转自:http://book.51cto.com/art/201004/197196.htm SISD.MIMD.SIMD.MISD计算机的体系结构 1. 计算平台介绍 Flynn于1972年提出了计算平台的Flynn分类法,主要根据指令流和数据流来分类,共分为四种类型的计算平台,如下图所示: 单指令流单数据流机器(SISD) SISD机器是一种传统的串行计算机,它的硬件不支持任何形式的并行计算,所有的指令都是串行执行.并且在某个时钟周期内,CPU只能处理一个数据流.因此这种机器被称作单指令流单

paip.提升性能--多核cpu中的java/.net/php/c++编程 作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com  来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax ////////////////目前情况 需要一个处理50w行的文件,按行进行分词..需要50s才能完成.. 经过调试,瓶颈在这个代码上... TokenStream ts = Analyzer.tokenStream("", reader

1. Disk I/O, 硬盘IO速度 硬盘的IO速度一直都是数据库的瓶颈,所以有条件的情况下尽可能的使用高IO的磁盘. 可以使用微软的工具SQLIO测试磁盘的IOPS 2. CPU的主频, DW和传统的OLTP数据库在使用场景上不一样. 传统的OLTP数据库具有[事务小][并发多]的特点:而DW的数据库相比较具有[事务大][并发少]的特点. 所以对比起来,传统的OLTP数据库可以使用[低主频][多核]的硬件架构,而DW建议使用[高主频][少核]方案. 上述都是相对情况,对于不差钱的土豪,高主频

大数据.多核CPU驱动了函数式编程模式的兴起.因为函数式编程更适合多线程.复杂.安全的大型软件编程.但是,对许多有应用软件开发经验的编程者来说,函数式编程模式是一种全新的.甚至抽象的概念,可能需要很长时间的学习.积累才能完全掌握和适应.对一些不算FP编程专家的人来说,如何用他们习惯的方式来使用现成的函数式软件如Slick,Spark等可能就变得是件很迫切的事情了.设计FunDA的想法就是希望那些惯用ORM(Object Relational Mapper)开发MIS系统的编程人员们能快速轻松地使

1. 计算平台介绍 Flynn于1972年提出了计算平台的Flynn分类法,主要根据指令流和数据流来分类,共分为四种类型的计算平台,如下图所示: 单指令流单数据流机器(SISD) SISD机器是一种传统的串行计算机,它的硬件不支持任何形式的并行计算,所有的指令都是串行执行.并且在某个时钟周期内,CPU只能处理一个数据流.因此这种机器被称作单指令流单数据流机器.早期的计算机都是SISD机器,如冯诺.依曼架构,如IBM PC机,早期的巨型机和许多8位的家用机等. 单指令流多数据流机器(SIMD) S

上一篇文章提到了数据挖掘.机器学习.深度学习的区别:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159355.html 深度学习具体的内容可以看这里: 参考了这篇文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20582907?refer=wangchuan  <王川: 深度学习有多深, 学了究竟有几分? (一)> 笔记:神经网络的研究,因为人工智能的一位大牛Marvin Minsky的不看好,并且出书说明其局限性,而出现二十年的长期低潮.   在

原文:[Xamarin 跨平台机制原理剖析] [看了请推荐,推荐满100后,将发补丁地址] Xamarin项目从喊口号到现在,好几个年头了,在内地没有火起来,原因无非有三,1.授权费贵 2.贵 3.原生态Java开发Android的越来越多,人工费用成本降低. 上面说的3条,都跟钱相关,不占技术边,看起来跟本文的标题严重不符.但是,细细看来,如果这个产品的圈子打不开,再牛的技术,也是枉然.因为技术是在不断推进的, 性能问题,技术问题,实现问题,等等都可以随着时间的推动去解决,但是,Xamarin

原文:[Xamain 跨平台机制原理剖析] [看了请推荐,推荐满100后,将发补丁地址] Xamarin项目从喊口号到现在,好几个年头了,在内地没有火起来,原因无非有三,1.授权费贵 2.贵 3.原生态Java开发Android的越来越多,人工费用成本降低. 上面说的3条,都跟钱相关,不占技术边,看起来跟本文的标题严重不符.但是,细细看来,如果这个产品的圈子打不开,再牛的技术,也是枉然.因为技术是在不断推进的, 性能问题,技术问题,实现问题,等等都可以随着时间的推动去解决,但是,Xamarin公

垃圾收集器 上文说到了垃圾收集算法,这次我们聊一下HotSpot的具体垃圾收集器的实现,以JDK1.7为例,其包含的可选垃圾收集器如下图: 不同收集器之间的连线,代表它们可以搭配使用,收集器所属的区域代表它们属于新生代收集器还是老年代收集器,下面总结一下每个收集器的特点: Serial 收集器 Serial 字面意思为串行,这与它的工作方式是有关系的,因为它是一个单线程收集器,他在新生代工作,采取的是复制算法,在单CPU的机器上可以高效的完成收集工作,其对于运行在Client模式下的虚拟机是一个

与其他语言相比,例如c/c++,我们都知道,java虚拟机对于程序中产生的垃圾,虚拟机是会自动帮我们进行清除管理的,而像c/c++这些语言平台则需要程序员自己手动对内存进行释放.虽然这种自动帮我们回收垃圾的策略少了一定的灵活性,但却让代码编写者省去了很多工作,同时也提高了很多安全性.(因为像C/C++假如你创建了大量的对象,但却由于自己的疏忽忘了将他们进行释放,可能会造成内存溢出). 何为垃圾? 刚才说了,虚拟机会自动帮助我们进行垃圾的清除,那什么样的对象我们才可以称为是垃圾对象呢?假如你创建了

