相关是影响乱序调度的罪魁祸首,如果指令2的执行需要依赖指令1的结果,我们就 说这两条指令是相关的,指令2必须在指令1后面执行,无法乱序。 下图描述了指令间的相关性:
如果这个操作序列是串行化的操作(在一个thread中串行执行),那么一切OK,然而,世界总是不能如你所愿。在多CPU体系结构中,运行在两个CPU上的两个内核控制路径同时并行执行上面操作序列,有可能发生下面的场景:
大家都知道函数调用是通过栈来实现的,而且知道在栈中存放着该函数的局部变量。但是对于栈的实现细节可能不一定清楚。本文将介绍一下在Linux平台下函数栈是如何实现的。
如果你用cmd窗口向一张表插入数据的时候,插入的数据是中文,会出现错误提示,用软件操作的请忽略。。。 出现错误的原因是cmd窗口采用的是gbk编码,所以你在cmd窗口输入的数据都是gbk编码的,而数据库中的编码默认都为utf8,所以出现的是编码问题。 我们可以输入该条指令查看数据库相关编码集。
这张图画了挺久的,主要是想让大家可以从全局角度,看下linux内核中系统调用的实现。
汇编语言是每位后端程序员都应该掌握的一门语言,因为学会了汇编语言,不管是对我们调试程序还是研究与理解计算机底层的一些运行原理都具有非常重要的作用,所以建议有兴趣的读者可以多花点时间把它学好。
在我看来,能够帮我们扩展一个逻辑的边界的问题,就是好问题。因为通过解决这样的问题,能够加深我们对这个逻辑的理解,或者帮我们关联到另外一个知识点,进而可以帮助我们建立起自己的知识网络。
关键字synchronized可以保证在同一时刻,只有一个线程可以执行某个方法或某个代码块,同时synchronized可以保证一个线程的变化可见(可见性),即可以代替volatile。
1.我们知道,CPU是电脑的中央处理单元,CPU到底是怎么连续的执行指令的。我们以MIPS为例,探究一下。
1、 内存访问操作/指令执行操作的乱序:假设每个CPU都分别运行着一个会触发内存访问操作的程序。那么对于这样一个CPU,其内存访问顺序是非常松散的,在保证程序上下文逻辑关系的前提下,CPU可能乱序执行内存操作。此外,编译器也可以将它输出的指令安排成任何它喜欢的顺序,只要保证不影响程序表面的执行逻辑。这里就涉及到了两次可能发生指令重排的情况:一个是编译的时候,由编译原理的知识知道,编译器会对代码进行优化,这一步就涉及到指令重排,当然,编译完成之后的目标代码中指令的顺序就是确定的,不同线程执行该代码的顺序是一样的;另一个就是CPU在执行具体的指令的时候,也会因为计算机当前的状态(比如寄存器的占用情况、ALU的使用情况,cup缓存层的存在等原因)的不同导致指令最终的执行顺序发生变化(实际上,cpu本身并不会对指令进行重排,它本身是按照编译后的顺序来执行指令的,只是由于执行不同的指令需要的时间长短不同,以及缓存层的存在,再加上CPU执行指令的流水线并不是串行化等因素,那么就有可能出现排在靠前位置的指令还没执行完,而排在靠后的指令已经执行完了的情况,这一情况就是所谓的CPU执行指令的乱序,具体原因后面会更详细地解释),尽管这个变化可能不影响最终结果的正确性。
植物大战僵尸这款游戏可以说是很多90后的回忆了,基本上只要是90后或多或少的都接触过,而玩游戏与制作辅助是两个概念,今天我将给大家分享一些游戏辅助方面的制作技巧,之所以使用植物大战僵尸这款游戏是因为游戏简单容易分析,且不需要考虑驱动保护版权等相应的问题,这里我会把我的分析思路分享出来,来供大家参考。
在并发编程中,去解决线程安全的问题,一般可以从两大核心和三大特性作为切入点来思考怎么去解决,两大核心就是JMM内存模型和happens-before规则,三大特性主要是原子性、可见性和有序性。并发关键字synchronized和volatile都涉及到了三大特性,说明了三大特性的重要性。从这两个关键字分析这三大特性。
我们前面花了大量篇幅,从基础、理论、实践、总结几个方面,全方位的为大家分析了 useEffect。除此之外,React 还提供了一个与 useEffect 几乎一样的 hook,它就是
不能以偏概全哈,就我个人而言,在日常编程中一般都会用到两个编译器——Pycharm和Jupyter,在刷算法、写爬虫时会用到前者,因为我习惯用Pycharm里的Debug功能调试,很容易找出代码中的Bug。
memcmp函数的功能非常简单,传入两个指针s1和s2,以及要比较的字节大小n,比较这两块内存的值的差异(逐字节比较,把每个字节都翻译为unsigned char)。当比较第i位时,如果相等,则返回0, 否则返回不相等的字节的差值(s1[i]-s2[i]).
