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前端要知道的Linux 的 RPM 和 YUM 包管理

你可以尝试使用 gfortran --help,也可以尝试使用 which gfortran,或者尝试使用 type gfortran。 缺少 gfortran 命令 1[ian@attic-f21 ~]$ gfortran --help 2bash: gfortran: command not found 3 4[ian@attic-f21 ~]$ gfortran --help 5bash: gfortran: command not found... 6Install package 'gcc-gfortran' to provide 如果想知道您的 rpm 版本支持的所有标签,可以尝试运行 rpm --querytags。 查询包文件 上述包命令查询 RPM 数据库中已安装的包。 如果 command_not_found_handle 函数存在,则会使用原始的命令和原始的参数来调用它,该函数的退出状态会变成该 shell 的退出状态。

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尾递归的后续探究

本文作者:IMWeb 孙世吉 原文出处:IMWeb社区 未经同意,禁止转载 0 前言 去年大致也是这个事件,曾经探索过尾调用(PTC)相关的内容,并总结了一片文章——朋友你听说过尾递归。 3.1 隐式优化问题 首先,由于引擎消除尾递归是隐式的,函数是否符合尾调用而被消除了尾递归很难被程序员自己辨别。 相关影响内容在作者之前的文章中也有提及——PTC存在的问题 这也就是上文提到调用栈溢出的根本原因,尾调用优化已经被实现但是没有在特性中默认支持的理由目前正在TC39标准委员会中讨论,感兴趣的同学也可以看看 4 STC 尾调用优化存在的问题其实是在于其优化过程是不受开发者控制和了解的,所以来自 Mozilla 和微软的委员提出从语法上指定尾部调行为(Syntactic Tail Call)。 : 直接原因: 各大浏览器(除了safari)根本就没部署尾调用优化 根本原因: 尾调用优化依旧有隐式优化和调用栈丢失的问题 参考资料 朋友你听说过尾递归 JS中尾递归STC与PTC(hax演讲视频)

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    Linux中RPM 和 YUM 包管理详解

    您可以尝试使用 gfortran --help,也可以尝试使用 which gfortran,或者尝试使用 type gfortran。 : gfortran: command not found [ian@attic-f21 ~]$ gfortran --help bash: gfortran: command not Install package 'gcc-gfortran' to provide command 'gfortran'? 如果想知道您的 rpm 版本支持的所有标签,可以尝试运行 rpm--querytags。 如 所示,yum 将列出已安装的和可用的包。 如果 command_not_found_handle 函数存在,则会使用原始的命令和原始的参数来调用它,该函数的退出状态会变成该 shell 的退出状态。

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    尾递归的后续探究

    0 前言 去年大致也是这个事件,曾经探索过尾调用(PTC)相关的内容,并总结了一片文章——朋友你听说过尾递归。 3.1 隐式优化问题 首先,由于引擎消除尾递归是隐式的,函数是否符合尾调用而被消除了尾递归很难被程序员自己辨别。 相关影响内容在作者之前的文章中也有提及——PTC存在的问题 这也就是上文提到调用栈溢出的根本原因,尾调用优化已经被实现但是没有在特性中默认支持的理由目前正在TC39标准委员会中讨论,感兴趣的同学也可以看看 4 STC 尾调用优化存在的问题其实是在于其优化过程是不受开发者控制和了解的,所以来自 Mozilla 和微软的委员提出从语法上指定尾部调行为(Syntactic Tail Call)。 : 直接原因: 各大浏览器(除了safari)根本就没部署尾调用优化 根本原因: 尾调用优化依旧有隐式优化和调用栈丢失的问题 参考资料 朋友你听说过尾递归 JS中尾递归STC与PTC(hax演讲视频)

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    f2py:连接 FORTRAN 和 Python 的桥梁

    f2py 是 numpy 的一部分,当你安装了 numpy 时就已经包含 f2py 了,其可以被用来构建 Python C/API 扩展模块,从而更容易调用 FORTRAN77/90/95 子程序,FORTRAN77 将 fortran 程序转换为 python 可用的程序是非常必要的,尤其是在进行复杂数值计算和处理大量数据时,调用 fortran 程序比使用 python 要高效的多。 查看支持的 c 编译器选项 python.exe f2py.py -c --help-compiler ? 如果使用 vc 的话,指定编译器为 msvc, 当然也可以使用 mingw32。 本文主要使用的 fortran 编译器是 gfortran, c 编译器选项是 mingw32 和 msvc,建议使用mingw32。 注:目前gfortran对python3.5及以上的版本支持并不好,在使用3.x以上版本进行编译时,只有3.4.版本能够编译成功,使用3.5版本编译时失败。