本文为原创,转载请注明:http://www.cnblogs.com/tolimit/ 概述 对于整个内存回收来说,lru链表是关键中的关键,实际上整个内存回收,做的事情就是处理lru链表的收缩,所以这篇文章就先说说系统的lru链表. 内存回收的核心思想,就是如果一些数据能够保存到磁盘,在内存不足时就把这些数据写到磁盘中,这样这些数据占用的内存页就可以作为空闲内存页给予系统使用了. 当内存不足时,系统就必须要将一些页框回收,而哪些页框可以回收呢,之前我们有说过,属于内核的大部分页框是不能够进行回

(1)多线程的产生并不是因为发明了多核CPU甚至现在有多个CPU+多核的硬件,也不是因为多线程CPU运行效率比单线程高.单从CPU的运行效率上考虑,单任务进程及单线程效率是最高的,因为CPU没有任何进程及线程的切换开销, (2)实际上,多线程的出现主要为了解决IO设备的读写速度往往比CPU的处理速度慢造成的单线程程序运行阻塞问题,一个极端的例子就是如果你需要用户在键盘上输入一个数据,当用户没有输入前,单线程程序就阻塞了,多线程程序就可以放个音乐或继续干一些程序中除了键盘输入外的工作,因此,多线程

Kettle是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Window.Linux.Unix上运行. 说白了就是,很有必要去理解一般ETL工具必备的特性和功能,这样才更好的掌握Kettle的使用.我这里啊,先描述ETL工具的通用功能,再来描述作为ETL工具其中的一种(Kettle)是如何来提供这些功能的(图文详解) ETL工具的功能之一:连接 任何ETL工具都应该有能力连接到类型广泛的数据源和数据格式.对于最常用的关系型数据库系统,还要提供本地的连接方式(如对于Oracle的OCI),ETL

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原文地址: http://www.raywenderlich.com/19788/how-to-use-nsoperations-and-nsoperationqueues 本文由 大侠自来也(泰然教程组) 翻译,转载请注明出处!!! 每个人应该都有使用某款ios或者mac的app的时候出现未响应的现象吧.如果是mac下面的app,要是比较幸运的话,那还会出现无敌风火轮,直到你能够操作才消失. 如果是ios的app,就只能等了,有些时候还可能就这样卡闪退了,这样就会给用户很差的用户体验. 解释这

Kettle是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Window.Linux.Unix上运行. 说白了就是,很有必要去理解一般ETL工具必备的特性和功能,这样才更好的掌握Kettle的使用.我这里啊,先描述ETL工具的通用功能,再来描述作为ETL工具其中的一种(Kettle)是如何来提供这些功能的(图文详解) ETL工具的功能之一:连接 任何ETL工具都应该有能力连接到类型广泛的数据源和数据格式.对于最常用的关系型数据库系统,还要提供本地的连接方式(如对于Oracle的OCI),ETL

不多说,直接上干货! 大家会有一个疑惑,本系列博客是Kettle,那怎么扯上ETL呢? Kettle是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Window.Linux.Unix上运行. 说白了就是,很有必要去理解一般ETL工具必备的特性和功能,这样才更好的掌握Kettle的使用.我这里啊,先描述ETL工具的通用功能,再来描述作为ETL工具其中的一种(Kettle)是如何来提供这些功能的(图文详解) ETL工具的功能之一:连接 任何ETL工具都应该有能力连接到类型广泛的数据源和数据格式.对

[编者按]:本文作者为爱搞机特约作者.技术达人"炮神"@ioncannon. 在上一篇移动GPU解读中,对移动GPU的架构.相关參数进行了介绍,本部分介绍的则是移动GPU的Shader.GPU兼容性."多核"的真相以及跑分问题. 说说被忽略的Shader 接下来我们回到Shader.Shader是GPU里负责计算的主要部分,同一时候占得面积最大.耗电也最多. 当今的桌面GPU往往都不再谈三角形生成率.或是像素填充率了,给的指标都是Shader的计算能力--GFLOP

作者:阿猫链接:https://www.zhihu.com/question/21098952/answer/21813840来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 看完答案后,纠正一些常见错误,曲线救国回答一下题主: 1.为什么golang的开发效率高? golang是一编译型的强类型语言,它在开发上的高效率主要来自于后发优势,不用考虑旧有恶心的历史,又有一个较高的工程视角.良好的避免了程序员因为“ { 需不需要独占一行 ”这种革命问题打架,也解决了一部

1.垃圾收集器的种类 垃圾收集算法是内存回收的方法论,垃圾收集器是内存回收的具体实现工具.目前没有万能的垃圾收集器,需要根据具体的应用场景选择合适的垃圾收集器. 1.1Serial收集器(-XX:+UseSerialGC -XX:+UseSerialOldGC) Serial收集器即串行收集器,是最基本,历史最悠久的垃圾收集器.它是一个单线程的垃圾收集器.“单线程”的意义不仅仅意味着它只会使用一条垃圾收集线程去完成垃圾回收,更重要的是它在进行垃圾回收的时候必须暂停其他所有的工作线程(Stop T