【画图】与SARS-CoV-2病毒结合ACE2基因表达正相关的LncRNA有哪些？
需要使用C++编译器，安装方法取决于操作系统，Linux：一般安装了R就会安装了；Mac：Xocode；Windows：Rtools，与版本要对应。需要用到的包：microbenchmark, ggplot2movies, profvis, Rcpp
指数加权波动率是一种波动率的度量，它使最近的观察结果有更高权重。我们将使用以下公式计算指数加权波动率：
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。
自C++11标准以来，C++语言开始支持多线程模型。借助多线程模型，我们可以开发出更好的并发系统。本文以C++语言为例，讲解如何进行并发编程。并尽可能涉及C++11，C++14以及C++17中的主要内容。
大型的软件项目常常包含非常多的任务需要处理。例如：对于大量数据的数据流处理，或者是包含复杂GUI界面的应用程序。如果将所有的任务都以串行的方式执行，则整个系统的效率将会非常低下，应用程序的用户体验会非常的差。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1、log4cpp的下载安装与配置 官方网站http://log4cpp.sourceforge.net/有下载地址，安装过程配置选项及测试用例。Linux下将下载好的tar包解压到/usr/local/下运行./configure(如有需要添加相关配置选项)，使用make编译，使用make check进行检测，使用make install安装，使用之前的相关命令安装好之后在/usr/local/include/和/usr/local/lib/文件夹下会有相关的文
makefile文件是用来帮助编译和管理C++项目代码的，需要配合make命令使用。makefile里也可以执行shell操作，具备一部分.sh脚本的功能。
在Unix/Linux下通常使用Makefile来控制代码的编译，但是Makefile对于比较大的项目有时候会比较慢，看看上面那副漫画，代码在编译都变成了程序员放松的借口了。所以这个Google的程序员在开发Chrome的时候因为忍受不了Makefile的速度，自己重新开发出来一套新的控制编译的工具叫作Ninja，Ninja相对于Makefile这套工具更注重于编译速度。除了Chrome现在还有一些其他的比较大的项目也在开始使用Ninja，比如LLVM。我试用了一下感觉还是不错，比如编译Cmake时间大概是原来的1/4。Ninja试用C++实现，其支持的语法非常简单，作者在这里说明了为了控制复杂度。
文章主要讨论了关于Rust编译时长的问题。尽管已有并行前端、Cranelift后端和lld链接器等技术在改善Rust的编译效率，但由于一些根本性限制，其编译速度仍可能无法达到所有人的期望。 然而，作者指出有一种新的看法：由于Rust能在编译过程中捕获诸多问题，因此编译实际上可以视为你测试程序的一部分。这就是说，程序中任何规定的接口（如函数的签名、特性、变量类型）在编译时都相当于执行了一次小型的单元测试，而任何编译错误都可以看作是测试的失败。
最近团队在使用R语言作为算法的实践语言，通过人工策略和xgboost算法进行一些价格算法的控制和输出，发现一些代码中对于内存、CPU、程序设计思想以及现代统计算法并不是很熟悉，于是特写此篇普及一下知识，也算是我对R语言的入门文章吧。
C++，作为一门广泛应用于系统级编程和性能优化的编程语言，在软件开发领域有着深厚的历史和强大的实力。近期，Embarcadero发布了 RAD Studio 12 Athens，其中包含了对 C++ 的一系列更新，引入了 Visual Assist 的集成以及对基于 Clang 的 C++ 编译器的显著更新。这些变化为使用 C++ 进行项目开发提供了更多的工具和特性。在这篇博客中，我们将结合这些最新资讯，分享一次使用 C++ 完成万年历项目的开发实践之旅。
近期由于一些原因接触到了并行计算，对于这个陌生的领域我最先接触到的是MPI框架。MPI（Message Passing Interface），可以理解为是一种独立于语言的信息传递标准。目前它有两种具体的实现OpenMPI和MPICH，也就是说如果我们要使用MPI标准进行并行计算，就需要安装OpenMPI或MPICH库。本文以MPICH为例，在ubantu中安装MPI的环境，并对vscode进行配置。
本文旨在让我们回顾 C++ 2019年里的变化和发展！我们将重点关注本年度里 C++ 上发生的重大事件，标准的发展，工具的变化等等……
