一.cacheline 1.cache:解决cpu频率与内存访问之间速度差距越来越大的问题 2.cacheline:cpu cache的最小单位,主流为64B 3.指导:访问数组数据在同一个cacheline内速度很快,若跨cacheline,则速度会慢很多,因为可能存在cache miss,需要将内存数据写入cache中 二.cacheline与内存之间的映射策略 1.hash策略:hash值的计算需要10K个cycle,无法满足cache访问几个或者几十个cycle的要求 2.Fully A

Caching(缓存)在现代的计算机系统中是一项最古老最基本的技术.它存在于计算机各种硬件和软件系统中,比如各种CPU, 存储系统(IBM ESS, EMC Symmetrix…),数据库,Web服务器,中间件等.它的一个重要的作用就是用于弥补不同速度的硬件之间的存取速度的差距,cache可以完全通过硬件实现(算法也是通过硬件实现的),也可以通过在更快硬件上通过软件控制来实现. EMCSymmetrix之所以如此的昂贵,就是因为在这个系统中,提供了一个640G全相连的高速数据缓存(DRAM缓存)

环境是centos7,直接跑在服务器上. 按照官网一步步安装openstack,到验证dashborad时出错. 登录http://192.168.1.73/dashboard ,输入域名,用户名,密码,出现错误,无法进入界面 tail -40 /etc/httpd/logs/error_log 查看打印 发现 [Sat Aug 12 19:42:16.701521 2017] [:error] [pid 10885] Could not process panel theme_preview:

[前沿]研究生阶段从事于DSP和FPGA技术的相关研究工作,学习并整理了大量的技术资料,包括TI公司的官方文档和网络上的详细笔记,花费了大量的时间和精力总结了前人的工作成果.无奈工作却从事于嵌入式技术开发工作,与通信领域关系不大,它们来源于网络,自己亦觉得应该将它们共享于网络,以便于知识的传承和再生,做出自己应有的贡献. Cache是一种特殊的存储器,它由Cache 存储部件和Cache控制部件组成.Cache 存储部件一般采用与CPU同类型的半导体存储器件,存取速度比内存快几倍甚至十几倍.而C

A pending tag system and method to maintain data coherence in a processing node during pending transactions in a transaction pipeline. A pending tag storage unit may be coupled to a cache controller and configured to store pending tags each indicativ

A multiprocessor computer system is provided having a multiplicity of sub-systems and a main memory coupled to a system controller. An interconnect module, interconnects the main memory and sub-systems in accordance with interconnect control signals

IDE:CSS5.4,compiler不支持可变参数宏.需要手动设置编译器相关选项: Language Option->Language Mode —>no strict ANSI. 1.#pragma DATA_ALIGN( rxdata_stream,   128) 就是让rxdata_stream地址的末尾7位是0(二进制地址),就是128字节对齐. 对齐的目的,一般是位了CACHE读写外存. 如果一个CACHE的line是128字节.这样,如果数据128字节对齐,那么取一个128字节的

网址:http://blog.csdn.net/zhou1232006/article/details/6150198 在基于ARM的嵌入式应用系统中,存储系统通常是通过系统控制协处理器CP15完成的.CP15包含16个32位的寄存器,其编号为0~15. 访问CP15寄存器的指令 MCR   ARM寄存器到协处理器寄存器的数据传送 MRC   协处理器寄存器到ARM寄存器的数据传送 MCR指令和MRC指令只能在处理器模式为系统模式时执行,在用户模式下执行MCR指令和MRC指令将会触发未定义指令的

一:前言 对于一个以前做java全栈工程师而言,而且没学过Linux,很少用虚拟机(还是在大学的时候简单的用过),去配置openstack我想我入的坑肯定比有基础的一定要多,躺在每个坑中徘徊思索的时间一定比老鸟们久.所以现在总结一下openstack在配置过程中的几大坑点,让各位在配置过程中不再问天问大地,灵魂一片片凋落. 如果是新手一定要学会用快照,一定要多用快照,从镜像安装完成开始,最好每一个章节模块配置完成后都用上一个快照,人生苦短,快照帮你性感. 2.一定要仔细看配种配置以及环境要求,比

