积分充值
 首页
前端开发
AngularDartElectronFlutterHTML/CSSJavaScriptReactSvelteTypeScriptVue.js构建工具
后端开发
.NetC#C++C语言DenoffmpegGoIdrisJavaJuliaKotlinLeanMakefilenimNode.jsPascalPHPPythonRISC-VRubyRustSwiftUML其它语言区块链开发测试微服务敏捷开发架构设计汇编语言
数据库
Apache DorisApache HBaseCassandraClickHouseFirebirdGreenplumMongoDBMySQLPieCloudDBPostgreSQLRedisSQLSQLiteTiDBVitess数据库中间件数据库工具数据库设计
系统运维
AndroidDevOpshttpdJenkinsLinuxPrometheusTraefikZabbix存储网络与安全
云计算&大数据
Apache APISIXApache FlinkApache KarafApache KyuubiApache OzonedaprDockerHadoopHarborIstioKubernetesOpenShiftPandasrancherRocketMQServerlessService MeshVirtualBoxVMWare云原生CNCF机器学习边缘计算
综合其他
BlenderGIMPKiCadKritaWeblate产品与服务人工智能亿图数据可视化版本控制笔试面试
文库资料
前端
AngularAnt DesignBabelBootstrapChart.jsCSS3EchartsElectronHighchartsHTML/CSSHTML5JavaScriptJerryScriptJestReactSassTypeScriptVue前端工具小程序
后端
.NETApacheC/C++C#CMakeCrystalDartDenoDjangoDubboErlangFastifyFlaskGinGoGoFrameGuzzleIrisJavaJuliaLispLLVMLuaMatplotlibMicronautnimNode.jsPerlPHPPythonQtRPCRubyRustR语言ScalaShellVlangwasmYewZephirZig算法
移动端
AndroidAPP工具FlutterFramework7HarmonyHippyIoniciOSkotlinNativeObject-CPWAReactSwiftuni-appWeex
数据库
ApacheArangoDBCassandraClickHouseCouchDBCrateDBDB2DocumentDBDorisDragonflyDBEdgeDBetcdFirebirdGaussDBGraphGreenPlumHStreamDBHugeGraphimmudbIndexedDBInfluxDBIoTDBKey-ValueKitDBLevelDBM3DBMatrixOneMilvusMongoDBMySQLNavicatNebulaNewSQLNoSQLOceanBaseOpenTSDBOracleOrientDBPostgreSQLPrestoDBQuestDBRedisRocksDBSequoiaDBServerSkytableSQLSQLiteTiDBTiKVTimescaleDBYugabyteDB关系型数据库数据库数据库ORM数据库中间件数据库工具时序数据库
云计算&大数据
ActiveMQAerakiAgentAlluxioAntreaApacheApache APISIXAPISIXBFEBitBookKeeperChaosChoerodonCiliumCloudStackConsulDaprDataEaseDC/OSDockerDrillDruidElasticJobElasticSearchEnvoyErdaFlinkFluentGrafanaHadoopHarborHelmHudiInLongKafkaKnativeKongKubeCubeKubeEdgeKubeflowKubeOperatorKubernetesKubeSphereKubeVelaKumaKylinLibcloudLinkerdLonghornMeiliSearchMeshNacosNATSOKDOpenOpenEBSOpenKruiseOpenPitrixOpenSearchOpenStackOpenTracingOzonePaddlePaddlePolicyPulsarPyTorchRainbondRancherRediSearchScikit-learnServerlessShardingSphereShenYuSparkStormSupersetXuperChainZadig云原生CNCF人工智能区块链数据挖掘机器学习深度学习算法工程边缘计算
UI&美工&设计
BlenderKritaSketchUI设计
网络&系统&运维
AnsibleApacheAWKCeleryCephCI/CDCurveDevOpsGoCDHAProxyIstioJenkinsJumpServerLinuxMacNginxOpenRestyPrometheusServertraefikTrafficUnixWindowsZabbixZipkin安全防护系统内核网络运维监控
综合其它
文章资讯
 上传文档  发布文章  登录账户
IT文库
  • 综合
  • 文档
  • 文章

无数据

分类

全部后端开发(22)C++(17)Rust(5)系统运维(2)DevOps(2)数据库(1)MySQL(1)云计算&大数据(1)Kubernetes(1)

语言

全部中文(简体)(24)中文(简体)(2)

格式

全部PPT文档 PPT(26)
 
