素材来源：网络 编辑整理：strongerHuang 我们使用 printf 打印时基本都会用到 \n 和 \r 之类控制字符，比如： printf("hello world!...\r\n"); 那你知道这些 \n 和 \r 的区别吗？ 一、关于 \n 和 \r 在 ASCII 码中，我们会看到有一类不可显示的字符，叫控制字符，其中就包含\r 和 \n 等控制字符。 ?...这就是"换行"和"回车"的来历，从它们的英语名字上也可以看出一二。 二、\n 和 \r 差异 后来，计算机发明了，这两个概念也就被搬到了计算机上。...在微软的 MS-DOS 和 Windows 中，使用“回车 CR('\r')”和“换行 LF('\n')”两个字符作为换行符; Windows 系统里面，每行结尾是 回车+换行(CR+LF)，即“\r\...Linux 保存的文件在 windows 上用记事本看的话会出现黑点。这个应该很多人都看到过，比如，Keil 代码中直接显示换行符： ?
静态代码块在第一次创建对象的时候执行一次,之后再也不执行。 非静态代码块每创建一次对象就执行一次。...("静态代码块"); } { System.out.println("非静态代码块"); } } public class TestStatic{ public...非静态代码块 构造代码块 ==========分隔符================ 非静态代码块 构造代码块 当调用一个类里面的静态方法的时候,静态代码块也会执行 例子 class...("非静态代码块"); } } public class TestStatic { public static void main(String[] args) {...Cat.f(); } } 执行结果 静态代码块 测试静态代码块会不会执行 注意程序的唯一入口main方法也是静态方法 它同样也遵循静态方法的规则，所以它由系统在创建对象之前就调用.
Java当中static和非static变量的区别 static 修饰的变量称为类变量或全局变量或成员变量，在类被加载的时候成员变量即被初始化，与类关联，只要类存在，static变量就存在。...static修饰的变量在加载的时候先于main方法加载在内存中的数据共享区-------方法区，而非static的变量在加载的时候，是要创建变量才加载在堆内存中的。...在类中调用成员变量时直接调用或者以类名.变量名方式调用，实例变量则用this或者直接调用。 static方法和非static方法的区别 static修饰的方法也和static一样。...静态的static方法中不能使用this或者super关键字，因为static方法是先于对象创建之前就已经加载的方法，是属于类的方法，而this和super指向的是本类的对象或者父类的对象，非静态的方法是属于对象的...对象调用非静态的方法时，不考虑线程安全性的问题，而调用静态方法时，要考虑安全性的问题。因为静态方法只有一份。而对象的方法是自己有自己的。 同一个类中，静态方法中只能访问类中的静态成员。
%r用rper()方法处理对象 %s用str()方法处理对象 相同结果 有些情况下，两者处理的结果是一样的，比如说处理int型对象。....’ % 22) print(‘I am %r years old.’ % 22) 返回结果： I am 22 years old. I am 22 years old.....” % 10 print(‘I said: %r’ %x) print(‘I said: %s’ %x) 返回结果 I said: ‘There are 10 types of people....’ # 通过%r 保留了原有所有属性 I said: There are 10 types of people....2020-04-02 2020-04-02 datetime.date(2020, 4, 2) 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。
ABB HIEE320606R1 独立软件包中提供软件应用程序图片随着Arm推出可扩展矢量扩展(SVE)作为ARMv8-2中的可选扩展，编译器自动矢量器可以在优化SVE或Neon之间进行选择。...区别SVE和霓虹的一个重要特征是应用于向量的每个元素(车道)的预测。通过使用矢量预测，SVE经常可以对Neon不能实现的循环进行矢量化。有时，当一个循环可以用SVE或霓虹矢量化时，SVE实现会更有效。...例如，SVE预测可以消除Neon矢量化所需要的一些矢量比较和选择。对SVE和这两个关键属性的良好描述可以在IEEE微论文“Arm可伸缩向量扩展”中找到。艾尔。, 2017)[1]。...关于SVE和霓虹的例子和比较的更多细节可以在白皮书《SVE和VLA规划掠影》(F. Petrogalli，2020)中找到[2]。最后，在“Arm可扩展向量扩展和机器学习应用:(D. A....Iliescu和F. Petrogalli，2018)中找到了SVE在机器学习中的应用[3].这篇博客描述了一个对HACCmk基准测试中出现的热循环进行矢量化的案例研究。
