蒙特利尔--(美国商业资讯)--2021年12月9日，Medisca与Padagis（原Perrigo的Rx部门）就Padagis旗下ORA产品线的全球生产、供应、许可和分销签订了一项排他性协议。该产品线涵盖以下Padagis产品的成品：ORA-Plus®、ORA-Sweet®、ORA-Sweet® SF、ORA-Blend®和ORA-Blend® SF。通过该协议，Medisca拥有除美国和以色
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2024-09-11 14:42:33
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第一之争契克卡德确实早于帕斯卡涉足机械计算，且史料表明，至少曾有一台计算钟是制作成功的。然而，就在这样确凿的证据面前，「机械计算第一人」的说法仍然存在争论，主要有以下几点原因：契克卡德没有留下看得见摸得着的实物；他的设计描述相对笼统、不可靠，即使是改进后的复制品，超过3位的连续进位就需要人为干预才能完成；计算钟从来没有真正投入过使用，用现在的话讲就是始终处于概念阶段；帕斯卡独立设计，并不知晓契克卡
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2024-01-26 19:30:42
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大数据文摘授权转载自AI科技评论整理：李梅、王玥编辑：陈彩娴8 月 8 日至 11 日，计算机图形学国际顶级会议 SIGGRAPH 在加拿大温哥华举办。2019 年图灵奖和多次奥斯卡奖「双料得主」Pat Hanrahan 和 Ed Catmull 在大会上亮相，作了一场题为“Shading Languages and the Emergence of Programmable Graphics S
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2023-11-22 23:27:10
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Pascal简介 Pascal是一种计算机通用的高级程序设计语言。Pascal的取名是为了纪念十七世纪法国著名哲学家和数学家Blaise Pascal。它由瑞士Niklaus Wirth教授于六十年代末设计并创立。1971年，瑞士联邦技术学院尼克劳斯·沃尔斯（N.Wirth）教授发明了另一种简单明晰的电脑语言，这就是以电脑先驱帕斯卡的名字命名的Pascal语言。Pascal语言语法严谨，层次分明
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2023-11-22 23:27:53
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上一篇说明了paxos算法是如何实现数据一致性的，这一节我们来说明常见paxos的具体实际应用，这样可以更好的理解paxos的具体实现。1、Paxos应用一Chubby原理介绍Chubby是google提出的分布式锁服务，GFS和Big table等大型系统都可以用它来解决分布式写作、元数据存储和master选举等一些列功能。Chubby强大的锁功能，底层则是通过paxos分布式锁来实现的。Chu
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2023-08-21 16:58:14
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摘要: 安装存储于SDCard的APK包很顺利，但如果恰巧手机没SDCard，将APK包下载到/data/data/app_package/下后，再用之前的方式安装，一直提示There is a problem parsing the package。好吧，悲剧的程序员在需求至上的原则下 ...
安装存储于SDCard的APK包很顺利，但如果恰巧手机没
Cassandra没有像BigTable或Hbase那样选择中心控制节点，而选择了无中心的P2P架构，网络中的所有节点都是对等的，它们构成了一个环，节点之间通过P2P协议每秒钟交换一次数据，这样每个节点都拥有其它所有节点的信息，包括位置、状态等。Cassandra的核心组件： Gossip：点对点的通讯协议，用来相互交换节点的位置和状态信息。当一个节点启动时
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2023-11-13 23:02:55
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# 伏特与帕斯卡架构：当代计算的重要基石
在近年来的计算机硬件发展中，NVIDIA推出的伏特（Volta）架构和AMD的帕斯卡（Pascal）架构均具有里程碑式的意义。这两种架构不仅在图形处理、机器学习等领域展现了强大的性能，同时也为开发者提供了更便利的编程模型。本篇文章将介绍这两种架构的基本特点，并提供一些代码示例进行说明。
## 伏特架构
NVIDIA的伏特架构是其继承了之前的架构（如K
写在前面：本文假定读者有一定 CUDA 基础。如果你对 GPU, sm_60/sm_61，CUDA 这些名词感到陌生，可以看我之前写的博客《CUDA 从入门到精通》。 1. 前言Nvidia 在今年的 GTC( GPU Technology Conference ) 上高调宣布了 Pascal 架构——专门针对每瓦性能优化的新架构，采用 16nm 工艺。接着发布了该系列的扛鼎之作 P10
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2023-10-04 19:35:30
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前言查理元思维模型最早的提倡者，他说这样的好晶体，至少能数出一百个，它们都来自「重要学科的重要结论」查理芒格提 在《穷查理宝典》中提到了有100多个思维模型，他尤其强调了： 数学：复利原理、排列组合原理、费马帕斯卡系统 统计学：高斯分布 物理学：平衡、临界质量 生物学：进化论、复杂适应系统 工程学：后备系统，断裂点理论 社会科学：自我组织理论、层创进化理论、艾尔法罗预测模型 心理学：误判心理学本次
