高使用一个或多个COUNT、SUM、AVG、MAX或MIN聚合函数和/或GROUP BY子句的某些查询的性能，以及许多其他类型的查询。 这些通常是处理大量数据并返回小结果集的查询。 例如，SELECT AVG(SaleAmt) FROM %PARALLEL User.AllSales GROUP BY Region使用并行处理。
Parallel类提供了数据和任务的并行性； Paraller.For()方法类似于C#的for循环语句，也是多次执行一个任务。使用Paraller.For()方法，可以并行运行迭代，迭代的顺序没有定义。在For()方法中，前两个参数是固定的，这两个参数定义了循环的开头和结束。首先描述它的第一个方法For(int,int,Action<int>)，前面两个参数代表循环的开头和介绍，第三个参数是个委托，整数参数是循环的迭代次数，该参数被传递给委托引用的方法。Paraller.For()方法的返回类型是ParallelLoopResult结构，它提供了循环是否结束的信息和最低迭代的索引（返回一个表示从中调用 Break 语句的最低迭代的整数）。
MySQL优化 MySQL 优化方案 对于 **MySQL** 的性能优化，大部分情况下都是想减少查询所消耗的时间；而一个查询是由很多个环节组成，那么就需要从每个环节消耗时间进行入手。 📷 配置优化（连接） 当客户端连接到服务端有可能服务端连接数不够导致应用程序获取不到连接而报出 **Mysql: error 1040: Too many connections**** **的错误。一般情况下可以从两个方面去解决连接数不够的问题： 对于服务端来说，可以增加服务端的可用连接数（**MySQL 8.0.
执行FORK m语句时,派生出标号为m开始的新进程,具体为: 1、准备好这个新进程启动和执行所必需的信息; 2、如果是共享主存,则产生存储器指针、映像函数和访问权数据; 3、将空闲的处理机分配给派生的新进程,如果没有空闲处理机,则让它们排队等待; 4、继续在原处理机上执行FORK语句的原进程。
当部分package达到最大容量后，它会被转换为big package并压缩到磁盘上以减少空间消耗。压缩过程采用写时复制模式以避免访问冲突。也就是说，生成一个新package来保存压缩数据，而不对部分package进行任何更改。PolarDB-IMCI在压缩后更新元数据，将部分打包替换为新的package（即以原子方式更新指向新打包的指针）,对于不同的数据类型，列索引采用不同的压缩算法。数值列采用参考帧、delta编码和位压缩的组合，而字符串列使用字典压缩。此外，由于打包是不可变的，当活动事务大于所有VID时，即没有活动事务引用插入VID映射时，该打包的插入VID映射是无用的。在这种情况下，PolarDB-IMCI会删除行组中的插入VID映射以减少内存占用。
写这篇文章的原因很简单，公司内部的 Golang 社区组织了第一期分享，主讲嘉宾就是我们敬爱的曹大。这个必定是要去听的，只是曹大的讲题非常硬核，所以提前找他要了参考资料，花了 1 个小时提前预习，才不至于在正式分享的时候什么也不懂。当然了，这也是对自己和主讲者的尊重。所有的参考资料都在文章最后一部分，欢迎自行探索。
机器之心专栏 机器之心编辑部 在刚刚结束的国际机器翻译大赛（WMT2021）上，字节跳动 AI Lab 的火山翻译提交并行翻译系统 GLAT（Glancing Transformer），一举夺得了德语到英语方向机器翻译自动评估第一。这是并行翻译（非自回归）系统首次参加世界级的比赛，击败一众自回归翻译系统。并行翻译系统的崛起给自然语言生成技术的发展指明了新的方向。 作为世界顶级的机器翻译比赛，WMT 大赛自 2006 年以来已经举办了 16 届，每年都会吸引来自世界各地的顶级企业、高校和科研机构参赛。历年参赛
在描述组合逻辑的RTL时，必须遵循编码和设计指南。设计和编码指南将提高设计性能、可读性和可重用性。本文讨论组合逻辑设计的规范和编码准则。
数字门级电路可分为两大类：组合逻辑和时序逻辑。锁存器是组合逻辑和时序逻辑的一个交叉点，在后面会作为单独的主题处理。
在Oracle 10g中，CBO 可选的运行模式有2种： （1） FIRST_ROWS(n) （2） ALL_ROWS – 10g中的默认值
Stream(流) 的主要作用是对 集合(Collection) 中的数据进行各种操作，增加了集合对象的功能。
进程是静态的概念，进程是资源（CPU、内存等）分配和调度的基本单位，它拥有自己的资源空间，每启动一个进程，系统就会为它分配地址空间；
可以明显看到我们的并行流parallelStream性能远超stream，那它性能这么好，为啥不直接使用parallelStream呢？
在这学期的并行计算课程中，老师讲了OpenMP,MPI，CUDA这3种并行计算编程模型，我打算把相关的知识点记录下来，便于以后用到的时候查阅。