数据加速查询处理的方法 矢量化查询执行 运行时代码生成 在后者中，动态地为每一类查询生成代码，消除了间接分派和动态分派。 这两种方法中，并没有哪一种严格地比另一种好。...运行时代码生成可以更好地将多个操作融合在一起，从而充分利用 CPU 执行单元和流水线。矢量化查询执行不是特别实用，因为它涉及必须写到缓存并读回的临时向量。...论文表明，将两种方法结合起来是更好的选择，clickhouse 使用了矢量化查询执行，同时初步提供了有限的运行时动态代码生成。...mpp 架构 MPP ( Massively Parallel Processing )，即大规模并行处理，在数据库非共享集群中，每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统，业务数据根据数据库模型和应用特点划分到各个节点上...在执行步骤间有一些为数据交换而实现的同步点 shuffle（例如 Apache Spark 和 MapReduce 的 shuffle 步骤） 区别 1 单 node 性能制约 受限与单 executor
07KT98C GJR5253100R028端到端以太网通信的新标准图片随着Arm推出可扩展矢量扩展(SVE)作为ARMv8-2中的可选扩展，编译器自动矢量器可以在优化SVE或Neon之间进行选择。...区别SVE和霓虹的一个重要特征是应用于向量的每个元素(车道)的预测。通过使用矢量预测，SVE经常可以对Neon不能实现的循环进行矢量化。有时，当一个循环可以用SVE或霓虹矢量化时，SVE实现会更有效。...例如，SVE预测可以消除Neon矢量化所需要的一些矢量比较和选择。对SVE和这两个关键属性的良好描述可以在IEEE微论文“Arm可伸缩向量扩展”中找到。艾尔。, 2017)[1]。...关于SVE和霓虹的例子和比较的更多细节可以在白皮书《SVE和VLA规划掠影》(F. Petrogalli，2020)中找到[2]。最后，在“Arm可扩展向量扩展和机器学习应用:(D. A....Petrogalli，2018)中找到了SVE在机器学习中的应用ABB 3BSE081230R1ABB 3BHE036342R0101ABB SNAT602TACABB 61001395G1ABB TPPB
上图显示了使用scalar和vector指令添加两组值的简单示例 例如，支持AVX-512指令集的CPU提供512位寄存器，与16个标量指令中的相同计算相比，它可以保存多达16个32位的值并执行简单操作如在一条指令中执行加法运算...3 Hive中的矢量化 为了利用这些优化，Hive在HIVE-4160中引入了矢量化查询执行，参考： https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-4160 矢量化查询执行引入了新的运算符和表达式...目前vectorized reader只能处理基本数据类型和不带嵌套的复杂类型。支持嵌套复杂类型处理的工作尚在进行中。...当查询的数据是嵌套复杂类型时(如list，map或struct)，查询引擎会降回使用非矢量化执行。...如果查询不能使用矢量化，则会回退到非矢量化执行。总的来说，从CDH6.0开始，在如今主流的处理器上，启用Parquet矢量化对于你查询Parquet表时都可以实现比以前更好的查询性能。
ndarray 与 python 原生 array 有什么区别 NumPy 数组在创建时有固定的大小，不同于Python列表（可以动态增长）。...更改ndarray的大小将创建一个新的数组并删除原始数据。 NumPy 数组中的元素都需要具有相同的数据类型，因此在存储器中将具有相同的大小。...通常，这样的操作比使用Python的内置序列可能更有效和更少的代码执行。 越来越多的科学和数学的基于Python的包使用NumPy数组，所以需要学会 Numpy 的使用。...Numpy 的矢量化（向量化）功能 如果想要将一个2-D数组 a 的每个元素与长度相同的另外一个数组 b 中相应位置的元素相乘，使用 Python 原生的数组实现如下： for (i = 0; i <...： c = a * b 矢量化代码有很多优点，其中包括： 矢量化代码更简洁易读 更少的代码行通常意味着更少的错误 该代码更接近地类似于标准数学符号（使得更容易，通常，以正确地编码数学构造） 矢量化导致更多的
