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英佩游戏发表虚幻引擎 5,打开CQ9游戏元宇宙

至于未来游戏会长什么样子,其中包含CQ9跳高高、BBIN糖果派对、PG宝石侠、JDG等等游戏也都是采用虚幻引擎5,,Epic人提到去年12月PS5和Xbox Series X / S的《骇客任务:复活》

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GRPC-C++源码分析(七)--ServerCompletionQueue续

3.2.1 cq初始化 cq = static_cast<grpc_completion_queue*>( gpr_zalloc(sizeof(grpc_completion_queue) + vtable->data_size + poller_vtable->size())); vtable->data_size为 sizeof(cq_next_data 2.1.4节 grpc_iomgr_platform_init方法后得到的全局变量 所以最终 grpc_pollset_size的取值是sizeof(grpc_pollset) //ev_epollex_linux.cc (cq), &cq->mu); POLLSET_FROM_CQ本质是个grpc_pollset* pollset,指向的是cq额外开辟的空间 grpc-poller_vtable的初始化.jpg 可以这样理解 ->init最终调用的是ev_epollex_linux.cc文件中的pollset_init方法 再来看第二句 vtable->init(DATA_FROM_CQ(cq), shutdown_callback

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    Cambridge Quantum (CQ) 开源“lambeq”:用于实验量子自然语言处理 (QNLP) 的 Python 库

    Cambridge Quantum (“CQ”)宣布发布世界上第一个工具包和用于量子自然语言处理 (QNLP)的开源库,称为“lambeq”。 Lambeq 与 CQ (Cambridge Quantum) TKET 无缝集成,TKET 是世界领先且发展最快的量子软件开发平台,也是完全开源的。

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    操作系统与存储:解析Linux内核全新异步IO引擎io_uring设计与实现

    http://davmac.org/davpage/linux/async-io.html So from the above documentation, it seems that Linux doesn't 过往同步IO接口 当今Linux对文件的操作有很多种方式,过往同步IO接口从功能上划分,大体分为如下几种。 AIO 后来,应这类诉求,产生了异步IO接口,即Linux Native异步IO——AIO。 关于“应该是什么样子”,我曾听智超兄说过这样的一句话:“Linux应该是什么样子,它现在就是什么样子。”  cq;  int ring_fd; }; 核心接口 相关接口在头文件linux/tools/io_uring/liburing.h,如果是通过标准方式安装的liburing,则在/usr/include

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    io_uring和Node.js

    前言:io_uring是大神Jens Axboe开发的异步IO框架,在Linux内核5.1引入。 1 io_uring介绍 在io_uring之前,Linux没有成熟的异步IO能力,什么是异步IO呢? + p.cq_off.head; cring_tail = cq_ptr + p.cq_off.tail; cring_mask = cq_ptr + p.cq_off.ring_mask; cqes = cq_ptr + p.cq_off.cqes; io_uring不仅实现非常复杂,就连使用也非常复杂,但是目前只需要大致了解原理就好了。 看起来是一个很棒的事情,io_uring---Linux上真正的异步IO。但其中所蕴含的知识远不止于此,有空再更。

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    Linux 5.1内核AIO 的新归宿:io_uring

    …… 背景 Linus 和 Jens 在讨论的,就是 Linux Kernel 即将在 5.1 版本加入一个重大 feature:io_uring。 在 io_setup 返回的时候,内核已经初始化好了 SQ 和 CQ,此外,还有内核还提供了一个 Submission Queue Entries(SQEs)数组。 ? 这块内存共分为三个区域,分别是 SQ,CQ,SQEs。 kernel 返回的 io_sqring_offset 和 io_cqring_offset 分别描述了 SQ 和 CQ 的指针在 mmap 中的 offset。 参考 lore.kernel.org/linux-b lwn.net/ml/linux-fsdeve git.kernel.dk/cgit/fio/ lore.kernel.org/linux-b lwn.net

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    从内核看io_uring的实现---第一篇(基于5.9.9)

    前言:最近研究了一下Linux的高性能异步IO框架io_uring,并尝试引入Node.js中应用起来。 , 0, sizeof(p->cq_off)); p->cq_off.head = offsetof(struct io_rings, cq.head); p->cq_off.tail ->khead = cq->ring_ptr + p->cq_off.head; cq->ktail = cq->ring_ptr + p->cq_off.tail; cq->kring_mask = cq->ring_ptr + p->cq_off.ring_mask; cq->kring_entries = cq->ring_ptr + p->cq_off.ring_entries; cq->koverflow = cq->ring_ptr + p->cq_off.overflow; cq->cqes = cq->ring_ptr + p->cq_off.cqes;