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    使用line_profiler对python代码性能进行评估优化

    line_profiler的安装 line_profiler的安装支持源码安装和pip的安装,这里我们仅介绍pip形式的安装,也比较容易,源码安装方式请参考官方开源地址。 简单介绍一下每一列的含义:代码在代码文件中对应的行号、被调用的次数、该行的总共执行时间、单次执行所消耗的时间、执行时间在该函数下的占比,最后一列是具体的代码内容。 在演示line_profiler的性能测试之前,让我们先看看如何将一个fortran的f90文件转换成python可调用的动态链接库文件。 软件包 (1) gcc-fortran-10.2.0-4 下载大小: 9.44 MiB 全部安装大小: 31.01 MiB :: 进行安装? 总结概要 本文重点介绍了python的一款逐行性能分析的工具line_profiler,通过简单的装饰器的调用就可以分析出程序的性能瓶颈,从而进行针对性的优化。

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    xmake v2.3.6 发布, 新增fortran编译支持

    这个版本重点对其他语言的支持做了一些改进,比如新增了fortran的编译支持,zig语言的实验性支持,另外对golang/dlang增加了第三方依赖包支持以及交叉编译支持。 , 毕竟有些c/c++项目中,还是会偶尔调用其他语言的代码接口,比如与cuda, dlang, objc,swift, asm等语言的混合调用,所以xmake还是会对他们做一些基础性的编译支持。 新特性介绍 Fortran语言编译支持 这个版本开始,我们已经完全支持使用gfortran编译器来编译fortran项目,我们可以通过下面的命令,快速创建一个基于fortran的空工程: $ xmake , 我们也可以通过cmake变相支持它,xmake会自动内部调用cmake中转下生成结果,对用户而言使用上没啥区别,只需要确保cmake已经安装即可: $ xmake project -k xcode gfortran编译器 #887: 支持zig编译器 #893: 添加json模块 #898: 改进golang项目构建,支持交叉编译 #275: 支持go包管理器去集成第三方go依赖包 #581: 支持

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    Ubuntu下安装GAMIT 10.40

    4.2编译器和libx11-dev库支持gfortran是软件推荐使用的编译器。

    ubuntu系统自带了gcc4.2,但是却没有安装gfortran编译器。 而你安装时安装程序会调用默认的gfortran编译器,除非你指定gcc为你的编译器。

    接着输入

    apt-get install gfortran

    系统自动下载并安装gfortran

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    Ubuntu16.04中Caffe的安装

    根据个人需要进行修改 a.若使用 cudnn,则将#USE_CUDNN := 1 修改成:USE_CUDNN := 1 注意:GPU运算能力(GPU Compute Capability )3.0以上才支持 Makefile:532: recipe for target 'runtest' failed make: *** [runtest] 已放弃 (core dumped) 这个问题就是,电脑不支持 在安装 scipy 库的时候,需要先安装 fortran 编译器 (gfortran),如果没有这个编译器就会报错,因此,我们可以先安装一下。 a.首先回到 caffe 的根目录,然后执行安装代码: $ sudo apt-get install gfortran $cd . 配置环境变量,以便 python 调用 $sudo vim ~/.bashrc 加入 export PYTHONPATH=/home/fc/caffe/python:$PYTHONPATH $

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    离线编译OpenMolcas+QCMaquis

    由于OpenMolcas和QCMaquis都在不断更新,且近期QCMaquis在GitHub上开源了,以后OpenMolcas很可能会直接在主分支中支持QCMaquis。 QCMaquis手册上写着目前不支持Intel编译器,就不尝试了。 (2)cmake版本>=3.7,笔者机子上装的是3.19.0(可运行cmake --version查看版本号)。 /configure --prefix=/home/$USER/software/gsl-2.6 FC=gfortran CC=gcc CXX=g++ make -j16 make install 完成后在 顺便一提,笔者开发的MOKIT程序可以调用这些软件自动做多参考计算,无需学习使用OpenMolcas和QCMaquis,也无需学习复杂的CASSCF计算。 下期笔者将展示MOKIT调用这些软件做DMRG等计算的例子。

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    ES6--字符串的扩展

    endsWith(): 返回布尔值,表示参数字符串是否在原字符串的尾部。 Clearlove'); // true string.stattsWith('Hello'); // true string.endsWith('Clearlove'); // true 这三个方法都支持第二个参数 padStart()用于在头部补全,padEnd()用于在尾部补全。 如果你不想要这个换行,可以使用trim方法消除它。 大括号内部可以放入任意的JavaScript表达式,可以进行运算,以及引用对象属性,还能调用函数。

