在许多实时应用程序中,二八原则并不生效,CPU 可以花费95%(或更多)的时间在不到5% 的代码上。电动机控制、引擎控制、无线通信以及其他许多对时间敏感的应用程序都是如此。这些嵌入式系统通常是用c编写的,而且开发人员常常被迫对代码进行手工优化,可能会回到汇编语言,以满足性能的需求。测量代码部分的实际执行时间可以帮助找到代码中的热点。本文将说明如何可以方便地测量和显示在基于Cortex-M MCU的实时执行时间。
所谓高阶函数,就是接收其他函数作为参数传入,或者把其他函数作为结果返回的函数。所以,学院君上篇教程将匿名函数作为函数参数和将匿名函数作为函数返回值的示例实现都是高阶函数。
增长量级 函数的增长量级 上一篇算法分析基础中,我们分析了插入排序,知道了其最好情况下的运行时间为T(n) = an + b,最差情况下的运行时间为T(n) = an2 + bn + c。表达式中的
增长量级 函数的增长量级 上一篇算法分析基础中,我们分析了插入排序,知道了其最好情况下的运行时间为T(n) = an + b,最差情况下的运行时间为T(n) = an2 + bn + c。表达式中的常
以输入规模n为自变量建立的时间复杂度实际上还是较复杂的,例如an2+bn+c+1,不仅与输入规模有关,还与系统a、b和c有关。此时对该函数进一步抽象,仅考虑运行时间的增长率或称为增长的量级,如忽略上式中的常量、低阶项、高阶项的系数,仅考虑n2。当输入规模大到只有与运行时间的增长量级有关的时,就是在研究算法的渐进效率。也就是说,从极限角度看,只关心算法运行时间如何随着输入规模的无限增长而增长。
瞬态执行攻击(Transient Execution Attack)是一种利用现代 CPU 优化技术漏洞的攻击。 侧信道(Side-channel)是瞬态执行攻击泄漏数据的关键部分。 在这项工作中发现了一个漏洞,即瞬态执行中 EFLAGS 寄存器的更改可能会对英特尔处理器中条件代码跳转指令(Jcc,Jump on condition code)产生附加影响。本研究基于此发现提出了一种新的侧信道攻击,它利用瞬态执行和 Jcc 指令的时间来传递数据。 这种攻击将秘密数据编码到寄存器的变化中,这使得上下文的执行时间稍微变慢,攻击者可以通过测量来解码数据。 这种攻击不依赖缓存系统,也不需要手动将 EFLAGS 寄存器重置为攻击前的初始状态,这可能会使其更难检测或缓解。 在配备了 Intel Core i7-6700、i7-7700 和 i9-10980XE CPU 的机器上实现了这个侧信道。 在前两个处理器中结合其作为Meltdown攻击的侧信道,可以达到100%的泄漏成功率。
在Kotlin编程中,inline和crossinline是两个非常重要的关键字。这两个关键字可以帮助开发人员编写更加高效和灵活的代码。在这篇文章中,我们将探讨inline和crossinline的使用,以及如何在Kotlin中使用它们来提高代码质量和可读性。
摘要 构建软件的并行版本可使应用在更短的时间内运行指定的数据集,在固定时间内运行多个数据集,或运行非线程软件禁止运行的大型数据集。 并行化的成功通常通过测量并行版本的加速(相对于串行版本)来进行量化。 除了上述比较之外,将并行版本加速与可能加速的上限进行比较也十分有用。 通过阿姆达尔定律和古斯塔夫森定律可以解决这一问题。 本文是“英特尔多线程应用开发指南”系列的一部分,该系列介绍了针对英特尔® 平台开发高效多线程应用的指导原则。 背景 应用运行的速度越快,用户等待结果所需的时间越短。 此外,执行时间的缩短使
在之前的两篇文章中,在 程序是如何在 CPU 中运行的(一)中讲述了一条一条指令和数据是如何在 CPU 中被运行的,在 程序是如何在 CPU 中运行的 (二)中以 PC 寄存器为中心,从汇编语言的角度阐述了程序是如何在 CPU 中有序执行的,该篇文章讲述流水线机制在 CPU 中的应用。
使用称为“memoization”的强大而方便的缓存技术来加速您的Python程序。 在这篇文章中,我将向您介绍一种方便的方法来加速你的Python代码,该技术称为memoization (有时拼写为memoisation): Memoization是用作软件优化技术的特定类型的缓存。 缓存存储操作的结果以供以后使用。例如,如果将来再次访问,您的Web浏览器很可能会使用缓存来加载此教程网页。 所以,当我谈论memoization和Python时,我正在讨论的是如何根据输入记忆或缓存函数的输出。Memoiza
程序的一次运行是针对所求解问题的某一特定实例而言的。因此分析算法性能需要考虑的一个基本问题是所求解问题实例的规模,即输入数据量,必要时也考虑输出的数据量。
