为什么说经过oat之后的代码比jit的代码执行速率高:这其实类似于学习一门外语的过程~
这似乎毫无疑问。但是了解编译、链接原理的“底层”知识,则不会轻易下定论。特别是在用到多线程涉及到内存共享没有加锁的时候,也会暴露这个问题。
GCC 在开启 -O2 编译优化后,会遇到编译器领域的两个著名问题:严格别名(Strict Aliasing)与整数环绕(Integer Wrap-around)。
有的前端视频帧提取主要是基于浪canvas浪+ video一标签的方式,在用户本地选取视频文件后,将本地文件转为 ObjectUrl 后设置到 video 标签的 src 属性中,再通过 canvas 的 drawImage 接口提取出当前时刻的视频帧。
最近一直在使用STM32CubeMX和TrueSTUDIO进行STM32的程序开发,用起来已经是得心应手了。使用TrueSTUDIO的过程中知道了一些环境设置的小技巧,可以提高工作效率过减少问题,故专门贴出来。
Emscripten是用于编译为使用LLVM构建的asm.js和WebAssembly的工具链,可让您以几乎本机的速度在Web上运行C和C ++,而无需插件。
为什么相同应用用Rust编译出的可执行文件比C编译出的要大?下面这篇文章详细阐述了原因,并提出了多重可行的方案,帮你减小可执行文件的体积,这几种方法是:
导语:编译优化是通过编译技术获得性能提升的一类性能优化方法,它具有通用性和可持续性强的优势,一次投入后可长期保持稳定的优化效果,可以有效降低性能优化的成本。本文将回顾视频号推荐模块落地编译优化的历程和成果,也会介绍具体实践中遇到的问题和对应的解决方案,为后续同类应用提供参考。期待后续更多的业务模块能通过编译优化取得性能提升和成本收益。
这个我感觉是历史的遗留问题了,从C++11开始就不支持字符串字面量后面直接连接变量名,GCC 4.8.2应该是没有支持该编译检查,所以后续升级8.2的时候报了类似的错误。
业务中在高频调用代码段会出现条件判断语句, 因此联想cpu架构中的分支预测功能, 进行简要分析.
在发布或重启某线上某服务时(jetty8作为服务器),常常发现有些机器的load会飙到非常高(高达70),并持续较长一段时间(5分钟)后回落(图1),与此同时响应时间曲线(图2)也与load曲线一致。注:load飙高的初始时刻是应用服务端口打开,流量打入时(load具体指什么可参考http://www.cnblogs.com/amsun/p/3155246.html)。
继去年十月份的PyTorch大会发布了2.1版本之后,全世界各地的521位开发者贡献了3628个提交,由此形成了最新的PyTorch 2.2版本。
线上的Elasticsearch集群在某一天早上开始写入吞吐下降,环比下降了30%,但是业务的数据量环比没有下降,从而导致数据积压在Kafka中无法消费。
导语 机器学习领域最重要的两个问题是机器学习模型的生产(模型训练)和机器学习模型的部署(模型推理)。其中,模型的部署关注两个方面: 模型推理的性能问题:目标是通过计算图层面的优化,算子层面的优化等方式,在保证模型效果的前提之下,提升模型计算(模型推理)的性能。 模型部署的工程问题:主要着眼于对模型部署过程中的整个模型的生命周期进行管理,降低模型部署的工程量。 目前常见的推理优化框架有侧重于推理性能提升的 TensorRT、NVIDIA 基于 TensorRT 的 Triton、Tensorflow 社区的
下载 addOpenWithCode.reg 文件,使用任意编辑器打开(注意不要双击,双击就运行了),然后全局搜索 C:\\Users\\dell\\AppData\\Local\\Programs\\Microsoft VSCode 将其全部替换为本机 VSCode 安装路径(注意 将原安装路径中的单斜杠 “” 替换为双斜杠 “\” VSCode 安装路径获取方法 - 点击 VSCode 桌面图标,右键选择属性 -> 起始位置 或 右键-> 打开文件所在位置获取
volatile是C语言中的一个关键字。将变量定义为volatile就表示告诉编译器这个变量可能会被竟想不到地改变,在这种情况下,编译器就不会去假设这个变量的值了,及优化器在用到这个变量是必须每次重新读取他的值。
