本文转自:自己的微信公众号<数字集成电路设计及EDA教程> 里面主要讲解数字IC前端.后端.DFT.低功耗设计以及验证等相关知识,并且讲解了其中用到的各种EDA工具的教程. 考虑到微信公众平台上面发布的很多推文百度搜索不到,所以以后的推文也会在这里进行转载. 数字IC设计中max_cap和max_tran这类逻辑DRC或者说时序DRC是在设计中必须修复的问题,到最后版图完成,这些问题都是要clean的.他们的分析与优化贯穿前后端设计中.下面按照从前到后的流程逐一讲解每个阶段如果出现max_ca

Yarn capacity scheduler 首先要知道, [Attention: RM有两个组件,其中Scheduler完全就只是负责资源的分配:ApplicationsManager则负责接受application,选取ApplicationMaster,监控重启AM.] CapacityScheduler的优点就是灵活,集群的利用率高:缺点也是由其灵活性造成的,因为CapacityScheduler不支持抢占式调度,必须等上一个任务主动释放资源. 可以看出,只要提交的app数没有达到上限

背景: 目前服务器资源是43个节点,每个节点配置信息如下:24VCores 64G yarn配置情况: yarn.scheduler.minimum-allocation-mb  单个容器可申请的最小内存 1G yarn.scheduler.maximum-allocation-mb 单个容器可申请的最大内存 51G yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores  NodeManager总的可用虚拟CPU个数 21vcores yarn.nodemanager.res

由于是浅析,所以我只分析常用的接口,注意是Android系统中的JAVA类,可能和JDK的源码有区别. 首先从构造函数开始, /** * Min capacity (other than zero) for a HashMap. Must be a power of two * greater than 1 (and less than 1 << 30). */ private static final int MINIMUM_CAPACITY = 4; /** * Max capacity

在工作中用到封装HTTP传输的OkHTTP,OkHttp是相对成熟的解决方案,同时也是开源项目.本文将从源码角度看下OkHttp是如何实现一些网络操作的. HTTP GET: OkHttpClient client = new OkHttpClient(); String run(String url) throws IOException { Request request = new Request.Builder().url(url).build(); Response response

The Guide To Understanding mysqlreport This guide to understanding mysqlreport explains everything that mysqlreport can report. It also teaches how to interpret and understand all the values in context so that after reading a mysqlreport report ("a r

思路:这个树链剖分其实还是比较明显的.将边按权值排序后插入线段树,然后用线段树查找区间中比某个数小的数和,以及这样的数的个数.当A<=B时,就全部建新的管子. 对于A>B的情况比较 建一条由S->T的管子后将这根管子容量扩到最大能得到的容量  与   将所有预算都用来扩大管子容量不建新管子得到的最大容量 做比较 ,选最大的. 扩容量能得到的最大权值可以同过二分枚举答案,用树链剖分判断. #include<set> #include<map> #include<

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include "chain.c" //include the chain.c to create chain and list #define NUMBER_SCOPE 69000 #define ARRAY_SIZE 100000000 #define PLUS_RESULT 5 int *createArray(long length){ int i; int *array=(

题目: Design and implement a data structure for Least Recently Used (LRU) cache. It should support the following operations: get and set. get(key) - Get the value (will always be positive) of the key if the key exists in the cache, otherwise return -1.

常用的J2EE应用服务器包括Weblogic.WebSphere和Tomcat等,以下是以WebLogic为例给出的计数器. 类别 计数器名称 计数器描述 JVM Heap Size JVM堆大小,该计数器的值是一个实时值 Heap Free JVM可用堆大小,该计数器的值是一个实时值 JDBC   Connection Pool Waiting For Connection Current Count 等待的连接数量.如果该计数器的值持续较大,可能需要考虑增加应用服务器的JDBC连接池 Con

JVM的GC日志的主要參数包含例如以下几个: -XX:+PrintGC 输出GC日志 -XX:+PrintGCDetails 输出GC的具体日志 -XX:+PrintGCTimeStamps 输出GC的时间戳(以基准时间的形式) -XX:+PrintGCDateStamps 输出GC的时间戳(以日期的形式,如 2013-05-04T21:53:59.234+0800) -XX:+PrintHeapAtGC 在进行GC的前后打印出堆的信息 -Xloggc:../logs/gc.log 日志文件的输

