system_clock是系统范围的时钟。它是可修改的。比如同步网络时间。所以系统的时间差可能不准。
自入行以来,无论是查阅资料、技术博客亦或是同事间的技术交流,都有一个共识:在循环的时候,务必使用前置操作符,因为其性能优于后置操作符,久而久之,这个就像一个不成文的规定,大家都在遵循,久而久之,成为潜移默化的编码习惯。而使得大家持有这个观点的原因就是后置操作会产生临时变量,而后置操作则不会。
本文属于并发编程系列,通过之前的文章我们了解到了CPU中缓存行的概念。简单复习一下就是缓存行是CPU读写缓存的最小单位,一般是64字节。另外当前CPU共有三个级别的缓存,从距离CPU内核的由近及远分为是L1 Cache、L2 Cache、L3 Cache。基于这个背景知识,我今天继续来谈一下和缓存相关的另一大话题:Fasle Sharing!
C++11下计算时间差(毫秒)要用到chrono时间库,以下是示例代码,我从en.cppreference.com上抄来改的.
并行化业务逻辑:经常需要频繁的发送,等待,接收其他业务线程的数据,信息交换是常见且高频的行为,这个时候就要开发高效的异步编程了。
最近在优化引擎代码,在优化的过程中发现一个很奇怪的问题,一个简单的对象,存放在std::vector<> v中,如果v定义的时候为每个元素指定初值,那么后面对v中每个元素的写就飞快;相反的,如果v定义的时候,不指定初始值,那么后面对v中元素写操作的时候,就花费大约前一种2-3倍的时间。
假设我们已经训练好了一个CenterNet模型。这里我拿ResNet50作为例子。
很多问题最终归结为一个最小二乘问题,如SLAM算法中的Bundle Adjustment,位姿图优化等等。求解最小二乘的方法有很多,高斯-牛顿法就是其中之一。
此文章作为存档文章,caffe虽然不是c++版本运行CenterNet的最优方式,但也是一种选择。这里仅仅是记录,承接利用Caffe推理CenterNet(上篇)。
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。
前天偶然看到谷歌开源项目中有一个近乎无人问津的项目Google Preview Image Extractor(PIEX) 。 项目地址: https://github.com/google/piex 官方的描述是这样的: The Preview Image Extractor (PIEX) is designed to find and extract the largest JPEG compressed preview image contained in a RAW file. 也就是说,这个项目
原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/10945309.html
从reddit/hackernews/lobsters/meetingcpp摘抄一些c++动态。
C++,作为一门广泛应用于系统级编程和性能优化的编程语言,在软件开发领域有着深厚的历史和强大的实力。近期,Embarcadero发布了 RAD Studio 12 Athens,其中包含了对 C++ 的一系列更新,引入了 Visual Assist 的集成以及对基于 Clang 的 C++ 编译器的显著更新。这些变化为使用 C++ 进行项目开发提供了更多的工具和特性。在这篇博客中,我们将结合这些最新资讯,分享一次使用 C++ 完成万年历项目的开发实践之旅。
【线程1中返回值,线程2调用(promise + future 起连接作用),实现两个线程之间数据传递】
本文首发于公众号【高性能架构探索】,文章链接vector初始化与否造成巨大的性能差异
当字符串数据的所有权已经确定(譬如由某个string对象持有),并且你只想访问(而不修改)他们时,使用 std::string_view 可以避免字符串数据的复制,从而提高程序效率,这(指程序效率)也是这篇文章的主要内容.
