《深入浅出MFC》2/e体版之授权,直接等3/e 出版后再动作。没想到一拖经年,我的3/e 写作计划 并没有如期完成,致使大陆读者反而没有《深入浅出MFC》2/e 简体版可看。 《深入浅出MFC》3/e 没有如期完成的原因是,MFC 本体架构并没有什么大改 变。《深入浅出MFC》2/e 书中所论之工具及程序代码虽采用VC5+MFC42,仍 适用于目前的VC6+MFC421(唯,工具之画面或功能可能有些微变化)。 由于《深入浅出MFC》2/e & MFC 4.2) 侯俊傑 著 松崗電腦圖資料股份有限公司 印行 Pioneer is the one that an arrow on his back i 读者来函 新竹市. 高翠路. 刘嘉均 1996 年11 月,我在书店看到了深入浅出MFC 这本书,让我想起自己曾经暗暗告诉过自 己:Application Framework 真是一个好东西。我在书店驻足察看这本书五分钟之后,我便知 就会吸收很快。 请问,想要从DOS 跨足到Windows 程序设计有哪些书值得推荐呢? hschin.bbs@bbs.cs.nthu.edu.tw:建议你看侯俊杰的深入浅出MFC,里面除了对窗口程序 的架构作基础性的说明,让你了解一些基础概论,也说了不少窗口程序设计的课题,是 非常不错的一本书。 xiii News / BBS 论坛(CompBook and/or programming) 请问VISUAL0 码力 | 1009 页 | 11.08 MB | 1 年前3
C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 07 深入浅出访存优化可见数据量较小时,实际带宽甚至超过了 理论带宽极限 42672 MB/s ! • 而数据量足够大时, 才回落到正常的带宽 。 • 这是为什么? CPU 内部的高速缓存 • 原来 CPU 的厂商早就意识到了内存延迟高,读写效率低 下的问题。因此他们在 CPU 内部引入了一片极小的存储 器——虽然小,但是读写速度却特别快。这片小而快的 存储器称为缓存( cache )。 • 当 CPU 访问某个地址时,会先查找缓存中是否有对应的 CPU 读取一个地址时: • 缓存会查找和该地址匹配的条目。如果找到,则给 CPU 返 回缓存中的数据。如果找不到,则向主内存发送请求,等读 取到该地址的数据,就创建一个新条目。 • 在 x86 架构中每个条目的存储 64 字节的数据,这个条目 又称之为缓存行( cacheline )。 • 当访问 0x0048~0x0050 这 4 个字节时,实际会导致 0x0040~0x0080 的 页对齐的重要性 • 为什么要 4KB ?原来现在操作系统管理内存是用分页 ( page ),程序的内存是一页一页贴在地址空间中的, 有些地方可能不可访问,或者还没有分配,则把这个页设 为不可用状态,访问他就会出错,进入内核模式。 • 因此硬件出于安全,预取不能跨越页边界,否则可能会触 发不必要的 page fault 。所以我们选用页的大小,因为本 来就不能跨页顺序预取,所以被我们切断掉也无所谓。0 码力 | 147 页 | 18.88 MB | 1 年前3
C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 08 CUDA 开启的 GPU 编程,从而实现一个函数针对 GPU 和 CPU 生成两份源码级不同的 代码。 __CUDA_ARCH__ 是个版本号 • 其实 __CUDA_ARCH__ 是一个整数,表 示当前编译所针对的 GPU 的架构版本号 是多少。这里是 520 表示版本号是 5.2.0 ,最后一位始终是 0 不用管,我们 通常简称他的版本号为 52 就行了。 • 这个版本号是编译时指定的版本,不是运 行时检测到的版本。编译器默认就是最老 com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc/index.html#extended-notation 针对不同的架构,使用不同的代码 通过 CMake 设置架构版本号 • 可以用 CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES 这个变量 ,设置要针对哪个架构生成 GPU 指令码。 • 小彭老师的显卡是 RTX2080 ,他的版本号是 75 ,因 此最适合他用的指令码版本是 75 • 不过英伟达的架构版本都是向前兼容的,即版本号为 75 的 RTX2080 也可以运行版本号为 52 的指令码,虽然 不够优化,但是至少能用。也就是要求:编译期指定的 版本 ≤ 运行时显卡的版本。 CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES 会自动转换成 --gpu-code 等编 译 flag 版本号不要太新了 • 比如这里设置了 RTX3000 系列的架构版 本号 860 码力 | 142 页 | 13.52 MB | 1 年前3