本次搜索耗时 0.018 秒,为您找到相关结果约 26 个.
  • 全部
  • 后端开发
  • C++
  • Rust
  • 系统运维
  • DevOps
  • 数据库
  • MySQL
  • 云计算&大数据
  • Kubernetes
  • 全部
  • 中文(简体)
  • 中文(简体)
  • 全部
  • PPT文档 PPT
  • 默认排序
  • 最新排序
  • 页数排序
  • 大小排序
  • 全部时间
  • 最近一天
  • 最近一周
  • 最近一个月
  • 最近三个月
  • 最近半年
  • 最近一年
  • ppt文档 Zadig 面向开发者的云原生 DevOps 平台

    面向开发者的云原生 DevOps 平台 角色: 产品 / 架构 开发 测试 运维 运维 / 开发 技术支持 事件 需求设计 架构设计 拆任务、写代码 代码集成 xN 单元测试验证 xN 代码扫描 xN 自测、联调 xN 集成验证 xN 写测试用例 系统验证 xN 自动化测试 xN 性能测试 xN 安全测试 xN 数据变更 xN 开发者常处于 今天发版、明早升级 嗷嗷待哺状态 Zadig 优势、使用场景、解决问题域 Zadig 解决问题域 Zadig 云原生开放性:极简、 0 负担接入 Zadig 业务架构 Zadig 系统架构 1 Zadig 行业方案 对比分析 职能 传统 DevOps 方案 ZadigX 云原生 DevOps 方案 降本提效 组织能力提升 业务负责人 研发不透明,规划凭感觉: 研发不透明,规划凭感觉: • 发版时间靠运气 • 团队熬夜冲进度 研发透明化:不同项目清晰可见的效率、质量、进度 进度管理:根据团队客观数据,预测和确定项目规划 迭代进度一目了然 项目从无到有可核算 管理有数据科学依据 解放管理,更多时间花在 业务创新 平台运维 业务压力大,能力建设缓慢: • 大量工作花在工具链维护 • 项目间依赖复杂,环境管理难 • 交付版本依赖工单,发布风险高 • 公共资源 / 业务资源利用率低
    0 码力 | 59 页 | 81.43 MB | 1 年前
    3
  • ppt文档 新一代分布式高性能图数据库的构建 - 沈游人

    图数据中进行知识 发现的重要需求。最终获得国内外授权发明专利 43 项, CCF -A 类论文 51 篇,获得 2 次国际竞赛冠军,参与了 2 项图计算相关标准制定。 AtlasGraph 架构及实现 图技术简介 Takeway “ 世界是复杂关系的总和”—— 一张典型的知识图谱 电话 / 同通讯录 / 绑定同账户 /... Mac 地址 /IP 地址 /wifi... 亲属 业务对大图分析的诉求(千亿点、万亿边) • 实时风控对图库的性能挑战( OLTP 毫秒级响应) • 海致图平台产品服务于金融、政府行业有大量业务经验积累(接近客户需求) • 现有开源产品无法满足要求(受限于基础架构设计,优化性能有限) 新一代分布式图数据库需具备的特性 特性 信 雅 达 • 高可用 • 一致性(事 务) • 高性能 • 低资源消耗 • 易用 • 功能丰富 AtlasGraph Hybrid Transactional/Analytical Processing ,高性能图计算引 擎,预置 20 余种图计算算法 ,可扩展的分析引擎支持更复 杂的数据挖掘和机器学习场景 MPP Massively Parallel Processing 架构,大规模集群 分布式存储及并行计 算, Shared Nothing 模式支 持存储计算分离 高性能 基于 Rust 开发的分布式存储引
    0 码力 | 38 页 | 24.68 MB | 1 年前
    3
  • ppt文档 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 86
    0 码力 | 142 页 | 13.52 MB | 1 年前
    3
  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 07 深入浅出访存优化