习惯性的贴几个参考链接: W3School-HTML 5 应用程序缓存 官方 MDN window.applicationCache 接口文档 官方 MDN 用法示例 看所有的教程不如直接看最原始的官方教程,下面的内容是对官方教程(官方 MDN 用法示例)中自己觉得有价值的部分的文档的翻译: Entries in a cache manifest file The cache manifest file is a simple text file that lists the resources

1 - Import Packages import numpy as np import h5py import math import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline 2 - Global Parameters Setting plt.rcParams["figure.figsize"] = (5.0, 4.0) # 设置figure_size尺寸 plt.rcParams["image.interpolation&

rnn.utils.py import numpy as np def softmax(x): e_x = np.exp(x - np.max(x)) return e_x / e_x.sum(axis=0) def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) 引入所需的包 import numpy as np from rnn_utils import * 1 - 基础循环神经网络的前向传播 下面是如何实现一个RNN: Steps: 实现单步RNN所需的计算

Building your Recurrent Neural Network - Step by Step Welcome to Course 5's first assignment! In this assignment, you will implement your first Recurrent Neural Network in numpy. Recurrent Neural Networks (RNN) are very effective for Natural Language

Convolutional Neural Networks: Step by Step Welcome to Course 4's first assignment! In this assignment, you will implement convolutional (CONV) and pooling (POOL) layers in numpy, including both forward propagation and (optionally) backward propagati

1:自定义数据段 #pragma DATA_SECTION(symbol,".section") Int32 symbol[LENGTH]; 2:前几天遇到一个问题.dsp在执行某一块算法执行的时间太长达到100多ms.这个时间后面通过设置ccs的一些优化选项.减少到42ms.这还是不能达到我们的需求.后来知道我没打开cache.所以执行的时间很长. 在网上找了好久也没一个确切的办法打开cache.因此在此我详细的给出打开cache的方法.希望能给菜鸟们一点帮助.我也是菜鸟.大家一起进

Andrew Ng deeplearning courese-4:Convolutional Neural Network Convolutional Neural Networks: Step by Step Convolutional Neural Networks: Application Residual Networks Autonomous driving - Car detection YOLO Face Recognition for the Happy House Art: N

COPY COPY has two forms: COPY [--chown=<user>:<group>] <src>... <dest> COPY [--chown=<user>:<group>] ["<src>",... "<dest>"] (this form is required for paths containing whitespace) Note: T

Scala进阶之路-I/O流操作之文件处理 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 说起Scala语言操作文件对象其实是很简单的,大部分代码和Java相同. 一.使用Scala拷贝文件实现 /* @author :yinzhengjie Blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/Scala%E8%BF%9B%E9%98%B6%E4%B9%8B%E8%B7%AF/ EMAIL:y1053419035@qq.com */ pac

一:前言 对于一个以前做java全栈工程师而言,而且没学过Linux,很少用虚拟机(还是在大学的时候简单的用过),去配置openstack我想我入的坑肯定比有基础的一定要多,躺在每个坑中徘徊思索的时间一定比老鸟们久.所以现在总结一下openstack在配置过程中的几大坑点,让各位在配置过程中不再问天问大地,灵魂一片片凋落. 1. 如果是新手一定要学会用快照,一定要多用快照,从镜像安装完成开始,最好每一个章节模块配置完成后都用上一个快照,人生苦短,快照帮你性感. 2.一定要仔细看配种配置以及环境要

原链接:http://www.itpub.net/thread-1424719-1-1.html (入门1)一直想点文章关于Latch的,又一直没写,一是因为懒,二是一直觉得现在关于Latch的书那么多,还有必要写吗?后来,看到了一些帖子:1.一个帖子,帖主发现了大量cache buffer chain,检查过了都是select造成了,遂对oracle声称的shared latch产生质疑.2.某帖,做了buffer busy wait和cache buffer chain的实验,得出很多结论.

对于现在的计算机来讲,整个计算机的性能主要受磁盘IO速度的影响,内存.CPU包括主板总线的速度已经很快了. 基础检测方法 1.dd命令 dd命令功能很简单,就是从一个源读取数据以bit级的形式写到一个目标地址,通过这种方式我们就可以检测我们实际磁盘在linux系统中的读写性能,不需要经过任何检测软件而就是去读取数据,一般来讲用dd来检测磁盘的性能也被认为是最接近真实情况. 用法:dd if[数据从哪里读取,一般来讲从dev下的zero设备,这个设备不断返回0作为数据源]  of[把读取的文件写入