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    Linux Centos Php7安装Gmp扩展

    摘要 安装一个新程序,需要用到php的gmp扩展,目前还真的很少见到需要它的,gmp扩展是用来数学计算用的。 介绍可以去看看php官方手册,如果你不是开发,应该不用看。 https://www.php.net/manual/zh/intro.gmp.php 正文 由于我是用的oneinstack脚本,并且官方作者也写过安装gmp的过程,所以就省下了很多折腾的时间。 具体如下: yum -y install gmp-devel #这是在系统安装gmp 然后就进入到自己php安装包的gmp目录下 cd ~/oneinstack/src php -v #先看下自己服务器里面 php是用的多少版本 tar xzf php-7.4.8.tar.gz #根据服务器里面的php版本,解压对应的php文件包 cd php-7.4.8/ext/gmp #进到gmp文件夹 /usr/local 2131.png 重启php服务之后,php -m 看下出现gmp扩展了,就代表安装完成。 完结 以上就是所有安装Gmp扩展的内容,欢迎小伙伴们交流讨论。

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    深入分析Go1.18 GMP调度器底层原理

    能够简单的通过 go 关键字创建大量的轻量级协程 Goroutine,帮助程序快速执行各种任务,比Java等其他支持多线程的语言在并发方面更为强大,除了会用它,我们还需要掌握其底层原理,自己花时间把 GMP 调度器的底层源码学习一遍,才能对它有较为深刻的理解和掌握,本文是自己个人对于 Go语言 GMP 调度器(Go Scheduler)底层原理的学习笔记。 在学习 Go 语言的 GMP 调度器之前,原以为 GMP 底层原理较为复杂,要花很多时间和精力才能掌握,亲自下场学习之后,才发现其实并不复杂,只需三个多小时就足够:先花半个多小时,学习下刘丹冰Aceld 如图 1.5 所示,是当前 Go 采用的 GMP 调度模型。 多图详解几种常见的调度场景在进入 GMP 调度模型的数据结构和源码之前,可以先用几张图形象的描述下 GMP 调度机制的一些场景,帮助理解 GMP 调度器为了保证公平性、可扩展性、及提高并发效率,所设计的一些机制和策略

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    Linux From Scratch(LFS11.0)构建 LFS 系统 - GMP-6.2.1

    GMP 软件包包含提供任意精度算术函数的数学库。 安装 GMP 解压软件包: cd /sources tar xf gmp-6.2.1.tar.xz cd gmp-6.2.1 准备编译 GMP: . \ --enable-cxx \ --disable-static \ --docdir=/usr/share/doc/gmp -6.2.1 编译该软件包,并生成 HTML 文档: make make html 测试编译结果: make check 2>&1 | tee gmp-check-log 务必确认测试套件中的 197 运行以下命令检验结果: awk '/# PASS:/{total+=$3} ; END{print total}' gmp-check-log 安装该软件包及其文档: make install make install-html 安装完成后清理工作: cd .. rm -rf gmp-6.2.1 ---- 本次分享到此结束啦~ 如果觉得文章对你有帮助,点赞、收藏、关注、评论,一键四连支持,你的支持就是我创作最大的动力

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    GMP模型里为什么要有P?背后的原因让人暖心

    GM模型 GMP模型是什么 ? GMP图 基于没有什么是加一个中间层不能解决的思路,golang在原有的GM模型的基础上加入了一个调度器P,可以简单理解为是在G和M中间加了个中间层。 GM模型里M想要运行G,直接去全局队列里拿就行了;GMP模型里,M想要运行G,就得先获取P,然后从 P 的本地队列获取 G。 ? GMP模型-获取全局协程队列 如果全局队列为空时,M 会从其他 P 的本地队列偷(stealing)一半G放到自己 P 的本地队列。 ? GMP模型-stealing M 运行 G,G 执行之后,M 会从 P 获取下一个 G,不断重复下去。 ? 参考资料 [1]《Golang 调度器 GMP 原理与调度全分析》 ——Aceld :https://learnku.com/articles/41728 [2]《GMP模型为什么要有P》 ——煎鱼

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    【池化选择】全局最大池化和全局平均池化的实验分析

    在使用类响应图class activation mapping (CAM) 对比全局平均池化Global average pooling (GAP) vs 全局最大池化global max pooling (GMP ): 类响应图示例: 图中高亮区域就是根据label的注意图高响应区域 具体得到的这个相应区的方法是 1) 训练主干网络得到特征图 2) 进行全局池化(图中用的GAP,也可以使用GMP 说了这么多就是论证GAP和GMP具有定位能力。那么具体那个好呢 先看一组实验 我们发现相比GAP,GMP在同一个类别上的top1 和top5 的损失都有所升高。 GMP 是对全局求最大,只去找分数最高的那个区域。而去忽略其他分数低的区域 因此在定位方面,GAP 比GMP要好 GAP outperforms GMP for localization.

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