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For-Loop计数器会停留吗？

For-Loop计数器不会停留。在循环执行过程中，计数器会根据循环条件进行递增或递减操作，直到循环条件不满足时循环结束。计数器的作用是追踪循环的执行次数或迭代次数，它会根据循环体的执行情况进行更新。因此，计数器不会停留，而是根据循环条件和循环体的执行情况进行动态变化。

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CSS 预处理器中的循环

本文由 nzbin 翻译，黄利民校稿。未经许可，禁止转载！英文出处：Loops in CSS Preprocessors 发表地址：http://web.jobbole.com/91016/ 如果你看过老的科幻电影，你一定知道循环的强大之处。给你的机器人克星设置无限循环，它就会爆炸，然后机器人灰飞烟灭了。预处理器的循环并不会在太空中发生剧烈爆炸（我希望），但是它有利于书写 DRY CSS（译者注：详细介绍可以参考这篇文章 http://vanseodesign.com/css/dry-princ

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HDLBits：在线学习 Verilog （九 · Problem 40 - 44）

Problem 40 Combinational for-loop: 255-bit population count

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【CSS系列】被忽略的content属性

版权声明：本文为原创文章首发于公众号：六小登登 , 你可以随意转载但请务必注明出处！！！关注微信公众号：六小登登，回复「1024」领取资源大礼包 https://blog.csdn.net/qq_32135281/article/details/89667724

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TVM源语-Compute篇

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浅析HystrixRollingNumber(用于qps计数的数据结构)

考虑到一种需求场景，我们需要统计系统qps、每秒平均错误率等。qps表示每秒的请求数目，能想到的最简单的方法就是统计一定时间内的请求总数然后除以总统计时间，所以计数是其中最核心的部分。通常我们的额系统是工作在多线程的环境下，所以计数我们可以考虑使用AtomicInteger/AtomicLong系列，AtomXXX中没有使用锁，使用的是循环+CAS，在多线程的条件下可以在一定程度上减少锁带来的性能损失。但是在竞争特别激烈的情况，会大量出现cas不成功的情况带来性能上的开销。为了更进一步分散线程写的压力，JDK8中引入了LongAdder，前面的博客中介绍了LongAdder，LongAdder会分成多个桶，将每个线程绑定到固定的桶空间中进行读写，计数可以对所有的桶中的值求总数。前面提到求qps最简单的方法就是统计一定时间内的请求总数然后除以总统计时间，这样的方法虽然简单但是对有一定的问题，比如说统计出的qps跳跃性会比较大，不够平滑等。在本文中将介绍HystrixRollingNumber，这个数据结构在统计qps等类似的求和统计的场景下非常有用。

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tf.while_loop

cond是一个返回布尔标量张量的可调用的张量。body是一个可调用的变量，返回一个(可能是嵌套的)元组、命名元组或一个与loop_vars具有相同特性(长度和结构)和类型的张量列表。loop_vars是一个(可能是嵌套的)元组、命名元组或张量列表，它同时传递给cond和body。cond和body都接受与loop_vars一样多的参数。除了常规张量或索引片之外，主体还可以接受和返回TensorArray对象。TensorArray对象的流将在循环之间和梯度计算期间适当地转发。注意while循环只调用cond和body一次(在调用while循环的内部调用，而在Session.run()期间根本不调用)。while loop使用一些额外的图形节点将cond和body调用期间创建的图形片段拼接在一起，创建一个图形流，该流重复body，直到cond返回false。为了保证正确性，tf.while循环()严格地对循环变量强制执行形状不变量。形状不变量是一个(可能是部分的)形状，它在循环的迭代过程中保持不变。如果循环变量的形状在迭代后被确定为比其形状不变量更一般或与之不相容，则会引发错误。例如，[11,None]的形状比[11,17]的形状更通用，而且[11,21]与[11,17]不兼容。默认情况下(如果参数shape_constant没有指定)，假定loop_vars中的每个张量的初始形状在每次迭代中都是相同的。shape_constant参数允许调用者为每个循环变量指定一个不太特定的形状变量，如果形状在迭代之间发生变化，则需要使用该变量。tf.Tensor。体函数中也可以使用set_shape函数来指示输出循环变量具有特定的形状。稀疏张量和转位切片的形状不变式特别处理如下:

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（二）和（三）不感兴趣的可以跳过，这里参考了《深入理解计算机系统》第一章和《Python核心编程》第四章（一）多线程编程一个程序包含多个子任务，并且子任务之间相互独立，让这些子任务同时运行就是多线程编程。（二）进程进程是操作系统对一个正在运行的程序的一种抽象（或者说进程指的就是运行中的程序）。无论是在单核还是多核系统中，一个CPU看上去都是在并发执行多个进程，实际上这是通过处理器在进程间的切换来实现的，这种切换称为上下文切换。（下面只讨论一个CPU单处理器的情况）要运行一个

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《JIT优化之道》是去年在公司的一次分享，对于公司组织分享我是赞同又不赞同，怎么讲呢？

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所谓的循环无关代码（Loop-invariant Code），指的是循环中值不变的表达式。如果能够在不改变程序语义的情况下，将这些循环无关代码提出循环之外，那么程序便可以避免重复执行这些表达式，从而达到性能提升的效果。

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(2) 使用相关原理解决实验中汉字字库的存储扩展问题，并能够使用正确的字库数据填充。

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海豚链漏洞分析 [DC-01] RPC请求因For-loop导致OOM

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7SEG2 为十位显示数码管，7SEG1 为个位显示数码管，KEY_LOAD:倒计时初值按钮，KEY_START：倒计时启动按钮

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OpenCV4，5个方法让你从小白到大佬

我之前在群里看到好多朋友halcon转opecv的学习都很难的。今天我给大家讲讲。学习C++版本的OpenCV会很难，是否需要基础知识。其实这里大家有个很深的误解，OpenCV早期的语法都是基于C++98，这个语法比较坑，让大家学习起来感觉很难。但是后来OpenCV3之后，特别是OpenCV4以来早就支持标准的C++11语法了，很多接口跟函数都特别容易理解，C++11可以说应用最广泛的C++标准之一了，语法通俗易懂，大量智能指针加持，支持各种标准容器操作，可以说跟C#与Java这样的面向对象语言的语法基本完全类似，可以让你轻松驾驭，只要你接触过面向对象的编程语言，可以说零基础学习OpenCV C++完全不是问题，当然有几个最常用的语法跟容器可能需要提前铺垫一下，我这里也从实际项目跟代码实践总结出下面C++基础知识点，帮助大家在学习OpenCV C++的时候可以更快，更好的入门。下面我们做代码演示如下：

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Golang 中 for-loop 和 goroutine 的问题

00. 背景最近在学习MIT的分布式课程6.824的过程中，使用Go实现Raft协议时遇到了一些问题。参见如下代码： for i := 0; i < len(rf.peers); i++ { DPrintf("i = %d", i) if i == rf.me { DPrintf("skipping myself #%d", rf.me) continue } go func

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极简教程 | OpenCV4 C++学习必备基础语法知识

大家好，之前我在B站发布了OpenCV C++快速入门30讲的视频合集，得到很多人回复跟反馈，很多人问我是不是学习C++版本的OpenCV会很难，是否需要基础知识。其实这里大家有个很深的误解，OpenCV早期的语法都是基于C++98，这个语法比较坑，让大家学习起来感觉很难。但是后来OpenCV3之后，特别是OpenCV4以来早就支持标准的C++11语法了，很多接口跟函数都特别容易理解，C++11可以说应用最广泛的C++标准之一了，语法通俗易懂，大量智能指针加持，支持各种标准容器操作，可以说跟C#与Java这样的面向对象语言的语法基本完全类似，可以让你轻松驾驭，只要你接触过面向对象的编程语言，可以说零基础学习OpenCV C++完全不是问题，当然有几个最常用的语法跟容器可能需要提前铺垫一下，我这里也从实际项目跟代码实践总结出下面C++基础知识点，帮助大家在学习OpenCV C++的时候可以更快，更好的入门。

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51单片机学习中断及定时/计数实验

T1工作于方式 0 定时，P1.0口输出周期为 8ms 的方波，由仿真结果可以看到，一格为 2 ms，输出方波一个周期占了 4 格。

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浅谈Java并发编程CountDownLatch

在开发过程中我们常常遇到需要对多个任务进行汇总，比如报表，或者大屏显示，需要将所有接口的数据都获取到后再进行汇总，如果使用同步的方式，那么会比较耗时，体验不好，所以我们使用多线程，但是使用多线程只能异步的执行，有些接口响应比较快，有些比较慢，而返回结果之间又有依赖，这样就无法汇总了，所以我们引入了CountDownLatch，它能让所有子线程全部执行完毕后主线程才会往下执行，如果子线程没有执行完毕，那么主线程将无法继续向下执行。