首先熟悉一下这里g2o是要做一个什么样的非线性优化的工作,可以由bundleAdjustment这个函数的形参定义来回忆一下:
在Envoy的代码中Dispatcher是随处可见的,可以说在Envoy中有着举足轻重的地位,一个Dispatcher就是一个EventLoop,其承担了任务队列、网络事件处理、定时器、信号处理等核心功能。在Envoy threading model这篇文章所提到的EventLoop(Each worker thread runs a “non-blocking” event loop)指的就是这个Dispatcher对象。这个部分的代码相对较独立,和其他模块耦合也比较少,但重要性却不言而喻。下面是与Dispatcher相关的类图,在接下来会对其中的关键概念进行介绍。
CZookeeperHelper: https://github.com/eyjian/libmooon/blob/master/include/mooon/net/zookeeper_helper.h CMainHelper: https://github.com/eyjian/libmooon/blob/master/include/mooon/sys/main_template.h
原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/10914162.html
很久很久以前,浮点数的性能和跨平台跨硬件架构一致性是无法获得保证的,所以我们一般在需要强一致性和高性能的游戏服务器中会禁用浮点数,转而使用自己实现的定点数。 这么多年过去了,前段时间想看看现代化硬件下是否仍然有性能问题和是否能够保证一致性,做了些简单的测试,这里记录一下。
性能优化是降本增效路上必不可少的手段之一,在合适的时机采用合理的手段进行性能优化,一方面可以实现系统性能提升的目标,另一方面也可以借机对腐化的代码进行清理。在程序员的面试环节中,性能优化的问题也几乎是必考题。
The Boost C++ Libraries 本博客是Synchronizing Threads的一篇译文。关于《The Boost C++ Llibraries》一书的在线完整书的目录,参见The Boost C++ Libraries,Boost库的官网地址是:https://www.boost.org/,翻译这篇博文时Boost库的最新版本是1.73.0
ncnn刚发布不久,博主在ios下尝试编译。 遇上了openmp的编译问题。 寻找各种解决方案无果,亲自操刀。 采用std::thread 替换 openmp。 ncnn项目地址: https://github.com/Tencent/ncnn 后来询问ncnn的作者才知道在ios下的编译方法。 至此,当时的临时方案 采用std::thread 替换 openmp。 想想也许在一些特定情况下还是比较适用的,当前方便两者之间进行切换验证。 抽空写了一个示例项目。 项目地址: https://github.co
c++的map的并发操作是不安全的,c++里边有红黑树实现的std::map和hash表 unordered_map。在《C++并发编程实战》一书中的162页提供了一个细粒度锁的MAP数据结构,使用了 boost的shared_mutex (C++14已经支持,C++11没有),那上面的实现代码挺长的。
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。
编译器信息最新动态推荐关注hellogcc公众号 本周更新 2023-03-22 第194期
简单来说就是有一堆已经创建好的线程(最大数目一定),初始时他们都处于空闲状态。当有新的任务进来,从线程池中取出一个空闲的线程处理任务然后当任务处理完成之后,该线程被重新放回到线程池中,供其他的任务使用。当线程池中的线程都在处理任务时,就没有空闲线程供使用,此时,若有新的任务产生,只能等待线程池中有线程结束任务空闲才能执行。
OpenCV由各种不同组件组成。OpenCV源代码主要由OpenCV core(核心库)、opencv_contrib和opencv_extra等子仓库组成。近些年,OpenCV的主仓库增加了深度学习相关的子仓库:OpenVINO(即DLDT, Deep Learning Deployment Toolkit)、open_model_zoo,以及标注工具CVAT等。
这次工程部署主要选择了比较熟悉的旋转选择框架-GGHL。如果没有特殊算子的检测框架,依然可以使用下面的这个Pipeline, 旋转目标检测主要分成五参数和八参数的表征方法,分别对应的 x,y,w,h.以及对应的八参数的转化求法 x_1,y_1,x_2,y_2,x_3,y_3,x_4,y_4 。这两种方式在后处理的时候可以互相转换,我们这里选择后者。
需要获取某程序运行过程中的内存消耗,一般情况可以使用 top 命令来人工分析,不过我遇到一个程序其内部调用包括 python, R, 以及一系列 linux 命令,这就导致人工统计不太现实
生产者消费者问题(英语:Producer-consumer problem),也称有限缓冲问题(英语:Bounded-buffer problem),是一个多线程同步问题的经典案例。该问题描述了两个共享固定大小缓冲区的线程——即所谓的“生产者”和“消费者”——在实际运行时会发生的问题。
大型的软件项目常常包含非常多的任务需要处理。例如:对于大量数据的数据流处理,或者是包含复杂GUI界面的应用程序。如果将所有的任务都以串行的方式执行,则整个系统的效率将会非常低下,应用程序的用户体验会非常的差。
在一次做项目的时候,团队分配任务做数据集,用 labelimage 来打标,汇总数据时发现 xml 中的图片路径各不相同,于是就写了这个工具来修改 xml 中的图片路径。
今天看了一篇文章,讲各种语言的优势和劣势。其中一个观点:haskell非常适合写算法,因为使用者不用去关心具体的计算机实现,而只要关注于操作语义。这让它在专心研究算法的人中非常受欢迎。所以很多时候,语言的争论没有太多的意义,有意义的是它适不适合某些场景或者某些人。(转载请指明出于breaksoftware的csdn博客)
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/79659864
回溯法的基本思想是采用递归和深度优先搜索的方法,尝试在一组可能的解中搜索出符合要求的解,在搜索过程中,若发现当前所选的方案不能得到正解,就回溯到前面的某一步(即撤销上一次的选择),换一种可能性继续尝试,直到找到符合要求的解或者所有的可能性都已尝试完毕。
将/usr/local/lib/libDBoW3.a改为/usr/local/lib/libDBoW3.so!!!