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2023-07-30 09:41:26
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Gossip是实现最终一致性的算法Gossip 协议：就像流言蜚语一样，利用一种随机、带有传染性的方式，将信息传播到整个网络中，并在一定时间内，使得系统内的所有节点数据一致。Gossip 的三板斧直接邮寄：就是直接发送更新数据，当数据发送失败时，将数据缓存下来，然后重传。虽然实现起来比较容易，数据同步也很及时，但可能会因为缓存队列满了而丢数据。只采用直接邮寄是无法实现最终一致性的，反熵：指的是集群
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2024-05-29 09:14:55
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原标题：20世纪的黑科技，上万个零件的老式机械计算器，复杂程度惊人！现如今的计算器准确的说应该被称为电子计算器，而上世纪60年代之前是机械计算器的天下，机械计算器顾名思义是由机械零部件组成。机械计算器一般有成千上万个零件，出现故障时维修人员必须将其拆散、更换零件、重新组装、再对整台计算器进行校验，确保正常运行。这种情况每隔几周就会出现一两次，而这也是机械计算器被电子计算机取代的根本原因。01 机械
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2023-09-07 11:46:31
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# 帕斯卡架构与图灵架构对比
在计算机科学中，架构设计是构建系统的基础，理解不同架构之间的对比对于每一名新进入行业的开发者十分重要。本文将深入探讨帕斯卡架构与图灵架构的对比，并指导你如何实现这一对比。我们将通过一个清晰的流程、必要的代码示例以及图表展示信息。
## 流程概述
整个实现过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
在今天的技术发展中，GPU 通常是用于高性能计算和深度学习等领域的核心组件。近期，「帕斯卡架构专业卡」问题引起了广泛关注。接下来，我将记录解决这个问题的全过程，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和未来展望。
## 背景描述
在2016年，NVIDIA推出了基于帕斯卡架构的GPU系列，包含多个专业卡，主要用于工作站和高性能计算环境。随着人工智能和大数据技术的发展，这些专业卡的需
pikapika是一款基于rocksdb可持久化兼容redis协议的kv存储。当前最新的特性中还支持codis，可作为codis的后端存储使用，但是运维命令稍微有些不同。pika相对于redis而言主要是适合在容量大的场景下，简化了数据加载和迁移的相关操作，但是整体基于硬盘或者SSD的存储响应性能可能会差些。不过本文只是简单的来了解一下pika的设计的思路，方便以后在使用过程中加快对问题的诊断。p
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2023-10-11 10:40:52
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关于显卡图灵架构和帕斯卡架构哪个更适合画3D图形的问题，今天我们不妨来探讨一下。两个架构都在图形渲染领域内有其独特的表现，但在选择时，需考虑具体应用场景及需求。
1. 背景描述
在3D图形绘制中，显卡的架构扮演了至关重要的角色。考虑到当前市场上主流的显卡架构，图灵和帕斯卡各自的特点显得尤为重要。
下面列出了一些显卡架构的基础特征：
1. 图灵架构：优化了光追性能，适合高
相比于 Kafka 等数据处理中间件，分布式消息平台 Apache Pulsar 如何存储数据？本文基于架构，对比了 Apache Kafka 等传统数据处理中间件和分布式消息平台 Apache Pulsar 的优劣势，供大家参考。存储可扩展Apache Pulsar 的多层架构将消息服务层与存储层完全解耦，从而使各层可以独立扩展。传统的分布式数据处理中间件（如 Hadoop、Spark）则在同一
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2024-01-29 07:21:30
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每台电脑上面都配置了电脑显卡，显卡重要性不言而喻。显卡是电脑内主要的板卡之一，它负责将处理器送来的信息处理为显示器可以识别的信息，送到显示器上形成影像。主机对显示屏幕的任何操作都要通过显卡。电脑显卡性能怎么看呢？下面告诉大家电脑显卡怎么看的简单方式。 一、什么是显卡 显卡是显示适配器的简称，它是显示器与主机通信的控制电路和接口，是计算机最基本配置、最重要的配件之一。显卡作为电脑主
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2023-11-10 20:51:39
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一 .屈服点（σs）钢材或试样在拉伸时，当应力超过弹性极限，即使应力不再增加，而钢材或试样仍继续发生明显的塑性变形，称此现象为屈服，而产生屈服现象时的最小应力值即为屈服点。设Ps为屈服点s处的外力，Fo为试样断面积，则屈服点σs=Ps/Fo(MPa)，MPa称为兆帕等于N（牛顿）/mm2，（MPa=106Pa，Pa：帕斯卡=N/m2）二 .屈服强度（σ0.2）有的金属材料的屈服点极不明显，在测量上
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2024-02-04 07:19:22
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## 帕斯卡架构与图灵架构的选择
在进行深度学习或高性能计算任务时，选择适合的计算架构至关重要。NVIDIA的帕斯卡（Pascal）架构与图灵（Turing）架构都在GPU计算领域拥有卓越表现，但各自有不同的适用场景。本文将通过一个具体的图像处理应用，分析在对比这两种架构时应考虑的因素。
### 背景
假设我们需要快速处理大量图片，完成目标检测任务。我们将使用深度学习模型来识别每张图片中的物
