本文将介绍使用CoreMark测试程序对我们小组自研芯片进行性能的测试,记录了CoreMarK工具的使用以及对其测试结果进行分析 测试环境: PC OS: Ubuntu20.04 LTS CPU: 自研CPU(ARCH=riscv64,ISA=rv64imafdc) Kernel: CPU使用的内核为Linux4.15 CoreMark: CoreMark v1.01 GNU: riscv64-unknown-linux-gnu 1.CoreMark简介   CoreMark是由EEMBC(Em

#include"stdafx.h" #include<iostream> #include<cmath> #define TRUE 1 #define FALSE 0 using namespace std; typedef struct Node//坐标点 {  double x;  double y; }Node;   typedef struct List {  Node* data;      //点  int count;      //点的个数 }

本文源于一次课题作业,部分自己写的,部分借用了网上的demo 牛顿迭代法(1) x=1:0.01:2; y=x.^3-x.^2+sin(x)-1; plot(x,y,'linewidth',2);grid on;%由图像可知 根在1.05到1.15之间 syms x s0=diff(x^3-x^2+sin(x)-1,x,1); % 得到s0= cos(x) - 2*x + 3*x^2 % 迭代方程为 y=x-(x.^3-x.^2+sin(x)-1)/(cos(x) - 2.*x + 3*x.^2

本系列目录 CRL快速开发框架系列教程一(Code First数据表不需再关心) CRL快速开发框架系列教程二(基于Lambda表达式查询) CRL快速开发框架系列教程三(更新数据) CRL快速开发框架系列教程四(删除数据) CRL快速开发框架系列教程五(使用缓存) CRL快速开发框架系列教程六(分布式缓存解决方案) CRL快速开发框架系列教程七(使用事务) CRL快速开发框架系列教程八(使用CRL.Package) CRL快速开发框架系列教程九(导入/导出数据) CRL快速开发框架系列教程十(

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1. 背景 项目中有1000万条历史案卷,为某地方坐标系数据,我们的真实需求是将地方坐标系坐标反转成WGS84坐标,如果现在需要将其转换成百度坐标系数据.常规方案是先建立好整个该市的本地坐标和百度坐标之间的控制点库后再进行转换.但是在具体实施中发现转换特别慢,由于控制点库也有200多万条记录,大概一个点需要一秒钟才能转换完. 2.将Update变成Insert关键字段值

上一篇实现了demo的地图标绘模块,本篇新增地图地图分屏对比模块,截图如下(源代码见文章底部): 对效果图的简单介绍一下,在demo只采用了两分屏对比,感兴趣的话,可以在两分屏的基础上拓展,修改css样式以及js控制,可以修改为多屏对比效果: 1对应的是鼠标当前位置,2对应的是1在另一个分屏的地图位置:3是切图不同底图的作用. 地图分屏效果的对比,核心在于拥有不同年份或者不同类型的底图之间的对比才有意义的,这里的dmeo由于地图数据素材的限制,没有不同类型的底图,所以凑合的采用同一张底图的对比,

分享一个MySQL分库备份脚本(原) 开发思路: 1.路径:规定备份到什么位置,把路径(先判断是否存在,不存在创建一个目录)先定义好,我的路径:/mysql/backup,每个备份用压缩提升效率,带上时间方便整理 2.取数据库:抓取数据库名称,我用的awk和grep配合取数据库的名称(如果想按照表备份可以再细化一下)注意要用mysql -e选项 这样才能做成脚本 3.系统环境变量:因为用到了函数,所以非系统内置的命令 最好在脚本里面用 . /etc/profile  把系统当前的环境变量传过来

原文:Bulletproof JavaScript benchmarks 做JavaScript的基准测试并没有想的那么简单.即使不考虑浏览器差异所带来的影响,也有很多难点-或者说陷阱需要面对. 这是为何我创建了jsPerf的一个原因,一个你可以轻松创建并分享各种代码片段对比结果的简单工具.用起来非常省事,只需把想要测试的代码录入然后jsPerf会为你创建好可以跨平台跑起来的测试用例. 内部实现上,最开始jsPerf用的是一个基于JSLitmus的基准测试库,我将它称作Benchmark.js.

用程序来求积分的方法有很多,这篇文章主要是有关牛顿-科特斯公式. 学过插值算法的同学最容易想到的就是用插值函数代替被积分函数来求积分,但实际上在大部分场景下这是行不通的. 插值函数一般是一个不超过n次的多项式,如果用插值函数来求积分的话,就会引进高次多项式求积分的问题.这样会将原来的求积分问题带到另一个求积分问题:如何求n次多项式的积分,而且当次数变高时,会出现龙悲歌现象,误差反而可能会增大,并且高次的插值求积公式有可能会变得不稳定:详细原因不赘述. 牛顿-科特斯公式解决这一问题的办法是将大的插

使用x:Bind扩展标记进行数据绑定,是在编译阶段完成,至于说性能优化方面,大概主要是优化CPU资源的使用,因为免去了运行阶段进行绑定的过程.当然,使用这个标记仅仅是绑定上的优化,并不包括数据源.数据源的合理提取就得看开发者的策略了,如果你要提取很大批量的数据放到内存中,那么,你是免不了要消耗大量内存的.这个事情,得看实际情况而定了,任何的优化都不是绝对的,个别情况下,不优化反而会更好. x:Bind在界面绑定不经常变更的情况下用(数据一旦显示到界面,就不再改动),会好一些.如果数据更新频繁,估

