作者归档:kaisin

C# LRU

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MySQL 全文索引(fulltext index)

1.创建全文索引(FullText index) 旧版的MySQL的全文索引只能 … 继续阅读

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LDAP

1. LDAP简介 LDAP(轻量级目录访问协议,Lightweight Dir … 继续阅读

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MySQL FullText

1.创建全文索引(FullText index) 旧版的MySQL的全文索引只能 … 继续阅读

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5种开源协议比较

BSD开源协议 BSD开源协议是一个给于使用者很大自由的协议。基本上使用者可以” … 继续阅读

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iptables cases

#查看iptables现有规则 iptables -L -n #先允许所有,不然 … 继续阅读

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移动网络NAT心跳过期时间

心跳典型值 WhatsApp Line GCM WIFI 4分45秒 3分20秒 … 继续阅读

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中国国际互联网的接口

海底光缆是国际互联网的骨架。光缆的多少,代表一国与互联网的联系是否紧密。 有人利 … 继续阅读

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some license

BSD-3 + 专利 Facebook => React (license … 继续阅读

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OpenSSL 生成自签名证书(简)

OpenSSL 是 SSL 和 TLS 协议的开放式源代码实现。它在标准通信层上 … 继续阅读

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Protocol Buffers

RPC(Remote Procedure Call,远程过程调用)框架是分布式服 … 继续阅读

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Apache Thrift

Thrift源于大名鼎鼎的facebook之手,在2007年facebook提交 … 继续阅读

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大数据量存储见解

百万级的数据,无论侧重OLTP还是OLAP,当然就是MySql了。
过亿级的数据,侧重OLTP可以继续Mysql,侧重OLAP,就要分场景考虑了

实时计算场景:强调实时性,常用于实时性要求较高的地方,可以选择Storm;
批处理计算场景:强调批处理,常用于数据挖掘、分析,可以选择Hadoop;
实时查询场景:强调查询实时响应,常用于把DB里的数据转化索引文件,通过搜索引擎来查询,可以选择solr/elasticsearch;
企业级ODS/EDW/数据集市场景:强调基于关系性数据库的大数据实时分析,常用于业务数据集成,可以选择Greenplum;

数据库系统一般分为两种类型:
一种是面向前台应用的,应用比较简单,但是重吞吐和高并发的OLTP类型;
一种是重计算的,对大数据集进行统计分析的OLAP类型。

传统数据库侧重交易处理,即OLTP,关注的是多用户的同时的双向操作,在保障即时性的要求下,系统通过内存来处理数据的分配、读写等操作,存在IO瓶颈。
OLTP(On-Line Transaction Processing,联机事务处理)系统也称为生产系统,它是事件驱动的、面向应用的,比如电子商务网站的交易系统就是一个典型的OLTP系统。OLTP的基本特点是:
数据在系统中产生;
基于交易的处理系统(Transaction-Based);
每次交易牵涉的数据量很小;
对响应时间要求...

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.NET Core 2.0

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  下载 Visual Studio 2017 version 15.3

  下载 .NET Core 2.0

  下载 Visual Studio for Mac

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  微软今天发布了.NET Core 2.0 版本,属于一次非常大的版本迭代。

  .NET Core 2.0 主要包括一些让 .NET Core 更容易使用的改进,并增强其平台能力。亮点如下:

  Runtime

  SDK

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CPU/GPU

CPU和GPU之所以大不相同,是由于其设计目标的不同,它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型,同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。

  于是CPU和GPU就呈现出非常不同的架构(示意图):

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  图片来自nVidia CUDA文档。其中绿色的是计算单元,橙红色的是存储单元,橙黄色的是控制单元。

GPU采用了数量众多的计算单元和超长的流水线,但只有非常简单的控制逻辑并省去了Cache。而CPU不仅被Cache占据了大量空间,而且还有有复杂的控制逻辑和诸多优化电路,相比之下计算能力只是CPU很小的一部分

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  从上图可以看出:

Cache, local memory: CPU > GPU

Threads(线程数): GPU > CPU

Registers: GPU > CPU  多寄存器可以支持非常多的Thread,thread需要用到register,thread数目大,register也必须得跟着很大才行。

SIMD Unit(单指令多数据流,以同步方式,在同一时间内执行同一条指令): GPU > CPU。

 

CPU 基于低延时的设计:

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CPU有强大的ALU(算术运算单元),它可... 继续阅读

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