一、使用goroutine来运行程序 1. Go的并发与并行 Go的并发能力,是指让某个函数独立于其他函数运行的能力。当为一个函数创建goroutine时,该函数将作为一个独立的工作单元,被 调度器 调度到可用的逻辑处理器上执行。Go的运行时调度器是个复杂的软件,它做的工作大致是: 管理被创建的所有goroutine,为其分配执行时间 将操作系统线程与语言运行时的逻辑处理器绑定 参考The Go scheduler ,这里较浅显地说一下Go的运行时调度器。操作系统会在物理处理器上调度操作系统线程来运行,而G
平常做测试的时候,经常需要测试脚本运行的时间,常规的做法,就是在开关和结尾都打上一个时间点,最后计算出来。但这种作法,都的很low,其实有理好的方式。
一个算法的实际运行时间很难评估,当时的输入、CPU主频、内存、数据传输速度、是否有其他程序在抢占资源等等,这些因素都会影响算法的实际运行时间。为了公平地对比不同算法的效率,需要脱离开这些物理条件,抽象出一个数学描述。在所有这些因素中,问题的规模往往是决定算法时间的最主要因素。因此,定义算法的时间复杂度(T(n)),用来描述算法的执行时间随着输入规模的增长将如何变化,增长速度是怎样的。
IPython 是一种基于 python 的交互式解释器,提供了强大的编辑和交互能力。 对于对象功能的查询操作,Ipython 提供了两种方法:
一般的程序,如果没有特别的要求的话,是顺序执行的,这样的程序也容易编写维护。但是随着科技的发展、业务的演进,我们不得不变写可以并行的程序,因为这样有很多好处。
我们在Visual Studio上写的C语言代码其实都是一些文本信息,计算机是不能够直接执行他们的,计算机只能够执行二进制指令。 要想计算机执行我们所写的C语言代码,就需要一个"翻译官",将我们写的C语言代码"翻译"成计算机能够执行的二进制指令。而承当"翻译官"这个角色的就是我们常说的编译器。
带有 .__call__() 方法的类实例的行为类似于函数,它提供了一种灵活方便的方法来为你的对象添加功能。作为一个 Python 开发者,了解如何创建和使用可调用实例是一项宝贵的技能。
PHP 本身的定时器介绍 Swoole 中定时器的使用方法 Swoole 定时器的底层原理
本文的主要内容是: 了解goroutine,使用它来运行程序 了解Go是如何检测并修正竞争状态的(解决资源互斥访问的方式) 了解并使用通道chan来同步goroutine 一、使用goroutine来运行程序 1.Go的并发与并行 Go的并发能力,是指让某个函数独立于其他函数运行的能力。当为一个函数创建goroutine时,该函数将作为一个独立的工作单元,被 调度器 调度到可用的逻辑处理器上执行。Go的运行时调度器是个复杂的软件,它做的工作大致是: 管理被创建的所有goroutine,为其分配执行时间
本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库,更多精彩内容请到我的仓库里查看
Apache StopWatch是Apache Commons库中的一个组件,它提供了简单而强大的计时器功能。StopWatch可以帮助开发人员精确地计时方法或代码块的执行时间,以便进行性能分析和优化。它提供了计时、暂停、继续、重置等功能,使我们能够更好地监控和控制代码的执行时间。
perf是linux上的性能分析工具,perf可以对event进行统计得到event的发生次数,或者对event进行采样,得到每次event发生时的相关数据(cpu、进程id、运行栈等),利用这些数据来对程序性能进行分析。
《Redis设计与实现》读书笔记(十七) ——Redis时间事件与事件调度 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、时间事件 1、概述 redis的时间事件分为两类,一类是定时事件,在某个时刻执行;另一类是周期性事件,每隔一段时间执行一次。 时间事件由三部分组成——全局id,标识事件,新的事件比旧的事件id大;unix毫秒级时间戳,记录时间事件的到达时间;事件处理器,时间事件到达时调用相应的处理器进行处理。 一个时间事件是定时还是周期性,取决于其返回值:如果返回的是AE_NOMORE
替换列表是一系列的C语言记号,包括标识符、关键字、数、字符常量、字符串字面量、运算符和标点符号。当预处理器遇到一个宏定义时,会做一个 “标识符”代表“替换列表”的记录。在文件后面的内容中,不管标识符在任何位置出现,预处理器都会用替换列表代替它。
在多道程序设计系统里,内存有多个进程,且或者在处理器上运行,或者在等待某种事件的发生(如I/O完成)。当处理器(或组)通过执行某个进程而保持忙状态,则其他的进程处于等待状态。
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作为数据科学家,从加载数据到创建和部署模型,我们几乎每天都在使用Jupyter notebook。
