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freeglutGLFW介绍及其差别

OpenGL可以在多种不同的平台之上运行,并且各种不同的窗口系统配合工作。它的设计目标是作为窗口系统的补充,而不是它们功能的重复。...下面就对OpenGL窗口管理库中的freeglutGLFW两个库进行简单介绍对比。...3.freeglutGLFW不同         它们之间最大的区别是,在处理用户输入上,FreeGLUT主要通过回调函数(Callback function),而GLFW则提供了两种输入机制即回调函数轮询...回调函数轮询这两种方式的最大差别,轮询方式能连续获得键盘输入,而回调函数则适用于按键速度不是特别快,不需要连续效果(比如人物不停地跑),具体可参考文[5]。...而freeglut则相对较为简单,因此如果从学习OpenGL图形学的角度来看,freeglut不失为一个合适的选择。而如果对程序的连续性输入要求较高时,则可以考虑GLFW。

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IC公司职位职业发展(数字部门)

一个fabless的IC设计公司,大致有如下职位: 因为我一直从事数字IP/IC设计工作,所以主要对数字设计部门有哪些职位职位间的工作内容,技能要求的差异做一些介绍分享。...该部门的所有职位,对数字电路的基本理论都有要求。 在数字部门,主要分为如下几个小组:数字前端设计组,数字验证组,数字流程组(数字中端),数字后端。...然后再根据芯片Spec.系统规划把各个数字/模拟IP有机的结合起来,实现系统功能。 所以需要熟悉CPU性能与使用方法(boot, cache, 多核结构),BUS结构性能提升,软硬件协同配合。...对工程师能力有如下要求: 1) 设计工作的原理对应EDA软件的使用; 2) TCL/Perl(or Python)脚本编程; 在IC公司中,研发部门的职业发展主要有技术管理两条发展路线。...fabless IC设计公司的职位职业发展路线就大致介绍如下,希望各位即将毕业的小伙伴都能找到适合自己的工作,在日后的工作中一步一步成长,一直往上。

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通过 for 循环,比较 Python Ruby 编程思想的差别

Turnbull 译者:豌豆花下猫@Python猫 原文:https://softwaredoug.com/blog/2021/11/12/ruby-vs-python-for-loop.html Ruby ...然后,在each方法中,使用yield代码块进行交互,将值传递给代码块来做你需要做的事情(对于任何方法,代码块都是一种隐式参数)。...优秀的 Python 代码使用列表和字典解析式来实现map 和filter,这些表达式的核心 for/迭代的语义是相同的。...在基于 C 的 OO 中,就像 posix 文件描述符或 Win32 窗口句柄一样,语言并不强制将“方法”对象本身绑定。相反,对象到方法的绑定只是基于约定。...类方法接收“self”作为其第一个参数,几乎 Win32 或 Posix API 中的 C 函数接受句柄的方式相同。当函数被传递时,它们几乎被当作 C 函数指针来对待。

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ASLR在WindowsLinux系统之间的差别

事实证明,Linux上ASLR的实现Windows上的有些显著的差异。 在Windows平台,ASLR不会影响运行时的性能,只是会拖慢模块加载的速度。...既然ASLR的目标是使可执行程序在执行时位于一个不可预知的地址,为什么Windows上Linux上的实现会有这么大的差别呢?...但在LinuxUnix的世界,该技术被称为text重定位。在Linux上,ASLR用不同的方式实现,除了在代码运行时patch,其在编译时就用某种方式使其地址无关。...要了解Linux上地址无关代码的实现细节,以及其加载时(load-time)重定位的比较,可以参考Eli Bendersky的博文:《PositionIndependent Code (PIC) in...因为地址无关代码不会使x86_64架构产生明显性能损耗,因为x86_64几乎有两倍于x86架构的寄存器,而且x86架构不同,x86_64架构支持PC相关的地址策略,可以使系统对ASLR的使用几乎变得无处不在

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【职业】大数据相关的工作职位有哪些?

在回答《大数据相关的工作职位有哪些?》...小袁:这个职位,以后的职业路线是怎样的啊?...在美国,大数据相关的职位主要有: 数据科学家 数据分析师 数据架构师 数据工程师 统计学家 数据库管理员 业务数据分析师 数据产品经理 顶尖的数据人才甚至被冠以“数据科学家”的头衔。...(详见《数据科学领域的职位划分以及职责技能》一文) 而在国内,大数据相关的岗位主要分为以下几类: 数据分析师: 运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义,需要业务理解和工具应用能力 数据挖掘师.../算法工程师: 数据建模、机器学习和算法实现,需要业务理解、熟悉算法和精通计算机编程 大数据工程师: 运用编程语言实现数据平台和数据管道开发,需要计算机编程能力 数据架构师: 高级算法设计优化;数据相关系统设计优化

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