在执行程序时。为了提高性能，编译器和处理器常常会对指令做重排序。重排序分为3中类型： 1 编译器优化的重排序。编译器在不改变单线程程序语义的前提下，可以重新安排语句的执行顺序。 2 指令级并行的重排序。现代处理器采用了指令集并行技术(ILP) ,来讲多条指令重叠执行。如果不存在数据依赖性，处理器可以改变语句对机器指令的执行顺序。 3 内存系统的重排序。由于处理器使用缓存和读/写缓冲区。这便得加载和存储操作看上去可能时在乱序执行。 从Java源代码到最终实际执行得指令序列，会分别经历下面3种重排序，，如下图
原文地址:http://www.dotnetcurry.com/dotnet/1360/concurrent-programming-dotnet-core 今天我们购买的每台电脑都有一个多核心的 CPU，允许它并行执行多个指令。操作系统通过将进程调度到不同的内核来发挥这个结构的优点。 然而，还可以通过异步 I/O 操作和并行处理来帮助我们提高单个应用程序的性能。 在.NET Core中，任务 (tasks) 是并发编程的主要抽象表述，但还有其他支撑类可以使我们的工作更容易。 并发编程 - 异步 vs. 多
VHDL 的 英 文 全 名 是 Very-High-Speed Integrated Circuit Hardware DescriptionLanguage，诞生于 1982 年。
特别介绍给大家Oracle Hints之前，让我们知道下Oracle Hints什么，然后好Oracle Hints，我们希望实际。基于成本的优化器是很聪明，在大多数情况下，将选择正确的优化，减少DBA负担。
在向大家具体介绍Oracle Hints之前，首先让大家了解下Oracle Hints是什么，然后全面介绍Oracle Hints，希望对大家实用。基于代价的优化器是非常聪明的，在绝大多数情况下它会选择正确的优化器，减轻了DBA的负担。但有时它也聪明反被聪明误，选择了非常差的运行计划，使某个语句的运行变得奇慢无比。
System.Threading.Tasks.Parallel类提供了Parallel.Invoke，Parallel.For，Parallel.ForEach这三个静态方法。 1 Parallel.Invoke 尽可能并行执行所提供的每个操作，除非用户取消了操作。 方法： 1）public static void Invoke(params Action[] actions); 2）public static void Invoke(ParallelOptions parallelOptions, par
SMP 对称多核架构：也叫统一内存访问架构，主要特征是所有cpu平等的共享所有资源，包括内存，io，总线等。
并发、并行。同步、异步、互斥、多线程。我太难了。被这些词搞懵了。前面我们在写.Net基础系列的时候写过了关于.Net的异步编程。那么其他的都是些什么东西呀。今天我们首先就来解决这个问题。把这些词搞懂搞透。理清逻辑。然后最后我们进入并行编程的介绍。
is运算符是用于判断同一性而不是相等性, x,y因为指向同一个列表所以结果为True, 但是变量z指向的是另一个 列表,即使列表中的值相等,确不是同一个对象,所以结果为False.
并行性是指计算机系统具有可以同时进行运算或操作的特性，在同一时间完成两种或两种以上工作。并行性等级可以分为作业级或程序级、任务级或程序级、指令之间级和指令内部级。
Java 8 API添加了一个新的抽象称为流Stream，可以让你以一种声明的方式处理数据。
SQL执行计划是数据库管理系统在执行SQL语句前，对其查询过程进行分析并生成的一种内部表示，它详细描述了数据库如何执行SQL语句以及如何访问和检索数据的步骤。通过查看SQL执行计划，可以了解SQL语句的执行效率，帮助我们优化查询性能。
前面我写过一篇关于event的文章。SystemVerilog中event，今天再来说点新花样。本次仿真使用的仿真器是VCS2019.06
作者介绍：高剑林，腾讯架构平台部，平台开发中心基础研发组组长。先后从事过通讯设备的开发和存储设备的研发工作。目前致力于一体化的涉及—从硬件和软件的结合，以及OS多个层面综合考虑系统设计，找出最优路径
验证环境需要initial语句块，在仿真过程中，验证环境中的对象可以创建和销毁，故验证环境的资源是动态的；
1.最常见的块单位是函数。从现在到将来的“等待”，最简单的方法（但绝不是唯一的，甚至也不是最好的）是使用一个通常称为回调函数的函数
今天和实验室同学去听了周斌老师讲的《GPU并行计算和CUDA程序开发及优化》（课程主页：http://acsa.ustc.edu.cn/HPC2015/nvidia/），觉得老师讲得非常清晰，举了很多恰当的例子，将复杂的计算机中的情景和术语准确地描述成了简单的生活中的场景，使学生很容易就理解了。而我在今天的课程中也学到了很多东西，我想趁热打铁记下来，以后看起来更方便点。
原标题：Here’s how you can get a 2–6x speed-up on your data pre-processing with Python
最近，在一篇文章中了解到了 volatile 关键字，查阅了一些相关资料进行了学习，并将学习笔记记录如下，希望能给小伙伴们带来一些帮助。如果文章内容存在一些错误，也请小伙伴们指正，感谢。
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