{'Response': {'Error': {'Code': 'AuthFailure.SignatureFailure', 'Message': 'The provided credentials could not be validated. Please check your signature is correct.'}, 'RequestId': 'e4da7901-6665-4043-9823-91f2efb5e27b'}}
当在java中使用new关键字时,将分配内存,但我在这里感到困惑:
Foo f1 = new Foo(); //consumes memory m1
Foo f2 = new Foo(); //consumes memory m2
f2=f1; //Now, f2 just points to f1, so what about the memory m2
内存m2只是等待GC,因为内容没有被复制,f2和f1都指向相同的东西现在是m1还是m2?这会导致未使用的内存直到GC完成它的工作吗?
欢迎对此作出任何解释或发表意见。
我有以下用php编写的代码,并且一直在阅读Cuda以利用我的旧GeForce8800 Ultra的GPU处理能力。如何将此嵌套组合测试转换为Cuda并行处理代码(如果可能的话……)?2d阵列的总组合:$a、$b、$c、$d、$e迅速上升到数万亿...
foreach($a as $aVal){
foreach($b as $bVal){
foreach($c as $cVal){
foreach($d as $dVal){
foreach($e as $eVal){
$ad
我正在尝试访问由JNA加载的本机(fortran)库(mylib.so)。该库可由火花作业并行访问。到目前为止,我还没有同步方法调用(或库),因为对共享库的调用是计算中的瓶颈,它们必须并行运行。
我得到以下错误:
# A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment:
#
# SIGSEGV (0xb) at pc=0x00007ffbcb5f8dcd, pid=58569, tid=140708155152128
#
# JRE version: Java(TM) SE Runtime Environment (
我目前正在测试根据键值对列表进行排序的最佳算法。
我有一个非常简单的对象(以下代码片段来自C#)
class BasicObject
{
int Key;
}
密钥是在构造对象时随机设置的。
所以我有一个BasicObject对象列表,最后需要按键值排序。
List<BasicObject> basicList = new List<BasicObject>();
for (int i = 0; i < someAmount; i++)
{
basicList.Add(new BasicObject());
}
我的想法是,创建一个名为orderedList的新列
下面是我在C++和D中进行的一个比较并行性的实验。我用两种语言实现了一种算法(一种用于网络中社区检测的并行标记传播方案),使用相同的设计:并行迭代器获得一个句柄函数(通常是一个闭包),并将其应用于图中的每个节点。
下面是D中的迭代器,使用taskPool从std.parallelism实现
/**
* Iterate in parallel over all nodes of the graph and call handler (lambda closure).
*/
void parallelForNodes(F)(F handle) {
foreach (node v; ta
我知道,通常现代的C++编译器和处理器会执行某些优化,有时会重新排序指令以获得更好的性能。
C++11在关系之前引入了一个序列。如果指令A按程序顺序排在指令B之前,则在 B之前对A进行排序。
int data = 0;
bool ready = 0;
// A is sequenced before B
data = 6; // A
ready = true; // B
C++11还定义了在关系之前对进行排序的需求。
给定任何两个评估A和B,如果A是在B之前排序的,则A的执行应先于B的执行。
这让我很困惑。对我来说,它与无序执行相冲突,因为重新排序可能会破坏上述所需的属性
我稍微修改了一下的标准代码
替换为数字,变量zz
import pyopencl as cl
import numpy
import numpy.linalg as la
import datetime
from time import time
zz=100
a = numpy.random.rand(zz).astype(numpy.float32)
b = numpy.random.rand(zz).astype(numpy.float32)
c_result = numpy.empty_like(a)
# Speed in normal CPU usage
time1 = time(