    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 有更长的周转时间来隐藏他内部计算的延迟。所以本案例中 AOS 比 SOA 好。 AOS 、 SOA 、 AOSOA 哪家强:结论 • 如果几个属性几乎总是同时一起用的,比如位置矢量 pos 的 xyz 分量,可 能都是同时读取同时修改的,这时用 AOS ,减轻预取压力。 • 如果几个属性有时只用到其中几个,不一定同时写入,比如 pos 和 vel , 通常的情况都是 pos+=vel ,也就是 pos 他附近的 64 字节都被读取到缓存了,但实际只用到了其中 4 字节,之 后又没用到剩下的 60 字节,导致浪费了 94% 的带宽。 • 虽说连续、顺序访问是最理想的,然而在使用哈希表等数据结构中,不 可避免的会通过哈希函数得到随机的地址来访问,且 Value 类型可能小 于 64 字节,浪费部分带宽。怎么办? 解决:按 64 字节分块地随机访问 • 解决方法就是,把数据按 64 字节大小分块。随
    0 码力 | 147 页 | 18.88 MB | 1 年前
    3
  • ppt文档 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: • ppt ,贴到他脸上即可。 • 明明实验一下就知道的事,还在照着上世纪谭某强教材念。古有纸上谈兵,今有脑内编程 。 • 计算机编程又不是量子物理广义相对论,我们每个人都有电脑,做一下实验很容易,可总 有所谓的“老师”就不肯动动手敲几行命令(写 doc 文件倒挺勤的),在那里传播假知识。 • 在线做编译器实验推荐这个网站: https://godbolt.org/ • 可以实时看源代码编译的结果,还能选不同的编译器版本和 倒数避免重复求除法。 解决方案 2 : -ffast-math -ffast-math 选项让 GCC 更大胆地尝试浮点 运算的优化,有时能带来 2 倍左右的提升。 作为代价,他对 NaN 和无穷大的处理,可 能会和 IEEE 标准(腐朽的)规定的不一致 。 如果你能保证,程序中永远不会出现 NaN 和无穷大,那么可以放心打开 -ffast-math 。 数学函数请加 std:: 前缀! • sqrt
    0 码力 | 108 页 | 9.47 MB | 1 年前
    3
  • ppt文档 谈谈MYSQL那点事

    互联网常用数据库市场占有率 互联网通用架构体制 谈谈 MySQL 数据库那些事  MySQL MySQL 基本介绍 基本介绍  MySQL MySQL 优化方式 优化方式  MySQL MySQL 技巧分享 技巧分享  Q Q & & AA MyISAM MyISAM 特点 特点 MyISAM vs MyISAM vs InnoDB InnoDB • 数据存储方式简单,使用 拥有自己独立的缓冲池,能够缓存数据和索引 拥有自己独立的缓冲池,能够缓存数据和索引 MySQL 架构设计—应用架构 强一致性 对读一致性的权衡,如果是对读写实时性要求非常高的话, 就将读写都放在 M1 上面, M2 只是作为 standby 。 比如,订单处理流程,那么对读需要强一致性,实时写实 时读,类似种涉及交易的或者动态实时报表统计的都要采 用这种架构模式 弱一致性 如果是弱一致性的话,可以通过在 M2 上面分担一些读压力 上面分担一些读压力 和流量,比如一些报表的读取以及静态配置数据的读取模块 都可以放到 M2 上面。比如月统计报表,比如首页推荐商品 业务实时性要求不是很高,完全可以采用这种弱一致性的设 计架构模式。 中间一致性 如果既不是很强的一致性又不是很弱的一致性,那 么我们就采取中间的策略,就是在同机房再部署一个 S1(R) ,作为备库,提供读取服务,减少 M1(WR) 的 压力,而另外一个
    0 码力 | 38 页 | 2.04 MB | 1 年前
    3
  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 15 C++ 系列课:字符与字符串

    例如 32 代表空格, 48 代表 ‘ 0’ , 65 代表 ‘ A’ , 97 代表 ‘ a’…… • 32~126 这些整数就用于是表示这些 可显示字符 (printable character) 的。 计算机如何表达字符 • 除了可显示字符 (printable character) 外, ASCII 还规定了一 类特殊的控制字符 (control character) : 位整数即可,可以是有符号也可以 是无符号,任凭编译器决定( C 标准委员会传统异能, khronos 直呼内行) 。 • 以 GCC 为例,他规定 char 在 x86 架构是有符号的 (char = signed char) ,而在 arm 架构上则认为是无符号的 (char = unsigned char) ,因为他 认为“ arm 的指令集处理无符号 8 位整数更高效”,所以擅自把 char 魔改成无 std::string 其实是同等 地位的。 • 虽然也可以给 std::string 定义很多个不同的 + 重载,每个针对不同的数字类 型( int 、 float 、 double )排列组合,但是这样没有可扩展性,而且影响编 译速度。 • 所以 cpp 说,你必须手动把 42 先转换为字符串,然后再和已有的字符串相 加: • “you have ” + std::to_string(42) + “
    0 码力 | 162 页 | 40.20 MB | 1 年前
    3
  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 16 现代 CMake 模块化项目管理指南