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    TiKV 源码解析系列文章(七)gRPC Server 的初始化和启动流程

    完成队列是 gRPC 的一个核心概念,grpc-rs 为每一个完成队列创建一个线程,并在线程中运行一个事件循环,类似于 Linux 网络编程中不断地调用 epoll_wait 来获取事件,进行处理: / / event loop fn poll_queue(cq: Arc<CompletionQueueHandle>) { let id = thread::current().id(); let cq = CompletionQueue::new(cq, id); loop { let e = cq.next(); match e.event_type } let tag: Box<CallTag> = unsafe { Box::from_raw(e.tag as _) }; tag.resolve(&cq start(&mut self) { unsafe { grpc_sys::grpc_server_start(self.core.server); for cq

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    使用 GO-CQHttp或mirai框架 搭建QQ的机器人

    Go-CQHttp搭建QQ机器人 官方文档在这——>ATRU官方文档 Go-CQHttp + Atri 使用Linux系统部署 需求 服务器一台/带有Linux的机器 Python环境版本>=3.8 SSH 终端工具,推荐Xshell 配置Go-CQHttp 前往go-cqhttp release下载cqhttp对应的linux服务端go-cqhttp_linux_amd64.tar.gz文件 使用ssh工具进入服务 BotSelfConfig: host: "127.0.0.1" # 监听ip,要和cq-http中的设置保持一致。 port: 20000 # 监听端口,要和cq-http中的设置保持一致。 此时,我们再screen -r cqhttp返回cq的screen,发现已经连接上atri辣!

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    解锁tRPC高性能密码:网络方案简介!

    Linux kernel 4.9+中,实现了Soft-RoCE,也即软件版本的RoCE v2,主要用于测试、学习。 CQ:内核生产,然后通知(若用户程序睡眠等待则唤醒)用户态消费。其中元素称为CQE。 这其实是最常规也是最经典的异步模型,在众多异步设计中可见。 另外,io_uring支持批量生产和消费,也即连续生产多个SQ后,一次性通知内核,或者持续消费CQ直到其空。 io_uring在存储IO场景,相对之前的阻塞IO、glibc aio、linux aio等,都有不错的性能提升。 那么在网络IO场景呢?是否优于epoll等方案呢? (四)业务落地 在Linux网络IO场景中,io_uring并不比epoll带来额外的性能提升。这与存储IO不同。

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    时序数据库 InfluxDB(六)

    > ON <database_name> BEGIN <cq_query> END 在某个数据库上创建一个 CQ ,而查询的具体内容 cq_query 的语法为: SELECT <function[ 2、CQ 执行的数据范围? 3、CQ 的执行结果? CQ 会将执行结果存储到指定的 measurement ,但是存储的具体字段有哪些呢? : 在 8:00 执行 CQ ,数据范围是 [ 7:00 , 8:00 ) 在 8:30 执行 CQ ,数据范围是 [ 8:00 , 9:00 ) 在 9:00 执行 CQ ,数据范围是 [ 8:00 , 9:00 ) ,由于执行结果的 time 字段是 8:00 与上一次 CQ 一致,因此会覆盖上一次 CQ 的结果。

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    数据结构算法整理-04-循环队列和链队列

    ){ cq = (cque*)malloc(sizeof(cque)); cq->front = -1; cq->rear = -1; return cq; } 1.3 入队(重点) int insert(cque* cq,int x){ if (cq->rear+1 % MAXSIZE == cq->front){ printf("queue \n"); return 0; } cq->rear = (cq->rear+1)%MAXSIZE; cq->data[cq->rear] = x; \n"); return -1; } printf("delete %d\n",cq->data[cq->front+1]); cq->front= (cq->front =cq->rear){ printf("%d ",cq->data[cq->front+1]); cq->front= (cq->front+1)%MAXSIZE; } } 2.