Golang 在异步处理上有着上佳的表现.因为 goroutines 和 channels 是非常容易使用且有效的异步处理手段.下面我们一起来看一看 Golang 的简易任务队列 一种"非任务队列"的任务队列 有些时候,我们需要做异步处理但是并不需要一个任务对列,这类问题我们使用 Golang 可以非常简单的实现.如下: go process(job) 这的确是很多场景下的绝佳选择,比如操作一个HTTP请求等待结果.然而,在一些相对复杂高并发的场景下,你就不能简单的使用该方法来实现异步

OKHttp get private void doGet(String method, String s) throws IOException { String url = urlAddress + method + "?sex=" + s; Request request = new Request.Builder().url(url).get().build(); Response respone = okHttpClient.newCall(request).execute(

本篇文章主要介绍OkHttp执行同步和异步请求的大体流程.主要流程如下图: 主要分析到getResponseWidthInterceptorChain方法,该方法为具体的根据请求获取响应部分,留着后面的博客再介绍. Dispatcher类 Dispatcher类负责异步任务的请求策略.首先看它的部分定义: public final class Dispatcher { private int maxRequests = 64; private int maxRequestsPerHost = 5

我们经常使用yarn调度,但是我们是否对调度队列显示参数真正了解呢?   下面我们来一一看看这些参数都是做什么用的,代表什么意思   hadoop是通过队列管理集群资源,翻开集群Web UI,找到Schedule查看   Queue State queue 的状态 Used Capacity : 0.0% 已使用资源占队列配置值的百分比 Absolute Used Capacity : 0.0% 已使用资源占集群的百分比 Absolute Capacity queue 至少可以使用系统资源占集群

感觉中,OutOfMemeryError(内存溢出错误) 是jvm抛出的异常,是不能被捕获的. 直到工作中真的遇到OOM异常,而且tomcat服务还一直对外提供服务. 那么问题来了: 1. OOM 到底能不能被捕获? 2. jvm抛出OOM后,是否就会立即停止运行呢? 3. jvm什么时候会抛出OOM异常? 先来个例子:本例子将会一一体现如上问题:(最好设置jvm最大内存如: -Xmx2m -Xms2m) public class OOMCatchTest { /** * 可以看作是一个消息队列

1 概述 1.1 引言 android完成非阻塞式的异步请求的时候都是通过启动子线程的方式来解决,子线程执行完任务的之后通过handler的方式来和主线程来完成通信.无限制的创建线程,会给系统带来大量的开销.如果在高并发的任务下,启用个线程池,可以不断的复用里面不再使用和有效的管理线程的调度和数量的管理.就可以节省系统的成本,有效的提高执行效率. 1.2 线程池ThreadPoolExecutor okhttp的线程池对象存在于Dispatcher类中.实例过程如下 public synchro

https://www.ardanlabs.com/blog/2017/10/the-behavior-of-channels.html Introduction When I started to work with Go’s channels for the first time, I made the mistake of thinking about channels as a data structure. I saw channels as a queue that provided

对于一组基因文件中的基因序列,选取一段基因片段,作为索引,利用hash表,查找固定的基因片段.有一定的并且容忍错误. 简单讲就是自己实现一个hashtable,将选出特定字符串建立索引,便于查询.输出时可容忍一定数量的错误. 贴上代码 HashTable.h #include <iostream> using namespace std; typedef int KeyType; #define NULLKEY -1 struct Entry { KeyType _key; string _v

本文配套视频: okhttp内核分析配套视频一 okhttp内核分析配套视频二 okhttp内核分析配套视频三 源码分析相关面试题 Volley源码分析 注解框架实现原理 基本使用 从使用方法出发,首先是怎么使用,其次是我们使用的功能在内部是如何实现的.建议大家下载 OkHttp 源码之后,跟着本文,过一遍源码. 官方博客栗子:http://square.github.io/okhttp/#examples OkHttpClient client = new OkHttpClient(); St

OkHttp是一个精巧的网络请求库,有如下特性: 
1)支持http2,对一台机器的所有请求共享同一个socket 
2)内置连接池,支持连接复用,减少延迟 
3)支持透明的gzip压缩响应体 
4)通过缓存避免重复的请求 
5)请求失败时自动重试主机的其他ip,自动重定向 
6)好用的API其本身就是一个很强大的库,再加上Retrofit2.Picasso的这一套组合拳,使其愈发的受到开发者的关注.本篇博客,我将对Okhttp3进行分析(源码基于Okhttp3.4).如何引入Okhttp3?配