Tengine 由 OPEN AI LAB 主导开发,该项目实现了深度学习神经网络模型在嵌入式设备上的快速、高效部署需求。为实现在众多 AIoT 应用中的跨平台部署,本项目基于原有 Tengine 项目使用 C 语言进行重构,针对嵌入式设备资源有限的特点进行了深度框架裁剪。同时采用了完全分离的前后端设计,有利于 CPU、GPU、NPU 等异构计算单元的快速移植和部署,同时降低评估和迁移成本。
1)实现一个ICMP协议。但是这个需要root权限才能运行。可以参考:https://www.cnblogs.com/xcywt/p/16070814.html
由于是做环保相关的,有时需要对212协议进行拆包和解包。HJ212协议是一种字符串协议,数据传输通讯包主要由包头、数据段长度、数据段、CRC校验、包尾组成,其中“数据段”内容包括请求编码、系统编码、命令编码、密码、设备唯一标识、总包数、包号、指令参数。请求编码为请求的时间戳,系统编码ST统一规定为22,命令编码CN为该数据包的时间类型,访问密码、设备唯一标识在对接时由平台提供,指令参数为数据内容。通讯协议的数据结构如图4所示。
1,移动语义:使用移动操作替换复制操作,比如移动构造函数和移动赋值运算符替换复制构造函数和复制赋值运算符
1.The vocabulary associated with lambdas lambda expression 仅仅是一个表达式,是源码中一部分。 closure 是由一个lambda产生的运行时对象。 closure class 是一个类类型,一个closure可以从该closure class中实例化。每个lambda都会使得编译器产生一个独一无二的closure class。一个lambda内的语句会变成它的closure class的成员函数中可执行的指令。 2. Avoid defau
并发编程中经常需要考虑并发资源竞争读写的问题,因为多个流程同时修改、读取同一个资源时往往会发生超出预期的奇怪行为,因此我们的原则是并发执行任务但是资源读取的过程是清楚干净的。
前些日子小绿做了一些高翔slam前端部分的代码解读,其中遇到g2o的部分基本上就黑箱化略过了。然而g2o是bundle adjustment中的关键,因此还是有必要对g2o进行一些系统的学习。
线程池的C++11简单实现,源代码来自Github上作者progschj,地址为:A simple C++11 Thread Pool implementation,具体博客可以参见Jakob’s Devlog,地址为:A Thread Pool with C++11
Boost 库是一个由C/C++语言的开发者创建并更新维护的开源类库,其提供了许多功能强大的程序库和工具,用于开发高质量、可移植、高效的C应用程序。Boost库可以作为标准C库的后备,通常被称为准标准库,是C标准化进程的重要开发引擎之一。使用Boost库可以加速C应用程序的开发过程,提高代码质量和性能,并且可以适用于多种不同的系统平台和编译器。Boost库已被广泛应用于许多不同领域的C++应用程序开发中,如网络应用程序、图像处理、数值计算、多线程应用程序和文件系统处理等。
慢慢一点一点看看Boost,这段时间就Asio库吧。 据说这货和libevent的效率差不多,但是Boost的平台兼容性,你懂得。还有它帮忙干掉了很多线程安全和线程分发的事情。
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