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CountDownLatch 闭锁源码分析

闭锁是一种同步工具类，可以延迟线程的进度直到其到达终止状态【CPJ 3.4.2】。闭锁的作用相当于一扇门∶ 在闭锁到达结束状态之前，这扇门一直是关闭的，并且没有任何线程能通过，当到达结束状态时，这扇门会打开并允许所有的线程通过。当闭锁到达结束状态后，将不会再改变状态，因此这扇门将永远保持打开状态。闭锁可以用来确保某些活动直到其他活动都完成后才继续执行，例如∶

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【DL笔记2】神经网络编程原则&Logistic Regression的算法解析

从【DL笔记1】到【DL笔记N】，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。正所谓 Learning by teaching，写下一篇篇笔记的同时，我也收获了更多深刻的体会，希望大家可以和我一同进步，共同享受AI无穷的乐趣。

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影响FPGA时序的进位链（Carry Chain），你用对了么？？

在FPGA中我们写的最多的逻辑是什么？相信对大部分朋友来说应该都是计数器，从最初板卡的测试时我们会闪烁LED，到复杂的AXI总线中产生地址或者last等信号，都会用到计数器，使用计数器那必然会用到进位链。

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实时性迷思(5)——实战RTOS多任务性能分析

在本系列前面的文章《实时性迷思(2)——“时间片轮转”的沙子》中，我们详细介绍了实时性的概念、澄清了一些常见的误解并介绍了一种评估实时性任务对CPU资源占用的方法，即：

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用Go实现一门解释型语言

A interpreter language implementation in Go

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【JUC基础】05. Synchronized和ReentrantLock

前面两篇中分别讲了Synchronized和ReentrantLock。两种方式都能实现同步锁，且也都能解决多线程的并发问题。那么这两个有什么区别呢？这个也是一个高频的面经题。

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【DL笔记2】矢量化技巧&Logistic Regression算法解析

为啥呢，因为深度学习中的数据量往往巨大，用for循环去跑的话效率会非常低下，相比之下，矩阵运算就会快得多。而python的矩阵“传播机制（broadcasting）”和专门用于矩阵计算的numpy包更是给了我们使用矩阵运算的理由。

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一文搞懂 CountDownLatch 用法和源码！

CountDownLatch 是多线程控制的一种工具，它被称为门阀、计数器或者闭锁。这个工具经常用来用来协调多个线程之间的同步，或者说起到线程之间的通信（而不是用作互斥的作用）。下面我们就来一起认识一下 CountDownLatch

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Java并发编程之CountDownLatch源码解析

最近在学习并发编程原理，所以准备整理一下自己学到的知识，先写一篇CountDownLatch的源码分析，之后希望可以慢慢写完整个并发编程。

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Python的矩阵传播机制&矩阵运算——消灭for循环！

我们知道在深度学习中经常要操作各种矩阵（matrix）。回想一下，我们在操作数组（list）的时候，经常习惯于用for循环（for-loop）来对数组的每一个元素进行操作。例如：

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笨办法学 Python3 第五版（预览）（三）

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python 中如何查找列表长度

In this article, we will be unveiling techniques to find the length of a Python list. Finding the length actually means fetching the count of data elements in an iterable.

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windows 查看IIS并发数

IIS并发连接数是指，首先是向服务器请求XXX.html,然后还会请求这个网页里的CSS、JS、图片等，每次请求算一个IIS并发数，因此IIS理论上是要分为好几程序情况。

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我的笔记本电脑CPU还可以，在TensorFlow等库的加持下，这台计算机可以在 10-100 毫秒内运行大部分常见CNN模型。2019年，即使是智能手机也能在不到半秒内运行「重量级」CNN模型。而当我自己做了一个简单的卷积层实现，发现这一个层的运行时间竟然超过2秒时，我非常震惊。

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超轻量级网红软件定时器multi_timer(51+stm32双平台实战)

网红multi_timer是一个极其轻量的软件定时器,只要你的MCU容量够的情况下，就可以无限拓展成为N个定时器，这在一定程度上方便了定期器资源较少的MCU，但有经验的老工程师会说："我可以只用一个定时器，用计数器+标志位的方式也可以COPY出N个定时器呀，资源少也阻挡不了我对它的充分利用"。是的没错，但multi_timer对比老工程师方法的优势在哪里呢？它可以取代传统的标志位+计数器的判断方式，让程序看起来更加优雅更加好维护。

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