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    正则表达式优化

    ——《精通正则表达式》总结 [TOC] 第4章:表达式的匹配原理 引擎 DFA (Deterministic Finite Automaton 确定有穷自动机): 常见的只有MySQL,文本主导,不支持反向引用和捕获括号 表达式主导,编译快,内存少,写法不同有性能差异 标准 POSIX NFA: leftmost-longest,尝试所有确保最长 golang leftmost-first和leftmost-first都支持 *快(Java 10% Python 50倍) 消除没必要的括号 消除没必要的[字符组] 忽略优先量词*? >固化分组)和占有优先量词*+ 最可能匹配的分支放前面(POSIX 会全部尝试取最长就不需要) 结尾部分分散到各个部分(有些系统不需要如Perl的$) 消除循环 "(\\.|[^\\"]+)*" 优化为 >""[^"]*)*)|([^",]*)) 消除注释 /\*.*?\*/ /\*([^*]|\*+[^/*])*\*+/ 消除循环 /\*[^*]*\*+(?

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    Java中可重入锁ReentrantLock原理剖析

    它比使用synchronized关键词更灵活,并且能够支持条件变量。它是一种控制并发的工具,一般来说,它控制对某种共享资源的独占。也就是说,同一时间内只有一个线程可以获取这个锁并占用资源。 新加入的节点会放在队列尾部。 二、 非公平锁的lock方法 2.1、lock方法流程图 ? 3.2、tryAcquire一旦返回false,就会则进入acquireQueued流程,也就是基于CLH队列的抢占模式: 3.2.1、首先,在CLH锁队列尾部增加一个等待节点,这个节点保存了当前线程, 通过调用addWaiter实现,这里需要考虑初始化的情况,在第一个等待节点进入的时候,需要初始化一个头节点然后把当前节点加入到尾部,后续则直接在尾部加入节点就行了。 在基于CHL队列的锁竞争中,依靠CAS操作保证原子操作,依靠LockSupport来做线程的挂起和唤醒,使用队列来保证并发执行变成了串行执行,从而消除了并发所带来的问题。

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    面试官:JVM对锁进行了优化,都优化了啥?

    小白:自旋锁、自适应自旋锁、锁粗化、锁消除、偏向锁、轻量级锁。 面试官:介绍一下自旋锁?为什么引入自旋锁? 小白:如果在一段代码中同一线程反复获取、释放同一个对象的锁,将会生产不必要的性能开销,所以需要把获锁的范围扩大,对同一个对象的锁操作只进行一次,在头部获取锁,在尾部释放锁。 面试官:锁消除是什么? 小白:锁消除是指JIT在运行时分析到使用了锁的同步代码在实际运行时不可能存在共享数据被竞争的情况,对锁进行去除。例如如果一个局部变量在方法内部不可能被外部引用,那么它就不需要加锁控制,可以去掉锁。 CAS底层实现使用了C++,在其代码中会根据操作系统和处理器的不同来选择对应的调用代码,以Windows和x86处理器为例,如果是多处理器,通过带lock前缀的cmpxchg指令对缓存加锁或总线加锁的方式来实现多处理器之间的原子操作 面试官:那你知道CAS中的ABA问题

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    面试官:兄弟,说说 ArrayList 和 LinkedList 有什么区别

    面试官会感到满意?我只能说,如果面试官比较仁慈的话,他可能会让我们回答下一个问题;否则的话,他会让我们回家等通知,这一等,可能意味着杳无音讯了。 为什么会这样呢?为什么为什么?回答的不对? 这不前后矛盾?一个类既然实现了 Serilizable 接口,肯定是想要被序列化的,对吧?那为什么保存关键数据的 elementData 又不想被序列化呢? LinkedList 还实现了 Serializable 接口,这表明 LinkedList 是支持序列化的。 从集合尾部位置新增元素花费的时间193 ArrayList 花费的时间比 LinkedList 要少一些。 node(int) 方法,在执行 list.iterator() 的时候:先调用 AbstractSequentialList 类的 iterator() 方法,再调用 AbstractList 类的

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    自动做多参考态计算的程序MOKIT

    若想使用gfortran编译器,请自行打开Makefile文件将前几行gfortran相关注释激活(去掉#号),并注释ifort相关语句。 在运行automr前我们还需修改GAMESS源代码。 这是因为官方GAMESS只支持少于12对的GVB计算,现今借助于automr可以很容易、自动地做几十对甚至上百对的GVB计算。 前段时间的帖子《广义价键计算及初始轨道的构造》中介绍的自动做GVB计算的代码,其中传轨道部分用的是MOKIT里两年前的一些小程序,且仅支持Cartesian型基函数,有不少限制。 automr会自动调用各个量化程序做HF、GVB和CASSCF等计算,过程中会自动确定活性空间为CAS(4,4),无需用户人为指定。 但是支持在mokit{}中写force关键词输出CASSCF解析梯度。用户也可以用算完的文件(手动)添加关键词做结构优化。 5.