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    数据结构与算法 -循环队列

    下溢条件:CQ.front==CQ.rear。 上溢条件:(CQ.rear+1)%maxsize==CQ.front,因为头指针指向的是一个空的元素,所以队满时实际队列容量为maxsize-1。 初始化 void InitQueue(CycQue CQ){ CQ.front=0; CQ.rear=0; } 2. 判断队列为空 int EmptyQueue(CycQue CQ){ if (CQ.rear==CQ.front) { return 1; }else{ =(CQ.rear+1)%maxsize; CQ.data[CQ.rear]=x; return 1; } } 4. return CQ.data[(CQ.front+1)%maxsize]; } }

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    【自考】数据结构第三章,队列,期末不挂科指南,第4篇

    ){ CQ->data = (int *)malloc(maxsize*sizeof(int)); CQ->front = 0; CQ->rear = 0; } //判断队列是否为空 int empty(CycQue *CQ){ if(CQ->rear==CQ->front) return 1; else return 0; } //入队列 int EnQueue (CycQue *CQ,int x){ if((CQ->rear+1)%maxsize==CQ->front){ printf("队列满"); return 0; } else{ CQ->rear =(CQ->rear+1) % maxsize; CQ->data[CQ->rear] = x; return } } int main() { CycQue CQ; init(&CQ); EnQueue(&CQ,2); EnQueue(&CQ,4);

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    GRPC-C++源码分析(六)--ServerCompletionQueue续

    =%d)", 2, (completion_type, polling_type)); //这两个vtable是cq的核心内容 const cq_vtable* vtable = &g_cq_vtable cq->vtable = vtable; cq->poller_vtable = poller_vtable; /* One for destroy(), one for pollset_shutdown */ gpr_ref_init(&cq->owning_refs, 2); //vtable的初始化 poller_vtable->init(POLLSET_FROM_CQ(cq), & cq->mu); vtable->init(DATA_FROM_CQ(cq), shutdown_callback); GRPC_CLOSURE_INIT(&cq->pollset_shutdown_done , on_pollset_shutdown_done, cq, grpc_schedule_on_exec_ctx); return cq; } completion_type

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    蛋蛋读NVMe之二: 吉祥三宝

    正如上图所示,系统中只有一对Admin SQ/CQ,它们是一一对应的关系;I/O SQ/CQ却可以很多,多达65535(64K减去一个SQ/CQ)。 行政人员少,干活的人多,很多公司都是这样的吧,所以Admin SQ/CQ少,I/O SQ/CQ多就不难理解了。Host端每个Core可以有一个或者多个SQ,但只有一个CQ。 SQ/CQ在Host内存中讲的); 两种类型的SQ/CQ:Admin和I/O,前者发送Admin命令,后者发送I/O命令; 系统中只能有一对Admin SQ/CQ,但可以有很多对I/O SQ/CQ; 对CQ来说,SSD是生产者,它很清楚CQ的尾巴在哪里,所以CQ Tail DB由自己更新,但是SSD不知道Host处理了多少条命令完成信息,需要Host告知,因此CQ Head DB由Host更新。 SSD根据CQ的头和尾,就知道CQ能不能以及能接受多少命令完成信息。

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    BigCQ: 将大规模合成的能力问题模式数据集形式化为 SPARQL-OWL查询模板

    胜任力问题(CQ)被用于许多本体工程方法中,以收集需求并跟踪正在构建的本体的完整性和正确性。 在本文中,我们提出了最大的CQ模板数据集BigCQ,并将其形式化为SPARQL-OWL查询模板。BigCQ是由常用的公理形状数据集自动生成的。 这些CQ模板和查询模板可以具体化为实际的CQ和SPARQL查询,如果填充了来自给定本体的资源标签和IRI。 我们还发布了数据集和脚本,将公理形状转换成成对的CQ模式和sparql - owl模板,使工程师能够适应他们的特殊需求的过程。 These pairs of CQ templates and query templates can be then materialized as actual CQs and SPARQL-OWL

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    洞悉技术的本质-Git内部原理探索

    要真正读懂本文可能需要以下基础: 有 Git 使用经验 对 Git 的三个分区有所了解 熟悉常用的 Linux 命令 对经典哈希算法有一定的了解,比如SHA-1、SHA-256、MD5等 在开始之前,让我们先抛出几个问题 接下来就是重头戏了,我们要将当前目录的文件/目录(Linux一切皆文件)添加到暂存区(stage/index)。 .localdomain> 1580651827 +0800 committer root <root@DESKTOP-CQ9JEC7.localdomain> 1580651827 +0800 Hello .localdomain> 1580651827 +0800 committer root <root@DESKTOP-CQ9JEC7.localdomain> 1580651827 +0800 .localdomain> 1580660050 +0800 committer root <root@DESKTOP-CQ9JEC7.localdomain> 1580660050 +0800

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