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    在kubernetes上运行WASM负载

    在kubernetes上运行WASM负载 WASM一般用在前端业务中,但目前有扩展到后端服务的趋势。本文使用Krustlet 将WASM服务部署到kubernetes。...简介 Krustlet 是一个可以在kubernetes本地运行WebAssembly负载的工具。Krustlet作为kubernetes集群中的节点。...为了在Krustlet 节点上运行一个应用,首先必须将该应用编译为WebAssembly 格式,并推送到镜像仓库中。...get nodes -o wide,可以看到新增了一个节点ubuntu,在该节点上可以运行WebAssembly负载: # kubectl get node -owide NAME...,由此可以看出WASM和容器的区别:容器是需要基础镜像的,而WASM则不需要,它是一个可以跨平台运行的二进制文件,且需要特定的runtime工具运行。

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    VBA实用小程序61: 在文件夹内所有文件中运行宏在工作簿所有工作表中运行宏

    学习Excel技术,关注微信公众号: excelperfect 在文件夹中所有文件上运行宏,或者在Excel工作簿中所有工作表上运行宏,这可能是一种非常好的Excel自动化方案。...在文件夹内所有文件中运行宏 代码如下: '本程序来自于analystcave.com Sub RunOnAllFilesInFolder() Dim folderName As String...2.打开一个单独的Excel进程(应用程序),然后逐个打开每个文件。 3.使用要在每个打开的工作簿上运行的代码替换“在这里放置你的代码”部分。 4.每个打开的工作簿在关闭时不会保存所作的修改。...在子文件夹内所有文件中运行宏 当想在文件夹中所有Excel文件上运行宏时,其中的一种情况是遍历所有子文件夹来运行宏。...下面的内容与前述内容几乎相同,但是请注意声明了一个全局变量fileCollection,这将首先用于存储子文件夹中标识的所有文件,并且仅用于在此VBA集合中存储的文件上运行所有宏之后。

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    引擎进阶(上):探究宏任务 & 微任务的运行机制

    首先分析宏任务和微任务的运行机制,并针对日常开发中遇到的各种宏任务&微任务的方法,结合一些例子来看看代码运行的顺序逻辑,把这部分知识点重新归纳和梳理。   ...为了让这些任务在主线程上执行,页面进程引入了消息队列和事件循环机制,我们把这些消息队列中的任务称为宏任务。...宏任务基本上满足了日常的开发需求,而对于时间精度有要求的宏任务就不太能满足了,比如渲染事件、各种 I/O、用户交互的事件等,都随时有可能被添加到消息队列中,JS 代码不能准确掌控任务要添加到队列中的位置...微任务就是一个需要异步执行的函数,执行时机是在主函数执行结束之后、当前宏任务结束之前。   ...因为上面我们分析过,在两个任务之间,可能会被渲染进程插入其他的事件,从而影响到响应的实时性。

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    在gpu上运行Pandas和sklearn

    Nvidia的开源库Rapids,可以让我们完全在 GPU 上执行数据科学计算。在本文中我们将 Rapids优化的 GPU 之上的DF、与普通Pandas 的性能进行比较。...重新启动后运行下面命令,确定安装是否成功: import condacolab condacolab.check() 下面就是在colab实例上安装Rapids了 !...Pandas的几乎所有函数都可以在其上运行,因为它是作为Pandas的镜像进行构建的。与Pandas的函数操作一样,但是所有的操作都在GPU内存中执行。...对数运算 为了得到最好的平均值,我们将对两个df中的一列应用np.log函数,然后运行10个循环: GPU的结果是32.8毫秒,而CPU(常规的pandas)则是2.55秒!...train_test_split都与与sklearn的同名函数函数相同使用.to_pandas()函数可以将gpu的数据转换为普通的pandas df。

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    在 FPGA 上运行 eBPF XDP 应用

    首先要回答的问题就是为什么要让 XDP 程序运行在 FPGA 上?理论上高速网络的功能,例如防火墙、负载均衡、SDN 独立使用 FPGA 或者 XDP 都是可以完成的,没必要硬把两者合在一起。...这样一方面可以用较低的门槛,使用软件的方式灵活进行网络开发,另一方面又能把网络任务在 FPGA 上执行,能够降低延迟和 PCIe 的带宽,还能节省出更多的 CPU 资源给更高价值的业务使用。...面临的挑战 理论上看只要在 FPGA 上实现一个能够运行 eBPF 指令的 IP core,在通过 Linux 已有的机制把指令 offload 到硬件上就可以了,但实际应用中会碰到另一个性能问题,那就是...解决方法 接下来作者主要介绍如何针对 eBPF 指令在 FPGA 上运行进行优化。...Katran 作为测试应用,对比同样的应用在 FPGA 和 运行在 1.2GHz,2.1Ghz 和 3.7GHz CPU 上的性能对比。