上面文章在介绍Java的内存模型的时候,提到过由于编译器的优化会导致重排序的问题,其中一个比较重要的点地方就是关于JIT编译器的功能。JIT的英文单词是Just In Time翻译成中文就是及时,恰好的意思,意在说明JIT编译器优化java的class文件里面的byte code是拿捏的恰到好处。
大型C++工程项目,都会面临编译耗时较长的问题。不管是开发调试迭代、准入测试,亦或是持续集成阶段,编译行为无处不在,降低编译时间对提高研发效率来说具有非常重要意义。
当前,千行百业数字化转型步伐加快,对算力提出了更高的要求,与此同时,行业应用的多样性也带来了数据和算力的多样性。 在此背景下,华为通过构建鲲鹏计算产业,拥抱多样性计算新时代。围绕“硬件开放、软件开源、使能伙伴、发展人才”的策略,鲲鹏生态已交出了一份高分答卷。不过当前,鲲鹏生态发展仍面临诸多挑战。其中,应用软件的迁移尤为关键。为了帮助开发人员更快熟悉鲲鹏平台,更好地完成基于传统架构的应用服务迁移工作,鲲鹏发布了开发使能套件 DevKit,提供覆盖代码扫描、迁移、编译、调优等研发全流程。 在 2021 年 5
deepx_core是一个完全自研的深度学习框架。 deepx_core针对大规模高维稀疏数据场景如搜索,推荐和广告等深度优化的深度学习框架。基于deepx_core可以开发出离线训练和在线推理的一整套解决方案, 并在腾讯多个业务中使用并得到好评。此外, deepx_core也是一个相当通用的深度学习框架, 用户可以快速开发出张量计算/机器学习/深度学习/强化学习/图神经网络/无监督学习等应用。 项目特点 计算图: deepx_core提供了一个支持自动求导的静态图引擎,该引擎支持一百余个op, 几乎覆盖
Zilliz 公司以 “重新定义数据科学” (Reinvent Data Science)为愿景,专注于研发利用新一代异构计算的开源数据科学软件。随着各项目的蓬勃发展,我们对于持续集成、持续交付、持续部署(CI/CD)都提出了更高的要求。本文是 CI/CD 系列的开篇,重点介绍持续集成的编译优化实践。
gcc hello.c 编译hello.c文件,然后会在同目录下生成一个a.out,windows下是a.exe,linux下是a.out
如果要进行Groovy开发,搭建运行环境。本质上来说我们只需要Groovy SDK+记事本 就可以了。
首先我们都知道,Linux内核如果用O0编译,是无法编译过的,Linux的内核编译,要么是O2,要么是Os,这点从Linux的Makefile里面可以看出:
工作做螺丝钉,面试造火箭,我想这个是每个程序员比较头疼的事情,但是又有必须经历的流程,我们再聊聊从JVM内存模型来看并发编程中的可见性和有序性。
WecTeam 前端周刊,我们为你推荐每周最有看点的技术文章。 一起来看看本周推荐吧~ 可以点击底部左下角的 "阅读原文" 查看往期周刊合集! React 18 带给我们的惊喜 了解React18四个重要新特性对开发能效和性能带来的提升. 推荐人:陈学忠 🔗 长按二维码,识别查看原文 https://mp.weixin.qq.com/s/Pr5lMuL1ev7id9k2h2DTQQ 📷 前端的项目构建性能优化和页面性能优化 咱们的页面性能还有很大的提升空间。这是一篇介绍基本功的文章,写得比较详细,适合新
并附送一个优化出来的openssl编译脚本,可以编译出一个高性能,高安全性的openssl库,您可以直接复制粘贴使用。
Nginx(读音engine x)服务器由于性能优秀稳定、配置简单以及跨平台,被越来越多的公司和个人所采用,现已成为市场份额继Apache之后的第二大Web服务器。各大小网站论坛博客也介绍说明了Nginx从安装到优化的各种配置。
上一次我们说到了可见性,原子性,有序性,今天我们看看如何解决这个问题,今天我们先看看可见性和有序性,因此我们先要知道java内存模型
本期是 Swift 编辑组自主整理周报的第十四期,每个模块已初步成型。各位读者如果有好的提议,欢迎在文末留言。
在编译程序时,借助参数传递的方法,使用与系统CPU相匹配的gcc参数,编译出的程序就是为系统CPU而进行特定优化过的,因而执行速度和效率都会是最好。
