在软件开发中,性能优化是一个重要的课题。当我们开发C++程序时,掌握一些优化技术可以显著提高程序的性能。本文将介绍一些常用的优化技术,帮助你优化C++程序并获得更好的性能。
Open3D是一个开源库,支持快速开发和处理3D数据。Open3D在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端是高度优化的,并且是为并行化而设置的。
如果scalaz-stream真的是一个实用的数据流编程工具库的话,那它应该能处理同时从多个数据源获取数据以及把数据同时送到多个终点(Sink),最重要的是它应该可以实现高度灵活的多线程运算。但
在现代计算机系统中,程序的并发性已经变得越来越重要。多线程编程是一种利用计算机的多核处理器来提高程序性能的方法。C++是一种功能强大的编程语言,提供了丰富的多线程编程支持。本文将介绍如何利用C++多线程编程来提高程序的并发性。
由此可知,Intel i7-7700CPU支持AVX2指令集,但是不支持AVX-512指令集。 AVX512-IFMA为Intel AVX512指令集的一个extension扩展集,主要用于加速整数运算。 根据https://medium.com/@hdevalence/even-faster-edwards-curves-with-ifma-8b1e576a00e9 可知,其基于AVX512-IFMA的实现是AVX2速度的1.5倍。
Houdini 中的几个节点允许您编写简短的 VEX 表达式或 VEX 代码片段。 例如,Attrib Wrangle几何节点; Geometry Wrangle、Gas Field Wrangle 动力学节点和粒子动力学节点。
因为我学习的需要,要做模拟,需要用到前人写好的函数,然后又需要大量的循环(模拟一百次,每次生成500条曲线,450条训练,50条做预测)。每次做个运算要半个小时左右,实在是受不了了之后,找了很多的博客和也下载了cran的帮助文档来看。最后终于一遍遍的试出来了。
随着硬件技术的不断发展,数据库系统也需要进行相应的优化,以便可以充分发挥出底层硬件提供的能力。 以查询计划执行为例。原有的数据库执行一个查询计划,往往采用火山模型的方式。这种上层算子递归调用下层算子获取并处理元组的方式,存在虚函数调用次数较多、指令或数据cache miss率高的缺陷,并且这种一次处理一个元组的方式无法使用CPU的SIMD指令进行优化,从而造成查询执行效率低下的问题。向量化执行就是解决上述问题的一种有效手段。 探索前沿研究,聚焦技术创新。本期DB·洞见由腾讯云数据库高级工程师胡翔为大家介绍向
Vector API (Sixth Incubator) 是 Java 平台的一个项目,旨在提供一种简单且高效的方式来执行向量化计算。它引入了新的类和接口,以支持使用 SIMD(Single Instruction, Multiple Data)指令集进行并行计算。
今天,PyTorch 1.5 宣布上线,此版本主要包括几个新的 API 的添加和改进。新版 PyTorch 包括对 C++前端的重大更新,用于计算机视觉模型的「channels last」存储格式,以及用于模型并行训练的分布式 RPC 框架的稳定版本。该版本还提供了针对自动求导机制中黑塞和雅可比的新 API,以及受 pybind 启发,允许用户创建自定义 C++类的一个 API。另外,torch_xla 已可在 PyTorch 1.5 版中使用,并在 1.5 版本中进行了测试,可提供成熟的 Cloud TPU 体验。
本文是论文‘Mitsuba 2: A Retargetable Forward and Inverse Renderer’的读后感(review)。
关键点也称为兴趣点,它是2D图像或是3D点云或者曲面模型上,可以通过定义检测标准来获取的具有稳定性,区别性的点集,从技术上来说,关键点的数量相比于原始点云或图像的数据量减小很多,与局部特征描述子结合在一起,组成关键点描述子常用来形成原始数据的表示,而且不失代表性和描述性,从而加快了后续的识别,追踪等对数据的处理了速度,故而,关键点技术成为在2D和3D 信息处理中非常关键的技术
本文主要讲解在Java多线程并发开发中,集合中有哪些支持并发的的。什么是同步容器(集合),什么是并发容器(集合)?并发容器分类有哪些?每个分类都有哪些类?