MATLAB 画双纵坐标 plotyy 的用法 对数坐标 MATLAB 画双纵坐标具有两个纵坐标标度的图形 在 MATLAB 中,如果需要绘制出具有不同纵坐标标度的两个图形,可以使用 ……
1. 三大性质简介 在并发编程中分析线程安全的问题时往往需要切入点,那就是两大核心:JMM抽象内存模型以及happens-before规则,三条性质:原子性,有序性和可见性。
所以根据前面的描述,Byzer 在执行 第一条 load 语句的时候,此时情况是:
今天上班的时候,要对一个数据库中的所有慢日志记录进行做一个统计,统计出数据库中所有慢日志用时最长的10条,这个需求乍一听比较简单,数据库中的满日志大概有5万多条吧,走个全表扫描也就不到半秒的时间。我第一反应是:
关于apk的签名我想你一定不生疏 apk假如被反编译 那么原有的签名将不会保存 假如你要想对反编译后的apk重新打包 那么就要对apk重新签名才干装置到手机上。 经过百度晓得一个apk只要一个签名 而且这个签名是必需存在的 不然你这个apk就不能装置到手机上 。
MOVC A, @A + PC MOVC A, @A + DPTR 问题:在“MOVC A,@A+DPTR”和“MOVC A,@A+PC”中,分别使用了DPTR和PC作基址,请问这两个基址代表什么地址?使用中有何不同? 答案: 使用@A+DPTR基址变址寻址时,DPTR为常数且是表格的首地址,A为从表格首址到被访问字节地址的偏移量。 使用@A+PC基址变址寻址时,PC仍是下条指令首地址,而A则是从下条指令首地址到常数表格中的被访问字节的偏移量。
以Wireshark2.6.3版本为例,如下图所示,红框中的803是一次HTTP的GET请求包,绿框中的809、810两条记录都是响应包,究竟哪个是803的响应包呢?接下来介绍三种方式识别;
merge也就是合并,这个概念很容易理解,我们从分支上拉取代码进行修改,再提交的时候,如果遇到了别人的修改,则把我们的修改和他们的修改合并一下。那么rebase中文译为变基是什么意思呢?
在日常应用中,某些程序往往会被第三方程序下钩子(hook)。如果被下钩子的进程是我们的进程,并且第三方钩子严重影响了我们的逻辑和流程,我们就需要把这些钩子摘掉(Unhook)。本件讲述一种在32位系统上,如何摘掉API钩子的思路和方法。(转载请指明来源于breaksoftware的CSDN博客)
最近在开发过程中遇到问题,需要将数据库中一张表信息进行行转列操作,再将每列(即每个字段)作为与其他表进行联表查询的字段进行显示。
在完成空间与地址的分配步骤之后,链接器就进入了符号解析与重定位的步骤,这也就是静态链接的核心作用; 在分析符号解析和重定位之前,首先让我们来看看“a.o”里面是怎么使用这两个外部符号,也就是说我们在“a.c”源程序里面使用了“shared”变量和“swap”函数,那么编译器在将“a.c”编译成指令时,它如何访问“shared”变量?如何调用“swap”函数? 使用objdump的-d参数可以看到“a.o”的代码反汇编结果: objdump -d a.o
假设在存档中有成千上万的文档,其中许多是彼此重复的,即使文档的内容相同,标题不同。现在想象一下,现在老板要求你通过删除不必要的重复文档来释放一些空间。
8086的访问内存的时候:物理地址=段地址×16+偏移地址,这个段地址由段寄存器来提供。8086有4个段地址寄存器,分别是CS,DS,ES,SS。其中CS是最为关键的,因为CS:IP指示了CPU需要读取的地址。IP是指令指针寄存器,在这里就作为偏移地址。也就是说:在8086CPU中,任意时刻,CPU都会把CS:IP指向的内容当作指令来执行。每读取一次之后,IP中的值会自动增加(增加的长度就是所读取到的指令的长度),以便CPU读取下一个指令。
封面图片:《Python程序设计实验指导书》(ISBN:9787302525790),董付国,清华大学出版社
3月17号的文章里面,我们提到了innodb的数据页结构,我们知道,页是内存和磁盘交互的基本单位,它的大小一般是16KB,可以被分为如下几个部分:
网上已经有很多分析智能指针的文章了,讲得不错的是:Android系统的智能指针(轻量级指针、强指针和弱指针)的实现原理分析。本文尽量从不分析代码的角度,将Android中的智能指针原理讲述清楚。
作者简介: 刘晨,网名bisal,Oracle 10g/11g OCM,并国内首批Oracle YEP成员, 博客:blog.itpub.net/bisal 案例介绍 今天快下班的时候,几位兄弟来聊一
「千禧年七大数学难题」之一——黎曼猜想(Riemann hypothesis,RH),刚刚取得显著突破,数学家们距离摘取「猜想界的皇冠」又近了一步!
