流运算

CUDA程序优化应该考虑的点:精度:只在关键步骤使用双精度,其他部分仍然使用单精度浮点以获得指令吞吐量和精度的平衡: 目前 GPU 的单精度性能要远远超过双精度性能,整数乘法.求模.求余等运算的指令吞吐量也较为有限.在科学计算中,由于需要处理的数据量巨大,往往采用双精度或者四精度才能获得可靠的结果,目前的 Tesla 架构还不能很好的满足高精度计算的需要.如果你的计算需要很高的精度,或者需要进行很多轮的迭代,最好考虑在关键的步骤中使用双精度,而在其他部分仍然使用单精度浮点以获得指令吞吐量和精度的

Benjamin Winterberg “Java is still not dead—and people are starting to figure that out.” 欢迎阅读我对 Java 8 的介绍.本指南将一步步地通过所有的新的语言特性来引导你认识Java 8.在简短的示例代码的帮助下,你将会学习到如何使用默认的接口方法.lambda表达式.方法引用以及可重复的注解.在文章的最后,你将会熟悉最新的API变化,例如:streams.函数式接口.map 扩展以及新的 Date API

又是一个七天七夜.对于3D游戏.图形卡原理:一个图形学初哥总算弄明白一些了.但疑惑的更多,以至于每天都有"十万个为什么"在脑海中翻腾:辗转难眠.意念力已耗尽,必须休闲一段时间了.尽管,对于实时光线追踪算法有了新的解决方案:但论证还是要放在后面的章节.下面内容,相当部分是网上抄录整理的,以便后面对APO的GPU作规划.   一. 3D图形渲染(Rendering) 渲染:就是将三维物体或三维场景的描述转化为一幅二维图像,生成的二维图像能很好的反应三维物体或三维场景.过程:几何变换.光栅化

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 译自:http://blog.cloudera.com/blog/2015/03/exactly-once-spark-streaming-from-apache-kafka/ 查资料时发现上面这篇文章不错,虽然是1.3的老版本的知识,但是还是有借鉴的地方,业余时间按照自己的理解翻译了一遍,有不当的地方欢迎指正. Apache Spark 1.3的新版本包括从Apache Kafka读取数据的

一. 3D图形渲染(Rendering) 渲染:就是将三维物体或三维场景的描述转化为一幅二维图像,生成的二维图像能很好的反应三维物体或三维场景.过程:几何变换.光栅化.着色.   顶点渲染单元(Vertex Shader):根据描述3D图形外观的三角形顶点数据确定3D图形的形状及位置关系: 作几何变换.生成3D图像的骨架.   光栅化:显示的图像是由像素组成的,我们需要将描述3D图像骨架的一系列三角形通过一定的算法转换到相应屏幕上的像素点.把一个矢量图形转换为一系列像素点的过程就称为光栅化.例如

简介 记录一个项目的技术实现,主要谈这个项目的大请求的高并发处理这一块.这个项目最终通过多种技术组合,达到削峰填谷地秒级分布式计算大请求的能力,且各服务/接口间的熔断和自动恢复避免了某1个挂起的服务使得其他服务挂起的单点故障.这个项目申请了多份专利 背景 其实项目整体的技术选型本身是一次很有意思的经历,里面有太多的故事(技术访谈.技术调研.多套方案的POC.小组讨论.确认技术选型.异地出差做项目调研.跨部门确认技术选型.向各技术部门领导通报技术可行性研究.协助兄弟部门技术提升等),最有意思的是兄

1. 跑批是什么 顾名思义,就是应用程序对数据的批量处理. 跑批有以下特性: 大数据量:批量任务一般伴随着大量的数据处理: 自动化:要求制定时间或频率自动运行: 性能:要求在指定时间内完成批处理任务. 2. 跑批应用场景 在开发中常见的跑批应用场景如下(以目前做的系统举例): 定时的数据状态更新:到期失效 数据的计算:计算罚息.计提 文件处理:与其他应用系统同步,如还款计划同步 生成文件:对账.提供同步文件 在跑批开发中有一些存有潜在隐患的处理方式需要指出来: 对文件内或数据库数据一次性读取.查

基本数据类型-位运算-字符集-流 1.基本类型 类型 字节数 范围 byte 1 -128 ~ 127 short 2 -32768 ~32767 int 4 \(- 2^{31}\) ~ $ 2^{31} - 1$ long 8 float 4 double 8 boolean 1 char 2 注意:short.char.byte参与运算时直接抬升到int型. 思考题: 0是整数还是负数? 字节数-128在内存中的存储形态是如何的? 字节范围为何是从-128到127之间,而不是-127到正的

function getBit( $num, $bit, $mask ){ return $num>>$bit&$mask; } var_dump( getBit( 41, 3, 7 ) ); var_dump( getBit( 0x29, 0x0, 0xf ) ); //十六进制表示法同样适用 此函数适合大端序的二进制流 取十进制数$num的第$bit位起至$mask位,返回值是十进制数 原理,把$num左移动至$bit位,然后跟$mask相与,得到的就是掩码掩住的几位二进制数,例如