摘要: 近来在完成通用的数据分析系统ffcount时,使用了ffrpc完成了事件源和service的通信。顺便对ffrpc进行了优化和精简,接口也更易用一些。在跟一个朋友讨论多线程和多进程的问题时,引发了如何才能是系统更加scalability的思考。把自己的一些想法用ffrpc写了一个demo。无论是使用多线程还是多进程,并发都是为了使系统在吞吐量或响应延迟等特性上达到更佳的效果。那么什么样的设计能够尽量保证scalability呢? 如何更好的使用多线程,或者说使用多线程应该遵循什么样的原则才能避免麻烦
在C#中,Vector是一个用于表示二维向量的结构,提供了各种向量的数学操作。它通常在System.Numerics命名空间中使用,而不是System.Windows.Vector结构可用于执行向量运算,例如加法、减法、点积、长度计算等。这些操作有助于在图形编程、游戏开发和其他领域中执行高性能数学计算。
前面讲到一些文本基本处理方法。一个文本串,对其进行分词和重要性打分后(当然还有更多的文本处理任务),就可以开始更高层的语义分析任务。
func handle(queue chan *Request) { for r := range queue { process(r) } } func Serve(clientRequests chan *Request, quit chan bool) { // 启动处理程序 for i := 0; i < MaxOutstanding; i++ { go handle(clientRequests) } <-quit
C++的<algorithm>提供了一系列通用的算法,这些算法可以与各种容器(如vector、list、array等)以及其他可迭代的数据结构一起使用。这些算法涵盖了从基本操作(如复制、查找、替换)到更复杂的操作(如排序、合并、堆操作)等多个方面。这些算法都接受迭代器作为参数,这使得它们可以与各种容器和可迭代对象一起使用。同时,从C++17开始,引入了执行策略(std::execution),该策略决定了它们的执行方式以及与底层硬件的交互方式,允许开发者指定算法的执行方式。
本文介绍了Spark基于MLlib的机器学习,包括机器学习算法、数据类型、操作向量、算法、统计、分类和聚类等。同时,还介绍了主成分分析(PCA)、奇异值分解(SVD)等降维方法在Spark上的应用。
前三章中列出的大多数示例代码都很短,并没有涉及到复杂的操作。从本章开始将会把前面介绍的数据结构组合起来,构成真正的程序。大部分程序是由条件语句和循环语句控制,R 语言中的条件语句(if-else)和 C 语言中类似此处就不再介绍,循环语句包括 for 和 while 控制块。循环是社交网络分析的主旋律,比如使用 for 循环遍历分析网络中的每一个节点。当网络规模足够大时,并行处理又变得十分必要。熟练掌握本章的内容后,你的程序将会优雅而自然。
接着之前写的并行算法parallel包,parallel相比foreach来说,相当于是foreach的进阶版,好多东西封装了。而foreach包更为基础,而且可自定义的内容很多,而且实用性比较强,可以简单的用,也可以用得很复杂。笔者将自己的学习笔记记录一下。
在机器学习中,术语Ensemble指的是并行组合多个模型,这个想法是利用群体的智慧,在给出的最终答案上形成更好的共识。
众所周知,STL容器不是线程安全的。对于vector,即使写方(生产者)是单线程写入,但是并发读的时候,由于潜在的内存重新申请和对象复制问题,会导致读方(消费者)的迭代器失效。实际表现也就是招致了core dump。另外一种情况,如果是多个写方,并发的push_back(),也会导致core dump。
因为传统实现resample的方法好像没有做迭代,只会重抽一次。这就导致了每次重抽会有一些差别。于是我加入了迭代。 懒得写成独立的函数了,就这样放出来,可以看到我每一步的想法。 思路是对于每个样本,先将每一个OTU和其对应的序列数相乘,从这个结果中进行重抽,并加入迭代。最后把迭代结果取平均并取整,即为该样本最终结果。
二战结束后,考虑到二战为人类带来的巨大灾难,爱因斯坦与特斯拉联手研发了一台时空穿梭机,并回到了1924年,除掉了由于啤酒馆政变入狱的希特勒,纳粹德国不复存在,但这却将欧洲拖入了新的血雨腥风,使得苏联统治了整个欧洲。不久,斯大林被Nod兄弟会派来的女刺客暗杀……