C++高性能并行编程与优化 - 课件 - Zeno 中的现代 C++ 最佳实践 Helper ),然后一个声明该类 的全局变量( helper ),就可以保证: • 1. 该类的构造函数一定在 main 之前执行 • 2. 该类的解构函数一定在 main 之后执行 • 该技巧可用于在程序退出时删除某些文件之类 。 • 这就是小彭老师的静态初始化 (static-init) 大法 。 静态初始化用于批量注册函数 • 我们可以定义一个全局的函数表(右图中的 functab 退出时也不会调用解构函数。 • 并且即使多个线程同时调用了 func ,这个变量的 初始化依然保证是原子的( C++11 起)。 • 这就是函数静态初始化 (func-static-init) 大法。 函数静态初始化可用于“懒汉单例模式” • 如右图。 • getMyClassInstance() 会在第一次调用时创 建 MyClass 对象,并返回指向他的引用。 • 根据 C++ 函数静态变量初始化的规则,之后0 码力 | 54 页 | 3.94 MB | 1 年前3
C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 性能优化之无分支编程 Branchless Programming这就是,无分支优化。 • setle 指令是单独一条指令,不需要跳转。 比起需要跳转的 jle 指令,他避免了 CPU 预测分支和预测失败带来的额外开销。 条件跳转指令 vs 无分支指令 • x86 指令集架构中,条件跳转指令有 j 开头的一系列,无分支指令有 set 系列和 cmov 系列。 • jle .L1 上一次比较结果为小于等于时,程序跳转到 .L1 处,否则不跳转继续往下执行。 • setle char 一样只占据 1 字节( al 寄存器就 1 字节) • 而 C 语言可以自动把 bool 转换成 int 类型( movzx 把 1 字节的 al 转换成 4 字节的 eax ,零扩展:高 3 字节 填充零) • 返回类型 int 占据 4 字节( eax 寄存器就是 4 字节的) • 返回值都放 eax 寄存器(刚刚算得的就在 eax ,直接返 回) 无分支优化:从语法角度分析0 码力 | 47 页 | 8.45 MB | 1 年前3
C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 06 TBB 开启的并行编程之旅(张心欣犯过的错) 利用多线程安全的 concurrent_vector 动态追加数据 基本没有加速,我猜想 concurrent_vector 内部可能 用了简单粗暴的互斥量,只保证了安全,并不保证高 效 加速比: 1.32 倍 并行筛选 2 先推到线程局部( thread-local )的 vector 最后一次性推入到 concurrent_vector 可以避免频繁在 concurrent_vector0 码力 | 116 页 | 15.85 MB | 1 年前3
C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 05 C++11 开始的多线程编程0 码力 | 79 页 | 14.11 MB | 1 年前3
C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 04 从汇编角度看编译器优化章:汇编语言 x64 架构下的寄存器模型 通用寄存器: 32 位时代 • 32 位 x86 架构中的通用寄存器有: • eax, ecx, edx, ebx, esi, edi, esp, ebp • 其中 esp 是堆栈指针寄存器,和函数的调用与返回相关。 • 其中 eax 是用于保存返回值的寄存器。 通用寄存器: 64 位时代 • 64 位 x86 架构中的通用寄存器有: •0 码力 | 108 页 | 9.47 MB | 1 年前3
C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 03 现代 C++ 进阶:模板元编程0 码力 | 82 页 | 12.15 MB | 1 年前3
C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 02 现代 C++ 入门:RAII 内存管理的生命周期,否则会出现危险的空悬指 针。比如右边这样: 更智能的指针: shared_ptr • 使用起来很困难的原因,在于 unique_ptr 解决重复释放 的方式是禁止拷贝,这样虽然有效率高的优势,但导致使 用困难,容易犯错等。 • 相比之下, 牺牲效率换来自由度的 shared_ptr 则允许 拷贝,他解决重复释放的方式是通过引用计数: 1. 当一个 shared_ptr 初始化时,将计数器设为0 码力 | 96 页 | 16.28 MB | 1 年前3
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