Vue3 通过编译优化,极大的提升了它的性能。本文将深入探讨 Vue3 的编译优化的细节,了解它是如何提升框架性能的。
可见性定义: 一个线程对共享变量的修改,另外一个线程能够立刻看到,我们称为可见性。
xmake是一个基于Lua的轻量级现代化c/c++的项目构建工具,主要特点是:语法简单易上手,提供更加可读的项目维护,实现跨平台行为一致的构建体验。
如果我们想要一次性将所有实现了IAnimal接口对象Cry方法的实例全部执行一遍,只能一个对象一个对象的初始化,然后调用cry方法。这样太麻烦,我们可以通过动态创建对象并执行对象的方法来实现这个效果。遴选真题下面,我们将开始动态创建所有实现。第一步,我们需要先获取到所有实现了IAnimal实例对象。现在,我们已经得到了所有实现IAnimal接口的实例对象。讲道理来说,我们就可以用Activator动态创建这些对象了。我们可以使用下面的代码http://lx.gongxuanwang.com/sszt/23.htm
您是否知道标准库充满了用户永远看不到的有用检查?标准库中有很多断言,它们会做一些事情,比如检查 char::from_u32_unchecked 必须针对一个有效的 char、CStr::from_bytes_with_nul_unchecked 只能在没有内部 null 字节的情况下调用,copy 或者 copy_nonoverlapping 必须针对内存布局对齐的非 null 指针(非重叠)。但是,由 rustup 分发的常规标准库是在没有调试断言的情况下编译的,因此用户很难从这些额外检查中受益。
今天在新环境里部署tomcat, 刚开始启动很快,关闭之后再启动,却发现启动日志打印到
这篇文章为了让你深入了解gdb的工作原理,以及如何在linux环境下使用强大的gdb调试程序功能。
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
之前听郑雨迪(Oracle 高级研究员)说他的工作就是怎么让程序员写的代码在虚拟机上跑的更快,听起来很伟大,但细想想,作为程序员的我们。是不是也可以贡献一点力量呢?
经过多年的演进,Java语言的功能和性能都在不断地发展和提高,但是冷启动开销较大的问题长期存在,难以从根本上解决。本文先讨论冷启动问题的根本原因,然后介绍一种新近提出的彻底解决Java冷启动问题的技术方案——Java静态编译技术。
本文介绍了编译优化技术,特别是HotSpot虚拟机中的即时编译器,以及编译优化技术的代码优化变换。主要包括公共子表达式消除、数组边界检查消除、方法内联、逃逸分析等技术。
Android 应用打包时会进行一系列语法检查 , 如某个布局文件中位置摆放问题 , 比较繁琐 ;
MLC LLM 是一种通用解决方案,它允许将任何语言模型本地部署在各种硬件后端和本地应用程序上,此外还提供了一个高效的框架,供每个人根据自己的用例进一步优化模型性能。
一、下载和编译bash git clone --recurse-submodules https://github.com/google/leveldb.git mkdir -p build && cd build //发布版本, 断点进不去 cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release .. && cmake --build .//调试, 可调试 cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug .. && cmake --build .二、C++编译一共分为预处理、编译优
最近看了一本书,今天打算和大家聊聊 Graal VM 和 Java静态编译这个东西:
可能是疫情的原因,GCC好久没发布啦。最近总于又Release了,还是大版本。并且三大编译器对C++20的支持也都七七八八了。所以特意立贴庆祝一下,顺带更新一波构建脚本把这两年的一些改动列举一下。
上周确实事情挺多的,年会、公司聚餐,一到过年就有忙不完的事分心。还好C语言再学习总结的已经差不多了,年前也不展开别的了,接下来这十几天、总结几篇典型的面试题吧。
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