1.循环语句中的循环变量必须是有符号整形,如果是无符号整形就无法使用,OpenMP3.0中取消了这个约束
下面将从源码角度分析与迁移相关的若干过程,源码基于MongoDB-4.0.3版本。
####一、任务要求 编写程序实现实验板定期向PC机串口发送字符串“Hello ! I am CC2530 。\n”。实验板开机后按照设定的时间间隔,不断地向PC及发送字符串,报告自己的状态,每发送一次字符串消息,LED1闪亮一次。具体工作方式如下:
丨导语 时间过得真快,JDK 11已经发布近两年了,大家从最开始看到ZGC、JFR等特性的眼前一亮直到今天,似乎并没有见到广泛进入生产,Java开发者的普遍疑问是: ● JDK 11有什么突出生产价值?到底有没有开箱即用的性能提升或者功能收益? ● JDK半年即一个主版本,如何充分利用前沿版本新特性,又能避免令人眼花缭乱的Java版本变化? 腾讯JDK团队针对大数据/机器学习和云计算等业务的前沿需求,正在探索新的长期支持版本Kona JDK 11,本文将对其中部分实践进行介绍,希望从生产经验的角度为大家
从GreatSQL 8.0.32-25版本开始,新增Rapid存储引擎,该引擎使得GreatSQL能满足联机分析(OLAP)查询请求。
对于运筹优化算法工作者来说,更优的结果和更快的运行速度是我们不懈追求的目标。在实践中我们很 容易就能感受到,这个目标主要取决于算法本身的设计,同时也取决于算法的具体实现方式。本文主要 分享一点算法实现中的加速方法,特别针对python用户。本文将以分支定价求解VRPTW为例,主要介绍 两个方面的技巧,第一个是在python中使用C++库,第二个是分支定界过程的并行化,希望能给大家带来一些帮助。 一.在Python中使用C++库 Python是当前最热门的编程语言之一,特别是在数据科学、深度学习等领域。但是P
上节我们讨论了并行运算组件库的基础设计,实现了并行运算最基本的功能:创建新的线程并提交一个任务异步执行。并行运算类型的基本表达形式如下: 1 import java.util.concurr
选自exafunction 机器之心编译 编辑:赵阳 对于并行运算,GPU 的应用效率是最高的。 在云服务中使用 GPU 是获得低延迟深度学习推理服务最经济的方式。使用 GPU 的主要瓶颈之一是通过 PCIe 总线在 CPU 和 GPU 内存之间复制数据的速度。对于许多打算用于高分辨率图像和视频处理的深度学习模型来说,简单地复制输入会大大增加系统的整体延迟,特别是当非推理任务,如解压缩和预处理也可以在 GPU 上执行时。 在这篇博文中,研究者们将展示如何在 TensorFlow 中直接通过 GPU 内存传
大神指导(http://bbs.pinggu.org/thread-3682816-1-1.html)
语义分析,本文指运用各种机器学习方法,挖掘与学习文本、图片等的深层次概念。 1 文本基本处理 在讲文本语义分析之前,我们先说下文本基本处理,因为它构成了语义分析的基础。而文本处理有很多方面,考虑到本文主题,这里只介绍中文分词以及Term Weighting。 1.1 中文分词 拿到一段文本后,通常情况下,首先要做分词。分词的方法一般有如下几种: 基于字符串匹配的分词方法。此方法按照不同的扫描方式,逐个查找词库进行分词。根据扫描方式可细分为:正向最大匹配,反向最大匹配,双向最大匹配,最小切分(即最短路径);总
作者: Yuliang Liu, Shenggui Li, Jiarui Fang, Yanjun Shao, Boyuan Yao, Yang You
Open3D是一个开源库,支持处理3D数据的软件的快速开发。Open3D前端在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端经过高度优化,并设置为并行化。我们欢迎来自开源社区的贡献。
一个用 Rust 编写的用于以太坊应用程序开发的快速、便携和模块化的工具包。包括:
C++17 对 STL 算法的改动,概念上其实很简单.标准库之前有超过100个算法,内容包括搜索,计数,区间及元素操作等等.新标准重载了其中69个算法并新增了7个算法.重载的算法和新增的算法都支持指定一个所谓执行策略(execution policy)的参数,通过调整这个参数,你可以指定算法是以串行,并行或者矢量并行的方式来运行.
