GPU原理：GPU和CPU的区别是什么？什么时候考虑去使用GPU？ CPU结构图如下： CPU内部原件比例图Control: 控制器 ALU：计算单元 Cache: 缓存 DRAM:存储 每个控制器和每个存储单元组成一个小组件的话，可以跟随很多个计算单元。这是GPU不一样的地方。CPU是一个控制单元只能跟随少量的计算单元。CPU的发展如下图：处理器越来越小，处理速度越来越快，处理核变多，但是到了2
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2024-03-28 07:07:20
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本文主要介绍主流移动设备GPU，以及所支持的压缩格式1.GPU分类1.1 Imagination Technologies的PowerVR SGX系列代表型号：PowerVR SGX 535、PowerVR SGX 540、PowerVR SGX 543MP、PowerVR SGX 554MP等 代表产品 ：Apple iPhone全系、iPad全
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2024-03-15 10:20:19
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深度学习相关问题记录(1)1 关于GPU，CUDA，cuDNN的理解参考博客： CPU(中央处理器，Central Processing Unit)：擅长流程控制和逻辑处理，不规则数据结构，不可预测存储结构，单线程程序，分支密集型算法 芯片GPU（图像处理器，Graphics Processing Unit）：擅长数据并行计算，规则数据结构，可预测存储模式，适合于大规模并行运算 GPU擅长的是海量
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2024-04-02 22:14:11
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一、CUP和GPUCPU ：中央处理器(Central Processing Unit) CPU的结构主要包括运算器（ALU, Arithmetic and Logic Unit）、控制单元（CU, Control Unit）、寄存器（Register）、高速缓存器（Cache）和它们之间通讯的数据、控制及状态的总线。 CPU的架构中需要大量的空间去放置存储单元和控制单元，相比之下计算单元只占据了
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2024-02-20 21:09:52
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1， 每一个拥有代理的机器维护一个在.qtp文件中的执行日志。
4， 在预先设置延时上，Controller上
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2008-11-16 23:00:00
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为什么要了解hashmap内部结构，其实有几个目的。1是面试用，这些小东西面试官很喜欢，虽然大部分公司不会正真需要你去了解，但是市场就是这样。2是如果有幸进入大数据行业，tb pb zb级别数据处理的时候可能会用到这些的知识。
说明：以下例子都以JDK8为例。心理模型hashmap是key-value结构，底层实现基础是一个数组结构，通过把key进行hash映射，变成数组索引号，从而实现快速查找目
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2021-01-16 16:44:46
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Kubernetes是一个开源的容器编排平台，用于自动化部署、管理和扩展应用程序容器。它具有高可用性、可扩展性和易用性的特点，被广泛应用于云计算环境中。在学习Kubernetes的过程中，我们需要了解其内部结构，并掌握每个组件的作用和相互关系。
一、Kubernetes内部结构概览
Kubernetes的内部结构由多个组件构成，每个组件负责不同的功能。下表列举了Kubernetes内部结构的主要
原创
2024-01-25 18:45:21
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Storm架构与运行原理一、Storm简介Storm是一个免费并开源的分布式实时计算系统。利用Storm可以很容易做到可靠地处理无限的数据流，像Hadoop批量处理大数据一样，Storm可以实时处理数据。 Storm 很简单，可用于任意编程语言。Apache Storm 采用 Clojure 开发。Storm 有很多应用场景，包括实时数据分析、联机学习、持续计算、分布式 RPC、ETL 等。 ha
之前在设计自建cdn的内部结构时写的一些文字，简单贴下。内部节点方案。大部分公司的做法都是lvs+keepalived几个厂商的不同作法：1.pptv keepalived+nginx+squid+ts 节点灵活性比较高，小节点多
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2015-01-17 10:43:28
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1.1 Sqoop内部结构本节介绍Sqoop的内部结构。Sqoop程序是由的主类com.cloudera.sqoop.Sqoop驱动。有限数量的额外的类在同一个包：SqoopOptions （如前所述），ConnFactory（即熟练操作ManagerFactory实例）。1.1.1 一般程序流程一般的程序流程如下：com.cloudera
原创
2015-05-27 17:43:46
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在《深入理解计算机系统》这本书中，对栈帧的概念定义如下： 为单个过程分配的那部分栈就叫做栈帧。栈帧的最顶端以两个指针界定——帧指针(寄存器ebp)和栈指针(esp)。 其实我觉得对于我们初学者来说
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2024-10-14 07:57:42
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1. CPU 与 GPUCPU与GPU的不同设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。于是CPU和GPU就呈现出非常不同的架构（示意图）：图片来自nVidia CUDA
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2024-04-24 10:13:53
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GPU 与 CPUCPU：擅长流程控制和逻辑处理，不规则数据结构，不可预测存储结构，单线程程序，分支密集型算法GPU：擅长数据并行计算，规则数据结构，可预测存储模式异构编程现在的计算机体系架构中，要完成CUDA并行计算，单靠GPU一人之力是不能完成计算任务的，必须借助CPU来协同配合完成一次高性能的并行计算任务。 一般而言，并行部分在GPU上运行，串行部分在CPU运行，这就是异构计算。具体一点，异
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2024-04-08 10:43:58
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Python 中的 Dictionary 是一个无序的数据值集合，用于像地图一样存储数据值，与其他只保存单个值作为元素的数据类型不同，Dictionary 保存键:值对。字典中提供了键值以使其更加优化这本字典由许多桶组成。每个桶都包含包含键值对的对象的哈希代码。指向键对象的指针和指向值对象的指针。下图为词典内部结构:这本字典从 8 个空桶开始。然后，每当达到其容量时，通过将条目数量增加一
原创
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2024-02-21 08:42:04
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继上一篇创建一个简单ANE后，今天在这里将我在开发ANE过程中的一些心得和大家分享一下。主要是悟出来的一些关于ANE内部结构的心得。同时也参考了ADOBE的文档针对 Adobe AIR 开发本机扩展。也推荐你去阅读。然后将你的收获不吝和我分享。 ^_^
如果你对关于怎么创建一个ANE还不是了解，建议你去读我的上一篇文章
创建一个简单ANE（本
原创
2023-01-05 17:55:09
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Oracle block的详细物理结构图： 本文主要说明oracle block的物理结构，它是oracle的最小存储单元，由多个os数据块组成。主要由三个逻辑
# Redis Slot内部结构实现
## 引言
在使用Redis时，我们常常需要处理分布式数据。Redis使用了一种分布式的数据存储方式，称为`Redis Cluster`。`Redis Cluster`将数据分成`16384`个`slot`，每个`slot`对应一个`key-value`对，这样可以保证数据的高可用性和可扩展性。
在本篇文章中，我将向你介绍如何实现`Redis Slot`的
原创
2024-01-16 11:46:26
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之前在设计自建cdn的内部结构时写的一些文字，简单贴下。内部节点方案。大部分公司的做法都是lvs+keepalived几个厂商的不同作法：1.pptv keepalived+nginx+squid+ts 节点灵活性比较高，小节点多机房，30左右节点数量，70台左右的机器2.迅雷 lvs+keepalived+ts+squid lvs是公用的，其他业务
原创
2014-03-10 17:35:54
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PerlGuts IllustratedVersion 0.49, for perl 5.20 and older This document is meant to supplement the perlguts(1) manual page that comes with Perl. It co
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2016-05-02 16:07:00
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原创
2022-08-31 11:16:03
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