ABB GJR5253100R028 OPC UA和云/边缘连接图片就循环向量化而言，循环内的条件语句通常会阻止向量化的发生。在某些简单的情况下，编译器可以执行中频转换以允许结果循环向量化。...中频转换通常计算采用和未采用路径的结果，并使用条件选择指令而不是分支，但是这种结果并不总是可能的。其他时候，这是可能的，但是与生成非向量代码相比，这被认为是次优的。...在这个HACCmk内核中，中频转换被编译器认为是无益的。很可能是因为计算成本很高，而且有多个变量，每个变量都需要条件选择。当不需要时，围绕力计算的分支被认为是更高的性能。...因此，循环不能使用Neon进行矢量化。我们可以用-fopt-vec-info-错过gcc的标志，打印有关失败的矢量化尝试的信息。...UCD208A101ABB 3BHE020018R0101ABB 3BHE037864R0108ABB UFC911B108ABB 3BHE024747R0101ABB UNITROL 1010ABB
ABB PFSK130 多个现场总线网络和协议图片我们的分析还表明Gauss-Seidel内核的自动编译器矢量化能力很差。由于内存访问模式和元素间依赖的数量，这是意料之中的。...在块多色的情况下，块中的元素是顺序处理的，因此，连续节点之间的依赖性仍然存在。为了打破这些依赖性，可以通过交错元素来合并具有相同颜色的不同块。...经过几次实验，我们发现最佳的解决方案是根据多重网格处理的层次混合不同的技术。在我们当前的HPCG实现中对于最精细的级别，我们使用多级任务依赖图技术，因为可用元素的数量提供了足够的并行性。...对于较粗糙的级别，我们使用修改的块多色，其中块的大小和颜色的数量取决于实际的网格大小和可用线程的数量。矢量化，即使没有提供通过内部函数或手工汇编代码的手动矢量化，使用我们应用的技术应该更容易实现。...事实上，我们执行的代码更改支持手动展开，缩小了与潜在的手动矢量化版本的差距。
ABB 3BSE015088R1 受益于持续的基于网络的监控图片跟踪SVE二进制文件时需要考虑的一个重要问题是，输出跟踪很容易耗尽大量磁盘空间。...因此，我们支持开发者的标记指令必须包括在它们的SVE代码中，以定义开始/结束区域(支持多个区域)记忆痕迹客户端将执行。在典型的场景中，这对应于应用程序的主要内核循环。请注意，将只跟踪这些标记内的区域。...这些标记也应该在可矢量化循环之外，因为它们可能会妨碍矢量化。内存跟踪片段显示了非SVE内存访问的初始部分(跟踪2990到2995)，后面是SVE访问(跟踪2996到3001)，这可以从序号。...在这个内存跟踪片段中只捕获加载访问，但是写操作出现在完整的内存跟踪中。看着“大小我们还可以观察到三个完整的SVE向量加载(64字节大小等于512位向量长度)。内存跟踪通常用于不同类型的后处理分析。...这可以包含各种各样的脚本和工具，从简单的解析脚本到更复杂的缓存模拟器等等。处理内存跟踪超出了ArmIE的范围，因此，目前没有额外的工具包含在其中。由开发人员将生成的跟踪集成到他们的分析工作流和工具中。
在这篇文章中，我将展示两种使用 GBM 模拟价格路径的方法： 使用 for 循环迭代价格路径的数量和每个路径中的时间步数 向量化，我们一次对整个向量或矩阵进行操作 基于循环的 GBM 模拟 for 下面是在嵌套循环中运行...GBM 模拟的矢量化方法 R 中的许多操作都是矢量化的——这意味着操作可以在后台并行发生，或者至少可以使用用 C 编写的、对用户隐藏的紧密循环运行得更快。 向量化的经典例子是两个向量的元素相加。...z\[i\] <- x\[i\] + y\[i\] } z 通过矢量化，我们可以简单地做到： z <- x + y z R 中的许多操作都是矢量化的——事实上，R 的设计就是考虑到这一点。...这就是下面代码中的矩阵 epsilon 。 然后，我们可以在单个操作 中 将该矩阵转换 nsim * t 为具有我们所需参数的 GBM 的实现。...特别是，它是一个有用的工具，可以帮助您建立 _期权定价_等概念。 利用 R 的矢量化工具，我们可以立即运行数以万计的模拟。
如： 空指针异常 类型转换错误 数组越界 2.非RuntimeException: 外部环境导致程序的异常，和程序无关 如：在读取外部文件的时候...Exception体系包括RuntimeException体系和其他非RuntimeException的体系 ： ① RuntimeException：RuntimeException体系包括错误的类型转换...但是依然有一些资源需要程序员来收集，比如文件、网络连接和图片等资源。 应该声明方法抛出异常还是在方法中捕获异常？原则：捕捉并处理哪些知道如何处理的异常，而传递哪些不知道如何处理的异常。...在本级中，只能处理一部分内容，有些处理需要在更高一级的环境中完成，所以应该再次抛出异常。这样可以使每级的异常处理器处理它能够处理的异常。...② 将异常与普通错误区分开：对于普通的完全一致的错误，应该编写处理这种错误的代码，增加程序的鲁棒性。只有外部的不能确定和预知的运行时错误才需要使用异常。