在强化学习(RL)智能体模拟训练中,环境高速并行执行引擎至关重要。最近,新加坡 Sea AI Lab 颜水成团队提出一个全新的环境模拟并行部件 EnvPool,该部件在不同的硬件评测上都达到了优异的性能。
OpenAI Gym是一款用于研发和比较强化学习算法的环境工具包,它支持训练智能体(agent)做任何事——从行走到玩Pong或围棋之类的游戏都在范围中。 它与其他的数值计算库兼容,如pytorch、tensorflow 或者theano 库等。现在主要支持的是python 语言
作者介绍 ericxwu(伍鑫),腾讯云数据库专家工程师,在数据库内核、数据复制、大数据计算等领域有丰富经验,曾发表多篇相关论文、专利。加入腾讯前曾在IBM DB2团队工作多年,后加入Hashdata云数仓公司。加入腾讯后,负责TDSQL PG系数据库研发工作。 CDW PG总体介绍 CDW PG作为腾讯首款自研MPP分析型数据库,在政务、公安、电信、金融等多个企业级项目中崭露头角。作为国内分析型数据库里的破局者,CDW PG在发布后继续面向行业前沿构架进行大幅优化。经过团队过去一年的深入探索和改进,CD
如果你实现一个公共的工具函数,有多种实现方式,你怎么测试性能呢?是循环多少次,然后打印一下起止时间,计算耗时吗?这样当然没问题。但是每次都类似的需求,都会写很多冗余的代码来进行耗时统计,另外也缺乏灵活性。有没有方便的方式来测试呢?有,Google家的benchmark性能测试框架。
Deep Learning Recommendation Model for Personalization and Recommendation Systems
先描述下一般处理器的概念,维基百科的定义是 “In computing, a processor is an electronic circuit which performs operations on some external data source, usually memory or some other data stream”。最为常见的处理器有 CPU(可以运行任何程序)、GPU(图形图像处理)和 DSP(处理数字信号),还有专门用来做 DNN 应用神经网络处理器。
陈焕生 Oracle Real-World Performance Group 成员,senior performance engineer,专注于 OLTP、OLAP 系统 在 Exadata 平台和 In-Memory 特性上的最佳实践。个人博客 http://dbsid.com 。 DBIM 概述 Database In-Memory (DBIM) 是 Oracle 在 12.1.0.2 中引入的新特性,旨在加速分析型 SQL 的速度。In-Memory Columnar Store(IM列式存
fs2的多线程编程模式不但提供了无阻碍I/O(java nio)能力,更为并行运算提供了良好的编程工具。在进入并行运算讨论前我们先示范一下fs2 pipe2对象里的一些Stream合并功能。我
近年来,深度强化学习(Deep RL)取得了飞速的进展,有很多影响深远的工作:从发表在Nature 2015的DQN,到后来打败李世石、柯洁等世界冠军的AlphaGo系列,再到复杂游戏:代表星际的AlphaStar和Dota 2的OpenAI Five。
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