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    在Windows上使用Docker运行.NetCore

    今天我们来说下如何在windows下使用docker运行.net core,既然是docker,那么我们首先得在windows上安装docker。...在Windows安装 docker 有两种选择 : 1、docker for windows 2、docker toolbox 区别: docker for windows-64位Windows 10...运行以下命令: Enable-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName Microsoft-Hyper-V -All 现在我们再来启动即可,在右下角也会有一个图标...我们可以运行一下.net core看一下出来的页面效果,到现在我们需要的.net core的事例已经准备好了,我们现在开始在docker 中部署了。...然后我们发现在执行到第六步的时候报错了,说什么在该路径找不到该文件 ? 我也卡在这里卡了很久,最后发现路径拼接起来不对。

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    在 Linux or windows 上后台运行服务

    为什么写这篇文章 直接原因是: 看到今天分享的另一篇文章 - Python 一行搭建文件服务器, 然后自己在 Windows 上操作了一下,发现关闭命令行服务就停止运行了....随后搞了很久,终于让程序在后台跑起来了(关闭命令行不会自动退出) 联想到了以前经常在 Linux 上搭建一些 C++编译的服务, 以前是直接 "..../服务名" 这样运行的(关闭命令行,服务即停止运行,很不方便),后来学到了 Linux 后台运行服务的技巧,很方便....在Linux中, /dev/null是一个特殊的设备文件,它丢弃一切写入其中的数据 查看后台运行中的服务 运行 jobs -l 命令, 即可查看后台运行的程序以及它的 pid Windows 上操作...首先在windows上启动python服务 第一步: 首先写一个bat脚本 第二步: 写一个vbs脚本(Visual Basic的脚本语言) 其实不需要了解具体语法, 拿来直接用即可 后台运行服务

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    在Ubuntu上启动并运行Hadoop

    Hadoop是一个用Java编写的框架,它允许在大型商品硬件集群上以分布式方式处理大型数据集。...7. $ hadoop 独立模式 Hadoop被默认配置为以单个Java进程运行,该进程在非分布式模式下运行。独立模式很容易进行测试和调试,所以在开发阶段通常很有用。...由于Hadoop的默认属性设置为独立模式,并且没有Hadoop后台进程可以运行,所以到这儿我们没有其他步骤可以执行了。 伪分布式模式 该模式以多个Hadoop后台程序在本地机器上运行来模拟小型集群。...每个Hadoop后台程序都在单独的Java进程上运行。伪分布模式是全分布模式的一个特例。 要启用伪分布式模式,您需要编辑以下两个XML文件。这些XML文件在单个配置元素中包含多个属性元素。...在命令行上执行以下命令来格式化HDFS文件系统。

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    LWN: 在 Linux 上运行 macOS 程序

    Urquhart在一次采访中也解释了,这些stub都是一些API函数的实现,有了它们,使用了这些API的application才能正常加载起来:“很多stub函数都仅仅是加了这个stub,没做任何具体功能实现...此外他还贡献了很多stub函数,包括Carbon相关框架的(这是C语言的API,用来对Mac OS 8和9的应用程序确保能在Mac OS X上正常运行的),还有跟Carbon配合的Core Service...▎What can you do with Darling Darling还是跟Wine不同,没法在Linux上运行例如Xcode IDE这样的完整macOS GUI程序。...虽然全GUI的application还没法运行,不过这不代表macOS application无法运行。Hyatt解释说,如果你想做的测试是可以在纯命令行下实现的,那么很可能能正常工作起来。...可以确定的是,目前已经有一组开发者很有兴趣并且全力在想办法能让macOS application在Linux上运行起来。 LWN文章遵循CC BY-SA 4.0许可协议。 END

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    ParallelX在GPU上运行Hadoop任务

    在面对大规模计算密集型算法时,MapReduce范式的表现并不总是很理想。...ParallelX的联合创始人Tony Diepenbrock表示,这是一个“GPU编译器,它能够把用户使用Java编写的代码转化为OpenCL,并在亚马逊AWS GPU云上运行”。...Tony提到,ParallelX所适用的工作场景是“编译器将把JVM字节码转换为OpenCL 1.2的代码,从而能够通过OpenCL编译器编译为Shader汇编,以便在GPU上运行。...现在同样也有一些FPGA硬件能够运行OpenCL代码,但是要想获得对于广义并行硬件的支持,可能还需要等到未来的某一天。”...随着ParallelX团队开始研究I/O-Bound任务的吞吐量增长,Tony发现他们的产品“也能够支持实时处理、以Pig和Hive代码表示的查询,以及针对I/O Bound任务的大数据集流。

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