前面我们说了算法的重要性数据结构与算法开篇,今天我们就开始学习如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗呢?请看本文一一道来。
dummy_threading:threading模块的替代(当_thread不可用时)
不知道大家在实际工作中有没有遇到过老版本 Go 调度器的坑:死循环导致程序“死机”。我去年就遇到过,并且搞出了一起 P0 事故,还写了篇弱智的找 bug 文章。
在分析和比较算法的性能时,时间复杂度是一项重要的指标。而大 O 符号表示法是用来描述算法时间复杂度的常见表示方法。本篇博客将为你介绍大 O 符号表示法的概念以及常见的时间复杂度分析,同时通过 Python 代码示例来演示它们的应用。
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:
完整教程下载地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=86980 第35章 STM32H7的定时器应用之高精度单次延迟实现(
今天我们继续麻省理工missing smester,消失的学期的学习。这一次我们继续上一节课的内容,来看看性能分析的部分。
C语言像一把雕刻刀,锋利,并且在技师手中非常有用。和任何锋利的工具一样,C会伤到那些不能掌握它的人。本文介绍C语言伤害粗心的人的方法,以及如何避免伤害。
相比于timerit等装饰器用法,我希望能不修改函数,只统计函数调用的用时。常规方法是在函数调用前后添加time,比如:
Redis server通过在多个客户端间多路复用, 实现了高效的命令请求处理: 多个客户端通过socket连接到 Redis server, 但只有在socket可无阻塞读/写时, server才会和这些客户端交互。
递归树 上一篇归并排序基于分治思想通过递归的调用自身完成了排序,本篇是关于归并排序的最后一部分——分析其时间复杂度。 这个过程中会解释清楚在各种时间复杂度中经常看到的一个记号——“lgn”(以2为底的
完整教程下载地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=86980 第62章 STM32H7的MDMA,DMA2D和通用DMA
timeit 函数和秒表计时器函数 tic 和 toc 可以计算代码运行所需的时间。使用 timeit 函数严格测量函数执行时间。使用 tic 和 toc 可估算运行较小部分代码而非整个函数的时间。
上一篇归并排序基于分治思想通过递归的调用自身完成了排序,本篇是关于归并排序的最后一部分——分析其时间复杂度。 这个过程中会解释清楚在各种时间复杂度中经常看到的一个记号——“lgn”(以2为底的对数函数
本系列是我在学习《基于Python的数据结构》时候的笔记。本小节主要介绍Python内置的代码执行时间测量模块timeit。
运算的实现是运算的算法。算法是计算机科学的一个基本概念,也是程序设计的一个核心概念。一个算法规定了求解给定问题所需要的处理步骤及其执行顺序,使得给定问题能在有限时间内被求解。
OpenMP是一种用于并行编程的开放标准,它旨在简化共享内存多线程编程的开发过程。OpenMP提供了一组指令和库例程,可以将顺序程序转换为可并行执行的代码。
利用 Console API 测量执行时间和对语句执行进行计数。 这篇文章主要讲: 使用 console.time() 和 console.timeEnd() 跟踪代码执行点之间经过的时间。 使用 console.count() 对相同字符串传递到函数的次数进行计数。 测量执行时间 time() 方法可以启动一个新计时器,并且对测量某个事项花费的时间非常有用。将一个字符串传递到方法,以便为标记命名。 如果您想要停止计时器,请调用 timeEnd() 并向其传递已传递到初始值设定项的相同字符串。 控制台随后会
今天给大家介绍一下200多个Python标准库,让大家对Python标准库有一个大致的认识。
函数 book() 是一个普通的函数,函数 p_decorate() 是嵌套函数,外层函数的参数 func 所引用的对象必须可执行,并且是 func(name) 形式,正好 book() 函数可以满足(其它满足要求的函数亦可,这里仅以 book() 为例)。根据对嵌套函数的理解,注释(17)得到了闭包,注释(18)执行写在 p_decorate() 函数里面的 wrapper() 函数对象。最后打印返回值。
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