众所周知，当我们利用R语言处理大型数据集时，for循环语句的运算效率非常低。有许多种方法可以提升你的代码运算效率，但或许你更想了解运算效率能得到多大的提升。本文将介绍几种适用于大数据领域的方法，包括简
lock free (中文一般叫“无锁”，一般指的都是基于CAS指令的无锁技术) 是利用处理器的一些特殊的原子指令来避免传统并行设计中对锁(lock)的使用。
这篇文章来解析一下Megaton-LM涉及到的一个优化gradient_accumulation_fusion。这里fusion的意思是在gemm接口中会将当前的结果累加到先前计算的梯度上，所有这些都在一个操作中完成，可以避免多次访问global memory提升算子的带宽。下面解析一下这个优化的调度逻辑和cuda实现。
大型C++工程项目，都会面临编译耗时较长的问题。不管是开发调试迭代、准入测试，亦或是持续集成阶段，编译行为无处不在，降低编译时间对提高研发效率来说具有非常重要意义。
在 PyTorch DataParallel 训练过程中，其会在多个GPU之上复制模型副本，然后才开始训练。笔者在分析过程中，发现如果不把一些GPU相关基础知识整理出来，很难理解DataParallel的这个复制模型的过程，遂有此文。
linux环境下，使用MIC架构的Xeon Phi（至强融核）协处理器进行进行host+mic编程时，源程序运行的毫无问题，但将其通过ar命令生成静态连接库供其他应用程序使用时，就会出现offload error: cannot find offload entry错误。
转载于36大数据，原文作者：Selva Prabhakaran 译者：fibears
源文件主要写实现头文件中已经声明的那些函数的具体代码。 同时需要 #include一下需要实现的头文件
前段时间用google的colab跑so-vits-svc开源声音训练模型库，因为我本机是Mac的cpu版本，无法支持NAVID GPU的加速并行训练，但是每天都有时间限制，而且Google的T4机器每天也有时间限制，下次在Jupyter Notebook再运行的时候，又要重新跑，按照搜索的扩展信息，加钱升级付费云服务器可以有效完成训练，也可以用某种方式增量训练，我还没具体研究，但是截止到目前，我已经感觉如果本机不是NAVID的GPU版本支持，这做大语言模型相关训练，劣势非常明显，我现在的本机Mac使用真的是极其不便了。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/zhouxuanyuye/article/details/79949409
7. 阅读下面代码，程序会打印出来的值是（D）------------------------------(腾讯2014实习生笔试)
在第二章介绍了 R 语言中的基本数据类型，本章会将其组装起来，构成特殊的数据结构，即向量、矩阵与列表。这些数据结构在社交网络分析中极其重要，本质上对图的分析，就是对邻接矩阵的分析，而矩阵又是由若干个向量构成，因此需要熟练掌握这些特殊的数据结构。
本文作者：任坤，厦门大学王亚南经济研究院金融硕士生，研究兴趣为计算统计和金融量化交易，pipeR，learnR，rlist等项目的作者。
C++代码一直以其运行时的高性能高调面对世人， 但是说起编译速度，却只有低调的份了。比如我现在工作的源代码，哪怕使用Incredibuild调动近百台机子，一个完整的build也需要四个小时，恐怖！！！虽然平时开发一般不需要在本地做完整的build，但编译几个相关的工程就够你等上好一段时间的了（老外管这个叫monkey around，相当形象）。
之前对于C++的原子变量操作总是感到困惑，在读到关于Go 1.19更新内存模型背景的系列文章后有了一些新领悟。本文将从硬件出发进行介绍，然后看看一些「现代」编程语言规范中定义的内存模型，最后简单聊聊Go 1.19内存模型的更新。
其中，预处理的职责包括展开#define宏定义，处理诸如#if/#ifdef/#ifndef之类的条件编译指令，以及处理#include，将被包含的文件直接插入到预编译指令的位置。当然，预处理过程还负责删除注释等职责。
C++20推出了官方的协程库，但是在此之前C++并没有提供协程语法。libco是经典的C++协程库，本文将从源码角度分析libco，并参考了原作者的文章。
作者：gnuhpc 出处：http://www.cnblogs.com/gnuhpc/
在最近的一篇文章中，我描述了一个Metropolis-in-Gibbs采样器，用于估计贝叶斯逻辑回归模型的参数。