两条长度不同的序列做全局比对,然后计算全局比对中一致字符的个数和相似字符的个数,再除以全局比对的长度,就可以得到它们的一致度和相似度了。比如下面这两条序列:
SVM模型的核心是构造一个“超平面”,并利用“超平面”将不同类别的数据做划分。问题是“超平面”该如何构造,并且如何从无数多个分割面中挑选出最佳的“超平面”,只有当这些问题解决了,SVM模型才能够起到理想的分类效果。
本文作者高洋,目前在商汤科技高性能计算组担任总监,对于并行计算颇有心得。本篇为高洋写给高性能并行计算的初学者,核心内容是教初学者用科学手段测量硬件的理论指标。有了这个指标,就能对硬件的能力上限有更深入了解,知道优化工作做到了什么程度,是否还有上升的空间。 此篇干货满满,如果你对高性能计算感兴趣,本篇绝对不可错过。 这个系列的第一篇文章,先谈点轻松的,常用CPU架构浮点峰值的理论计算和实测。做性能优化,先要知己知彼,了解自己优化的CPU的能力上限。这样优化做到什么程度,心里会有数。 本文只介绍Inte
本文的目的是阐述上一篇题为“VMProtect 2 - 虚拟机架构的详细分析”中披露的先前工作,并纠正一些错误。此外,这篇文章将主要关注使用上一篇文章中公开的知识创建静态分析工具,并提供一些详细的、但非官方的VTIL文档。本文还将展示githacks.org/vmp2上的所有项目,但是,这些项目可能会发生变化。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 书中127页有这么一段, mov dx,0x1f7 .waits: in al,dx and al,0x88 cmp al,0x08 jnz
所谓计算机语言只是一个抽象的规范,而编译器是这个规范的实现,它是在这个规范的严格定义下被实现的.
静态路由是由网络管理员手动配置的路由规则,它不会改变。静态路由会告诉路由器如何将数据包从一个网络转发到另一个网络。
一长一短的两条序列,比较局部比比较全长更有意义。局部比对的算法和全局比对很相似,只是在选最大值时通过增加了第四个元素“0”,来达到比对局部的效果。序列p和序列q,一长一短,其他输入值跟全局比对的一样(图2.26)
在机器学习中,支持向量机(SVM,也叫支持向量网络),是在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法。是由Vapnik与同事(Boser等,1992;Guyon等,1993;Vapnik等,1997)在AT&T贝尔实验室开发。支持向量机是基于统计学习框架与由Chervonenkis(1974)和Vapnik(1982,1995)提出Vapnik–Chervonenkis理论上的最强大的预测方法之一。给定一组训练实例,每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个,SVM训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型,使其成为非概率二元线性分类器。SVM模型是将实例表示为空间中的点,这样映射就使得单独类别的实例被尽可能宽的明显的间隔分开。然后,将新的实例映射到同一空间,并基于它们落在间隔的哪一侧来预测所属类别。
我们知道java程序是运行在JVM中的,而JVM就是构建在内存上的虚拟机,那么内存模型JMM是做什么用的呢?
主要是我最近,沉迷挖洞(edusrc),然后就顺便的学习到了很多之前没接触过的一些东西,比如各类未授权访问啊,或者是各类信息泄露,最惨的还是当属 Rj45了,自认为严重的漏洞提交上去,下来后变成了低危哈哈哈
昨天在复习 MySQL 日志相关的知识,学的东西过一段时间后就会遗忘,遗忘后再重新思考,往往会有新的收获。想到几个问题,把它记录下来。
上次有写过一篇《18张图带你详解IP路由表七大要素:路由前缀、协议类型、优先级、开销、下一跳、出接口 》的文章,里面有提到了路由表,路由表中的路由条目是通过直连的,或是静态的,或者是通过OSPF、IS-IS、EIGRP、BGP等动态路由学习到的。
本节主要介绍openGauss中如何保证单机事务的ACID,在此基础上,在之后文章的第四节中将说明如何保证分布式事务的ACID。
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