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    【死磕Netty】-----Netty的核心组件

    Netty具有如下特性(摘自《Netty in Action》) 分类 Netty的特性 设计 统一的API,支持多种传输类型,阻塞和非阻塞的 简单而强大的线程模型真正的无连接数据报套接字支持链接逻辑组件以支持复用 性能 拥有比 Java 的核心 API 更高的吞吐量以及更低的延迟得益于池化和复用,拥有更低的资源消耗最少的内存复制 健壮性 不会因为慢速、快速或者超载的连接而导致 OutOfMemoryError 消除在高速网络中 当一个数据流进入 ChannlePipeline 时,它会从 ChannelPipeline 头部开始传给第一个 ChannelInboundHandler ,当第一个处理完后再传给下一个,一直传递到管道的尾部 与之相对应的是,当数据被写出时,它会从管道的尾部开始,先经过管道尾部的 “最后” 一个ChannelOutboundHandler,当它处理完成后会传递给前一个 ChannelOutboundHandler ChannelPipeline 过程如下: 一个 ChannelInitializer 的实现被注册到了 ServerBootStrap中 当 ChannelInitializer.initChannel() 方法被调用

    1.6K50

    尾递归优化原理与Python实现(以Fibonacci数列和小明爬楼梯问题为例)

    众所周知,在函数递归调用时,要保存函数调用的位置以便使得被调函数结束后能够返回正确的位置,这个信息保存在线程栈中。由于栈的空间有限,所以如果函数递归调用深度超过一定限制,会导致栈崩溃。 所谓尾递归,是指函数调用出现在函数的尾部最后一条语句,并且函数返回值不作为其他表达式的一部分。如果编译器支持尾递归优化的话,这种情况下将不会保存返回位置,从而避免栈崩溃。 然而,不要高兴的太早,把代码中的n修改为1200,交换两个函数调用的顺序,重新测试结果如下: ? 还是栈崩溃。。。。 看来要真正实现尾递归优化,只是改写代码还不够啊,还需要编译器或解释器的支持才行。 从上面的情况来看,Python解释器默认并没有支持尾递归优化。 网上有一个使用修饰器修改栈中参数实现尾递归优化的方法,不过代码是Python 2的,我进行了简单修改,变成了Python 3的版本。 这样真的可以?我们让事实来说话,修改测试代码: ? 运行结果如下: ?

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    面试官:LinkedList 真的是查找慢、增删快?

    但实际上真的是这样的?我们一起来看看吧。 测试程序 测试程序代码基本没有什么营养,这里就不贴出来了,但是得把程序的运行结果贴出来,方便逐个分析。 // 直接在尾部添加元素 elementData[size++] = e; return true; } 可以看出,对ArrayList的尾部插入,直接插入即可, . */ transient Node<E> last; add(E e)方法,该方法中调用了linkLast(E e)方法。 ArrayList 头部插入 add(int index, E element)方法,可以看到通过调用系统的数组复制方法来实现了元素的移动。所以,插入的位置越靠前,需要移动的元素就会越多。 ,如果是调用linkLast()方法,否则调用linkBefore(),那么是否真的就是需要重头开始遍历呢?

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    递归与尾递归简析

    当递归调用是函数最后执行的一步时,该递归函数就是尾递归。 与之相对的是非尾递归函数,你先执行递归调用,然后获取递归调用的结果进行计算, 这样你需要先获取每次递归调用的结果,才能获取最后的计算结果。 我们发现cal(n-1)返回的值被cal(n)使用,因此对cal(n-1)的调用并不是cal(n)所做的最后一步。 cal(6-1) 6*5*cal(5-1) 6*5*4*cal(4-1) 6*5*4*3*cal(3-1) 6*5*4*3*2*cal(2-1) 6*5*4*3*2*1 720 通常认为尾递归函数优于非尾部递归函数 ,编译器优化尾部递归函数的思想很简单,因为递归调用是最后一条statement,所以在当前函数中没有什么可做的,这样没有必要保存当前函数的堆栈结构了。 而非尾递归函数调用的过程当中系统为每一层的返回点、局部量等开辟了栈来存储,因此递归次数过多容易造成栈溢出。 一个non-tail递归函数可以优化成尾递归函数?

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