Hive Metastore 中的DbLockManager 会存储和管理所有事务锁信息。心跳会定期从锁持有者和事务发起者发送到 Hive Metastore，以防止过时的锁和事务。...矢量化使某些数据和查询能够处理整列而不是一次一行的原始类型的批次。 矢量化介绍 矢量化查询执行批量处理 Hive 数据，将大量的行数据导入列，而不是中间结果。...hive.vectorized.groupby.flush.percent 超过内存阈值时刷新的矢量化分组聚合散列中条目的 0.0 和 1.0 之间的比率。...使用宽数据类型时，矢量化表达式的表达式计算过程中可能会发生数值溢出，其方式与非向量化表达式不同。因此，与非矢量化表达式返回的结果相比，矢量化表达式返回的查询结果可能不同。...启用此配置后，Hive 使用矢量化表达式来处理数字溢出，其方式与处理非矢量化表达式的方式相同。
ABB DSMC112 可寻址远程传感器高速公路图片块中的元素是顺序处理的，因此，连续节点之间的依赖性仍然存在。为了打破这些依赖性，可以通过交错元素来合并具有相同颜色的不同块。...经过几次实验，我们发现最佳的解决方案是根据多重网格处理的层次混合不同的技术。在我们当前的HPCG实现中对于最精细的级别，我们使用多级任务依赖图技术，因为可用元素的数量提供了足够的并行性。...对于较粗糙的级别，我们使用修改的块多色，其中块的大小和颜色的数量取决于实际的网格大小和可用线程的数量。矢量化，即使没有提供通过内部函数或手工汇编代码的手动矢量化，使用我们应用的技术应该更容易实现。...事实上，我们执行的代码更改支持手动展开，缩小了与潜在的手动矢量化版本的差距。...3BSE018161R1ABB 3BSE018161R1ABB DSDP140AABB 57160001-ACTABB PP885 3BSE069276R1ABB PP885ABB 3BSE069276R1ABB
MATLAB作为一种特殊的编程语言，其在循环的优化上并不是特别出色，但在矩阵化运算（也称矢量化运算）上具有较其他编程语言不可比拟的优势。...为了比较在matlab中for循环与向量化运算的差别，在此做一个小实验，实验过程如下： 在matlab中计算1000到10000大小的矩阵相乘，为了节约时间，以500为矩阵大小的步长。...下图不同矩阵大小与计算所花时间的关系图，以及不同矩阵大小与for循环所花时间和向量化计算时间之比： 图1. 不同矩阵大小与计算所花时间 图2....不同矩阵大小与for循环所花时间和向量化计算时间之比 从图中不难发现，在MATLAB中矢量化计算比for循环计算显著的优势，尤其时当矩阵尺度较大时，矢量化计算的优势越明显。...当然，并不是所有情况下都能采用矢量化计算，得根据实际情况来确定。矢量化计算高效便捷、公式化、代码直观并于阅读，但其编程韵味略显不足。本文相关代码放置文末，感兴趣得小伙伴可以试一试。
凸优化问题是指 是闭合的凸集且 是 上的凸函数的最优化问题，这两个条件任一不满足则该问题即为非凸的最优化问题。...其中， 是 凸集是指对集合中的任意两点 ，有 ，即任意两点的连线段都在集合内，直观上就是集合不会像下图那样有“凹下去”的部分。...注意：中国大陆数学界某些机构关于函数凹凸性定义和国外的定义是相反的。Convex Function在某些中国大陆的数学书中指凹函数。Concave Function指凸函数。...但在中国大陆涉及经济学的很多书中，凹凸性的提法和其他国家的提法是一致的，也就是和数学教材是反的。...如果不是凸函数，则不是凸优化问题之所以要区分凸优化问题和非凸的问题原因在于凸优化问题中局部最优解同时也是全局最优解，这个特性使凸优化问题在一定意义上更易于解决，而一般的非凸最优化问题相比之下更难解决。
在本文中取而代之的是，Malisiewicz 博士用矢量化代码替换了这个内部循环，这就是我们在应用非极大值抑制时能够实现更快速度的原因。...我们不再使用内部 for 循环来对单独对每个框进行循环，而是使用 np.maximum 和 np.minimum 对代码进行矢量化，这使得我们能够在坐标轴上找到最大值和最小值而不仅仅是一个数。...第 47 行和第 48 行也被矢量化，在这里我们计算每个矩形的宽度和高度来进行检查。相似的，第 51 行上的重叠率也被矢量化。...Malisiewicz 等人提出的方法与 FelZeZnZWalb 等的基本相同。但通过使用矢量化代码，我们能够在非极大值抑制上实现 100 倍加速！...这种方法和 Felzenszwalb 等人提出的方法几乎一样，但是通过移除一个内部循环函数和利用矢量化代码，我们能够得到一种更快的替代方法。
在这个例子中，“n”可能不是向量宽度的倍数，向量器必须以标量代码的形式执行最后几次迭代。保留循环的标量副本会增加代码大小。...如果指针A和B指向连续的地址，那么将代码矢量化是非法的，因为A的某些元素将在从数组B读取之前被写入。...展开循环的决定取决于寄存器压力和生成的代码大小。...当向量化和展开因子较大时，行程计数较小的循环可能会将大部分时间花费在标量（而不是矢量）代码中。...为了解决这个问题，内环矢量器被增强了一个特性，允许它用矢量化和展开因子组合对尾数循环进行矢量化，这使得小行程计数循环更有可能仍然在矢量化代码中执行。
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