设计流水线策略时,可参考 Tomasulo算法与记分牌调度算法  (这两个是霍老师推荐的算法,自己未了解过)…

记分牌和tomasulo算法 动态调度: 通过硬件在程序执行时重新安排代码的执行序列来减少竞争引起的流水线停顿时间 动态调度流水线具备以下功能: (1)允许按序取多条指令和发射多条指令----取指(IF)流水级允许按顺序取多条指令进入单口暂存器(single-entry latch)或队列(queue), 指令然后从latch或queue取出,进入ID节拍. (2)能检查并消除hazards----将ID流水级分为独立的两级:Issue级和Read operand级: Issue级功能 ----…

朋友们可以关注下我的公众号,获得最及时的更新: IBM 360/91浮点单元最先实现Tomasulo算法从而允许乱序执行.360体系只有4个双精度浮点寄存器,限制了编译器调度的有效性.而且,IBM 360/91的访存和浮点延迟都很长,如果顺序执行指令,虽然只有RAW hazard,但是后面无关的指令只能被stall.如果乱序执行,还会额外引入WAR和WAW hazard.Tomasulo算法通过Register renaming解决了这些问题. Tomasulo算法1966年提出,设计目标是让编…

另开一文分析字符串相关的各种算法,以及用到的各种数据结构,包括前缀树后缀树等各种树. 先来一个汇总, 算法: 本文中提到的字符串匹配算法有:KMP, BM, Horspool, Sunday, BF, KR, AC(其中用到了Trie树) 统计字符出现个数.获取KV内容:Trie树(字典树.前缀树) 回文子串长度算法有:Manacher's Algorithm 题目: 最长回文子串 最长重复子串 最长不重复子串 以下为正文: 最长连续回文串(Longest Palindromic Substri…

深入浅出K-Means算法 摘要: 在数据挖掘中,K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. K-Means算法主要解决的问题如下图所示.我们可以看到,在图的左边有一些点,我们用肉眼可以看出来有四个点群,但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢?于是就出现了我们的K-Means算法 算法概要 这个算法其实很简单,如下图所示: 从上图中,我们可以看到,A,B,C,D,E是五个在图中点.而灰色的点是我…

1.EM算法 GMM算法是EM算法族的一个具体例子. EM算法解决的问题是:要对数据进行聚类,假定数据服从杂合的几个概率分布,分布的具体参数未知,涉及到的随机变量有两组,其中一组可观测另一组不可观测.现在要用最大似然估计得到各分布参数. 如果涉及的两组随机变量都是可观测的,问题就立即可以解决了,对似然函数求取最大值就能得到分布参数的解. EM算法先为所需求取的分布参数赋初值,使得能算出隐藏变量的期望:进而用隐藏变量的期望和可观测变量的数据对分布参数的似然函数求最大值,得到一组解从而更新分布参数.…

一,问题描述 在英文单词表中,有一些单词非常相似,它们可以通过只变换一个字符而得到另一个单词.比如:hive-->five:wine-->line:line-->nine:nine-->mine..... 那么,就存在这样一个问题:给定一个单词作为起始单词(相当于图的源点),给定另一个单词作为终点,求从起点单词经过的最少变换(每次变换只会变换一个字符),变成终点单词. 这个问题,其实就是最短路径问题. 由于最短路径问题中,求解源点到终点的最短路径与求解源点到图中所有顶点的最短路径复…

0.补充知识向量点积:结果等于0, 两向量垂直; 结果大于0, 两向量夹角小于90度; 结果小于0, 两向量夹角大于90度.直线的参数方程:(x1, y1)和(x2, y2)两点确定的直线, 其参数方程为x = x1+u(x2-x2); y = y1+u(y2-y1) 1.前言Liang-Barsky算法是 Cyrus-Beck 算法的特例, 我们先来简单的了解Cyrus-Beck算法, Cyrus-Beck算法本质是每次通过裁剪窗口(任意凸多边形, 文章最后会说明为什么凹多边形不行)的一条边界…

KMP算法是由三个科学家(kmp分别是他们名字的首字母)创造出来的一种字符串匹配算法. 所解决的问题: 求文本字符串text内寻找第一次出现字符串s的下标,若未出现返回-1. 例如 text : "adesceqwdasdfagf"; s : "sce"; return : 3; 常规解法 : /** * 常规算法 * 将以i为头的text子串与s串比对 * 如若比对失败则i++;继续比对i子串与s. * @param text * @param s * @retu…

首先看下MD大神2015年ICCV论文:Martin Danelljan, Gustav Häger, Fahad Khan, Michael Felsberg. "Learning Spatially Regularized Correlation Filters for Visual Tracking." ICCV (2015). [code: https://www.cvl.isy.liu.se/research/objrec/visualtracking/regvistrack…