    两个组件,如果没有这两个组件也会报错。 • find_package(OpenCV REQUIRED OPTIONAL_COMPONENTS core videoio) • 查找名为 OpenCV 的包,找不到就报错,可具有 OpenCV::core 和 OpenCV::videoio 这两个 组件,没有这两组件不会报错,通过 ${OpenCV_core_FOUND} 查询是否找到 core 组件。 find_package Windows 平台默认为 C:/Program Files 。 • 是你在 find_package( REQUIRED) 命令中指定的包名。 • 是系统的架构名。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/60479441 Unix 类系统下的搜索路径 • /(lib/|lib*|share)/cmake/*/ ${CMAKE_PREFIX_PATH} , Unix 平台默认为 /usr 。 • 是你在 find_package( REQUIRED) 命令中指定的包名。 • 是系统的架构,例如 x86_64-linux-gnu 或 i386-linux-gnu 。 • (用于伺候 Ubuntu 喜欢把库文件套娃在 /usr/lib/x86_64-linux-gnu 目录下) https://zhuanlan
    0 码力 | 56 页 | 6.87 MB | 1 年前
    3
  • ppt文档 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 比一堆 if-else 更高效。但是实际上在编译 器看来是一样的,不管你 if-else 还是 switch ,他都会想方设法帮你优化成查表 法。 • 所以不用纠结性能,你觉得哪种写起来可 读性强,容易维护,你就怎么写。 无分支优化的方法:查表法 • 如果每个判断的值是连续的,这种情况一般 会建立一个表(数组)。 • 这个表里每个元素就是原来要返回的一个个 值,索引就是要判断的参数 不是写死的,而是动态从内存中读取出来的。 • 普通函数调用的目的地址(或偏移量)写死在指令里, CPU 可以自动预取这个地址的指令。 • 但是函数指针的调用,因为这个目的地址是需要计算得出的,或者说他存在内存中,随时可 能被改写, CPU 难以预判执行到 call [pointer] 的时候这个指针会指向哪里,无法预取。 • CPU 伺候函数指针的方法和条件跳转一样,也是根据历史记录总结经验,多次执行后 CPU
    0 码力 | 47 页 | 8.45 MB | 1 年前
    3
  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 12 从计算机组成原理看 C 语言指针

    64 位。 • 实际上地址的高 16 位始终和第 48 位一致(符号扩展),也就是虚拟地址空间只有 48 位。 • 而经过 MMU 映射后实际给内存的地址只有 39 位,因此如今的 x64 架构实际上只能访 问 512GB 内存,如果插了超过这个大小的内存条他也不会认出来。 • 此外, 16 位计算机实际上能通过额外的段寄存器访问到 20 位的内存地址( 1MB )。 • 32 位计算机还能通过 位 32 位 32 位 long long 64 位 64 位 64 位 64 位 注意到 Unix 和 Windows 关于 long 的定义有分歧: Unix 认为 long 的大小应该和系统架构位数一样, 32 位系统上就 32 位, 64 位系统上就 64 位。 Windows 认为 long 不论 32 位系统还是 64 位系统都一样应该为 32 位,认为这样安全。 因此我们在编写 C 证的。 • 为了解决不同操作系统上对类型定义混乱的问题, C 语言标准引入了 stdint.h 这个头文件 。 • 他里面包含一系列类型别名 (typedef) ,这些别名保证不论是什么操作系统什么架构,都是 固定的大小,例如: • typedef char int8_t; • typedef short int16_t; • typedef int int32_t; • typedef
    0 码力 | 128 页 | 2.95 MB | 1 年前
    3
共 26 条
  • 1
  • 2
  • 3
前往
页
相关搜索词
Zadig面向开发开发者原生DevOps平台游人RustCCAtlasGraphC++高性性能高性能并行编程优化课件080704MySQL151612
IT文库
关于我们 文库协议 联系我们 意见反馈 免责声明
本站文档数据由用户上传或本站整理自互联网,不以营利为目的,供所有人免费下载和学习使用。如侵犯您的权益,请联系我们进行删除。
IT文库 ©1024 - 2025 | 站点地图
Powered By MOREDOC AI v3.3.0-beta.70
  • 关注我们的公众号【刻舟求荐】,给您不一样的精彩
    关注我们的公众号【刻舟求荐】,给您不一样的精彩