关于分库分表方案详细介绍 http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7696085 这里就不作详细描述了 分库分表方案基本脱离不了这个结构,受制于实现的难度,好像没有看到有很方便的实现方案框架 为了解决此问题,在CRL框架基础上作了扩展,使CRL能很好实现此方案,以之前了解到的需求,基本能满足了 本方案拆分结构表示为 会员为业务核心,所有业务围绕会员来进行,所以垂直划分用会员编号作索引,将会员分配到不同的库 会员订单增长量是不固定的,所以需要平

最近数值计算学了Guass列主消元法和三角分解法解线性方程组,具体原理如下: 1.Guass列选主元消去法对于AX =B 1).消元过程:将(A|B)进行变换为,其中是上三角矩阵.即: k从1到n-1 a. 列选主元 选取第k列中绝对值最大元素作为主元. b. 换行 c. 归一化 d. 消元 2).回代过程:由解出. 2.三角分解法(Doolittle分解) 将A分解为如下形式 由矩阵乘法原理 a.计算U的第一行,再计算L的第一列 b.设已求出U的1至r-1行,L的1至r-1列.先计算U的第r行

分金币(1s 128M)  coin [问题描述] 圆桌上坐着n个人,每人有一定数量的金币,金币总数能被n整除.每个人可以给他左右相邻的人一些金币,最终使得每个人的金币数目相等.你的任务是求出被转手的金币数量的最小值. [输入格式] 第一行为整数n(n>=3),以下n行每行一个正整数,按逆时针顺序给出每个人拥有的金币数. [输出格式] 输出被转手金币数量的最小值. [样例输入] 4 1 2 5 4 [样例输出] 4 [样例说明] 设四个人编号为1,2,3,4.第3个人给第2个人2个金币(变成1,

接上篇Mysql性能优化二 对表进行水平划分 如果一个表的记录数太多了,比如上千万条,而且需要经常检索,那么我们就有必要化整为零了.如果我拆成100个表,那么每个表只有10万条记录.当然这需要数据在逻辑上可以划分.一个好的划分依据,有利于程序的简单实现,也可以充分利用水平分表的优势.比如系统界面上只提供按月查询的功能,那么把表按月拆分成12个,每个查询只查询一个表就够了.如果非要按照地域来分,即使把表拆的再小,查询还是要联合所有表来查,还不如不拆了.所以一个好的拆分依据是 最重要的.关键字:UN

你们团队使用SpringMVC+Spring+JPA框架,快速开发了一个NB的系统,上线后客户订单跟雪花一样纷沓而来. 慢慢地,你的心情开始变差,因为客户和产品的抱怨越来越频繁,抱怨的最多的一个问题就是:系统越来越慢了. 1 常规优化 你组织团队,进行了一系列的优化. 1.1 数据表索引优化 经过初步分析,发现瓶颈在数据库.WEB服务器的CPU闲来无事,但数据库服务器的CPU使用率高居不下. 于是,请来架构组的DBA同事,监控数据库的访问,整理出那些耗时的SQL,并且进行SQL查询分析.根据分析

sharding-jdbc是当当开源的一款分库分表的数据访问层框架,能对mysql很方便的分库.分表,基本不用修改原有代码,只要配置一下即可,完整的配置参考以下内容: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/

一般来说,当我们的数据库的数据超过了100w记录的时候就应该考虑分表或者分区了,这次我来详细说说分表的一些方法.目前我所知道的方法都是MYISAM的,INNODB如何做分表并且保留事务和外键,我还不是很了解. 首先,我们需要想好到底分多少个表,前提当然是满足应用.这里我使用了一个比较简单的分表方法,就是根据自增id的尾数来分,也就是说分0-9一共10个表,其取值也很好做,就是对10进行取模.另外,还可以根据某一字段的md5值取其中几位进行分表,这样的话,可以分的表就很多了. 好了,先来创建表吧,

UnixBench是一款开源的测试 unix 系统基本性能的工具,是比较通用的测试VPS性能的工具.UnixBench会执行一系列的测试,包括2D和3D图形系统的性能,测试的结果不仅仅是CPU,内存,磁盘为基准,还取决于硬件,操作系统版本,编译器.UnixBench测试系统各个方面一系列的性能,然后将每个测试结果和一个基准值进行比较,得到一个索引值,所有测试项目的索引值结合在一起形成一个测试分数值. 运行UnixBench前需要安装一堆的工具:请根据你的系统来安装 make gcc gcc-c

一.需求分析 日志数据在很多行业中都是非常敏感的数据,它们不能删除只能保存和查看,这样日志表就会越来越大,我们不可能永远让它无限制的增长下去,必须采取一种手段将数据分散开来.假设现在整个数据库需要保存的数据量比较少,但是只有日志表的数据量会很大,在这种情况下我们可以考虑使用分表策略分散保存日志数据. 针对当前系统来讲,可以这么做:每个月创建一张新表用于保存当月的日志数据.当然这只是初期的保存日志的思路. 1.解决问题的方法就是分表,那么什么时候创建新表呢? (1).如果服务器不关闭,假设一直处于

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Windows版的PHP从版本5.2.1开始有Thread Safe(线程安全)和None Thread Safe(NTS,非线程安全)之分,这两者不同在于何处?到底应该用哪种?这里做一个简单的介绍. 从2000年10月20日发布的第一个Windows版的PHP3.0.17开始的都是线程安全的版本,这是由于与Linux/Unix系统是采用多进程的工作方式不同的是Windows系统是采用多线程的工作方式.如果在IIS下以CGI方式运行PHP会非常慢,这是由于CGI模式是建立在多进程的基础之上的,而