CNN从15年的ResNet在ImageNet比赛中大放异彩，到今天各种层出不穷的网络结构被提出以解决生活中碰到的各种问题。然而，在CNN长期发展过程中，也伴随着很多的挑战，比如如何调整算法使得在特定场景或者说数据集上取得最好的精度，如何将学术界出色的算法落地到工业界，如何设计出在边缘端或者有限硬件条件下的定制化CNN等。前两天看到腾讯优图的文章：腾讯优图开源这三年 ，里面提到了NCNN背后的故事，十分感动和佩服，然后我也是白嫖了很多NCNN的算法实现以及一些调优技巧。所以为了让很多不太了解NCNN的人能更好的理解腾讯优图这个"从0到1"的深度学习框架，我将结合我自己擅长的东西来介绍我眼中的NCNN它是什么样的？
每周日推送从reddit/hackernews/lobsters/meetingcpp摘抄一些c++动态。
关于Il2cpp的资料网上有很多，简而言之，Il2cpp就是unity用来代替原来的基于Mono虚拟机的一种新的打包方式，它先生成IL(中间语言)，然后再转换成Cpp文件，提高运行效率的同时增加了安全性。原本基于Mono的打包方式极其容易被逆向，现在市面上的新游戏基本上都是用Il2cpp的方式打包的，当然Il2cpp的逆向教程也很多，但是都是千篇一律，教你用国内大佬写的Il2cppDumper去dump就完事，毫无技术含量。事实上，由于这个工具太过出名，很多游戏厂商都采取了对抗措施，导致就算你照着教程来，大多数情况下也不会成功的。因此打算学习一下Il2cpp相关的攻防技术，于是在网上找了一个Il2cpp的CTF题来练手。题目来源：n1ctf-2018
之前一篇文章<<一种栈溢出的场景分析和建议>>中，本人分享了如何查找程序Crash的函数调用栈，然后通过代码审查找到栈溢出的原因。但是却有一些场景通过代码审查不易找到问题，比如如下两点:
下面是一个保存在文件 helloworld.cpp 中一个简单的 C++ 程序的代码：
从中可知，这是一个冗长的 XML 文件 内容是在描述窗体与各个控件的参数 Qt 就是通过这些参数来绘制图形的 代码示例 main.cpp #include <QtGui/QApplication> //QApplication 类管理图形用户界面应用程序的控制流和主要设置 #include <QtCore/QTextCodec> //用来进行字符集转化 #include "calc.h" int main(int argc, char** argv) { QApplication app(argc,
需要注意的是，在X86项目中，可以使用__asm{}来嵌入汇编代码，但是在X64项目中，再也不能使用__asm{}来编写嵌入式汇编程序了，必须使用专门的.asm汇编文件来编写相应的汇编代码，然后在其它地方来调用这些汇编代码。
const直译“常量”。在软件的开发中，我们会经常需要定义一些不能修改的变量。但在cpp中，由于变量的结构比较复杂，对不能修改这个概念，在不同的变量类型中，const的实际意义是不同的。
Bitmap 是 Android 应用的内存占用大户，是最容易造成 OOM 的场景。为此，Google 也在不断尝试优化 Bitmap 的内存分配和回收策略，涉及：Java 堆、Native 堆、硬件等多种分配方案，未来会不会有新的方案呢？
在源文件A里定义的函数，在其他源文件中是看不见的（即不能訪问）。为了在源文件B里能调用这个函数，应该在B的头部加上一个外部声明：
https://wenfh2020.com/2020/12/17/libco-switch/
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/80861543
Log4cpp是一个开源的C++类库，它提供了在C++程序中使用日志和跟踪调试的功能。使用log4cpp，能够非常便利地将日志或者跟踪调试信息写入字符流、内存字符串队列、文件、回滚文件、调试器、Windows日志、本地syslog和远程syslogserver中。
交叉编译脚本参考 : 之前已经做过两个函数库的交叉编译脚本 , FFMPEG 和 x264 开源库 , 而且都是使用 configure 生成 Makefile 文件 ;
源码下载地址 : https://download.csdn.net/download/han1202012/37385877
前段时间和大佬聊天的时候谈论到了libyuv为什么那么快？萌新emmmm几下后，表示google工程师是真牛逼....后来盲猜了一下可能是libyuv在编译的时候根据具体的abi做了特殊的优化或者对数据进行分块做多线程处理balabala......
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
