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用 TornadoVM 让 Java 性能更上一个台阶

例如,移动设备配备了一个多核 CPU 和一个集成 GPU;笔记本电脑通常有两个 GPU,一个与主 CPU 集成,另一个有专门用途(通常用于游戏)。甚至连数据中心也在集成像 FPGA 这样的设备。...TornadoVM 提供了一个 Parallel Loop API 和一个 Parallel Kernel API。...TornadoVM 提供了一个基于任务的编程 API,每个任务对应一个现有的 Java 方法。...开发人员可以选择使用哪一个,或者让 TornadoVM 默认选择一个。 5 模糊滤镜示例 我们现在来看一个 TornadoVM 如何加速 Java 应用程序的例子:模糊滤镜。...在这个例子中,模糊滤镜有两个并行循环,每个循环遍历一个图像维度。因此,在运行时编译期间,TornadoVM 创建了一个与输入图像具有相同维度的线程网格。每个网格单元(也就是每个像素)映射一个线程。

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Fabric.js 精简输出的JSON🎫

如果你还不太了解 Fabric.js 的序列化和反序列化,可以看看 Fabric.js 序列化 和 Fabric.js 反序列化。 本文要讲的 “精简JSON” 其实是 精简版序列化 。...序列化可以将 Fabric.js 的画布导出成一个 JSON 对象。 我们要把画布保存到服务器时,传输给后台的其实是一段 JSON 。...但如果你觉得 Fabric.js 默认导出的 JSON 太大、不需要那么多属性的话,可以使用一个精简版的配置。 动手编码 对比一下默认导出和精简导出。...script> 复制代码 《canvas.includeDefaultValues 文档》 将 includeDefaultValues 设置为 false 就能让 canvas.toObject() 方法输出一个精简后的...includeDefaultValues 的值默认为 true ,所以默认会输出基础版的 JSON 内容。 你可以通过修改 includeDefaultValues 的值,观察输出对象的变化。

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AI的下一个台阶——识别未知分类(ZSL方法)

令模型像人一样具有推理能力,通过已知样本可以对未知分类进行识别,这将是未来的一个主要方向,也是AI技术智能化的下一个台阶。 ?...2 零次学习的主要工作 实现ZSL功能主要包含两个主要的工作: 实现一个合适的类别描述,一般使用NLP相关的处理方法 建立一个合适的分类模型,一般使用图片分类相关的处理方法。...利用重建过程生成测试集的样本之后,就可以将问题转化成一个传统的监督分类任务。增加了预测的准确率。...从2019年的论文来看,ZSL的效果已经上升了一个新的台阶,其中越来越多的技术都使用了图神经网络。而他们的实现框架几乎都是PyTorch。...那么图深度学习就是跨界学科的第二步台阶,它是建立在深度学习基础上,再与图领域学科跨界而成的。从知识栈的角度来看,它要比深度学习跨界得更多,入门更难。

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青蛙跳台阶,能写一个复杂度更低的解法吗?

今天的内容是关于一道算法题——青蛙跳台阶。这是一个面试很喜欢考的题,看到它,大部分人脑海中应该立马出现:斐波那契亚数列——递归——f(n)=f(n-1)+f(n-2)。...题目 一只青蛙一次可以跳上1级台阶,也可以跳上2级台阶。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法?...分析 这是一个最基础的动态规划类问题,首先来讲一下思路:当n较小时,可以直接枚举得到结果: n=1时,青蛙仅有直接跳上一级台阶这种跳法,即一种跳法; n=2时,青蛙可以先跳 上 1 级,然后再跳 上 1...我们想要知道跳n级台阶有多少种解法,只需要知道跳n-1级台阶和跳n-2级台阶的跳法,把他们加起来就可以。...即得到一个公式f(n)=f(n-1)+f(n-2) 常规解法(递归) 看到这个式子f(n)=f(n-1)+f(n-2),应该很快能反应:斐波那契亚数列,代码很容易写出来。

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22道js输出顺序问题,你能做出几道

前言最近在准备面试题,console的输出顺序之前一直迷迷糊糊。必备知识JS是单线程的单线程是 JavaScript 核心特征之一。...这意味着,在 JS 中所有任务都需要排队执行,前一个任务结束,才会执行后一个任务。所以这就造成了一个问题:如果前一个任务耗时很长,后一个任务就不得不一直等着前面的任务执行完才能执行。...同步任务和异步任务为了解决JS单线程带来的问题,JavaScript 就将所有任务分成了同步任务和异步任务。...script 标签中的 js 代码也是一个 Macrotasks注意: (1)每一个 macrotask 的回调函数要放在下一车的开头去执行!...,执行promise的then回调,输出'222',microtask队列为空,进入下一个事件循环。

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Python+WebSocket+Js 实现服务监控日志实时输出

这是无量测试之道的第227篇原创 今天来分享一个有趣的内容,通过 Python + WebSocket + Js 来实现服务监控日志的实时输出,当服务正常时,在页面上实时展示出 OK;当服务不正常时...第二部分:JS 部分的代码 这里会与后端的 WebSocket Server 建立连接,并将 env 这个变量(参数)传到后端,然后后端会根据 env 来进行服务的检测,然后返回一个响应给到 js,最后...js 拿到了响应后进行追加到我们定义的一个 div 里面,这里也体现了一个实时的服务日志监控展示。...第三部分:WebSocket Server 部分 这里拿到了前端 js 传过来的参数 env,进行环境的匹配,然后遍历每一个服务的请求,再根据请求返回的结果拼接一个 response 给到 js,如下图红框中所示...,WebSocket Server 将检测的结果实时返回给 js 处理,js 将结果实时的追加到 html 页面的一个 div 元素中,至此就全部结束了。

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