Emscripten是用于编译为使用LLVM构建的asm.js和WebAssembly的工具链,可让您以几乎本机的速度在Web上运行C和C ++,而无需插件。
这似乎毫无疑问。但是了解编译、链接原理的“底层”知识,则不会轻易下定论。特别是在用到多线程涉及到内存共享没有加锁的时候,也会暴露这个问题。
GCC 在开启 -O2 编译优化后,会遇到编译器领域的两个著名问题:严格别名(Strict Aliasing)与整数环绕(Integer Wrap-around)。
上面文章在介绍Java的内存模型的时候,提到过由于编译器的优化会导致重排序的问题,其中一个比较重要的点地方就是关于JIT编译器的功能。JIT的英文单词是Just In Time翻译成中文就是及时,恰好的意思,意在说明JIT编译器优化java的class文件里面的byte code是拿捏的恰到好处。
为什么说经过oat之后的代码比jit的代码执行速率高:这其实类似于学习一门外语的过程~
大型C++工程项目,都会面临编译耗时较长的问题。不管是开发调试迭代、准入测试,亦或是持续集成阶段,编译行为无处不在,降低编译时间对提高研发效率来说具有非常重要意义。
可见性定义: 一个线程对共享变量的修改,另外一个线程能够立刻看到,我们称为可见性。
Java 这门语言与生俱来的显著特性就是“一次编译,到处运行”,这种功能得益于 JVM 平台的支持,Java 程序通常通过将其打包为 JAR 或 WAR 包,并依赖 JVM 和 Servlet 容器来运行。其底层运行时 JVM 采用 JIT(即时编译)模式来执行程序代码,JVM 会在运行时进行编译优化和动态执行代码,这通常会导致较高的内存占用。这样的好处是采用 JIT 可以热更新和热部署程序,并且 JVM 可以在运行期间对程序进行动态分析,来实时优化程序以达到最好的性能状态。
xmake是一个基于Lua的轻量级现代化c/c++的项目构建工具,主要特点是:语法简单易上手,提供更加可读的项目维护,实现跨平台行为一致的构建体验。
导语:编译优化是通过编译技术获得性能提升的一类性能优化方法,它具有通用性和可持续性强的优势,一次投入后可长期保持稳定的优化效果,可以有效降低性能优化的成本。本文将回顾视频号推荐模块落地编译优化的历程和成果,也会介绍具体实践中遇到的问题和对应的解决方案,为后续同类应用提供参考。期待后续更多的业务模块能通过编译优化取得性能提升和成本收益。
内联函数的不确定性 : 编译器内联函数是基于 编译器的优化策略和代码的特性 来决定的 ;
编译优化 编译参数 go build 编译程序时可以通过 -ldflags 来指定编译参数。 go build -ldflags "-s -w" > -s 的作用是去掉符号信息。 -w 的作用是去掉调试信息。 可减少50%左右的大小 UPX 压缩 安装 UPX,并使用 最高级别的压缩 下载地址:https://github.com/upx/upx/releases 执行命令:upx -9
xmake 是一个基于 Lua 的轻量级跨平台构建工具,使用 xmake.lua 维护项目构建,相比 makefile/CMakeLists.txt,配置语法更加简洁直观,对新手非常友好,短时间内就能快速入门,能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上。
最近一直在使用STM32CubeMX和TrueSTUDIO进行STM32的程序开发,用起来已经是得心应手了。使用TrueSTUDIO的过程中知道了一些环境设置的小技巧,可以提高工作效率过减少问题,故专门贴出来。
继去年十月份的PyTorch大会发布了2.1版本之后,全世界各地的521位开发者贡献了3628个提交,由此形成了最新的PyTorch 2.2版本。
在发布或重启某线上某服务时(jetty8作为服务器),常常发现有些机器的load会飙到非常高(高达70),并持续较长一段时间(5分钟)后回落(图1),与此同时响应时间曲线(图2)也与load曲线一致。注:load飙高的初始时刻是应用服务端口打开,流量打入时(load具体指什么可参考http://www.cnblogs.com/amsun/p/3155246.html)。
gcc命令使用GNU推出的基于C/C++的编译器,是开放源代码领域应用最广泛的编译器,具有功能强大,编译代码支持性能优化等特点。
线上的Elasticsearch集群在某一天早上开始写入吞吐下降,环比下降了30%,但是业务的数据量环比没有下降,从而导致数据积压在Kafka中无法消费。
—————-加入新公司后,基本上是一键式打包脚本,对于GCC基本上快忘了,重新拾起。
使用 g++ 编译C++源代码的时候,我们可使用以下命令 即可完成编译C++源代码文件,并且直接产生可执行的二进制文件
导语 机器学习领域最重要的两个问题是机器学习模型的生产(模型训练)和机器学习模型的部署(模型推理)。其中,模型的部署关注两个方面: 模型推理的性能问题:目标是通过计算图层面的优化,算子层面的优化等方式,在保证模型效果的前提之下,提升模型计算(模型推理)的性能。 模型部署的工程问题:主要着眼于对模型部署过程中的整个模型的生命周期进行管理,降低模型部署的工程量。 目前常见的推理优化框架有侧重于推理性能提升的 TensorRT、NVIDIA 基于 TensorRT 的 Triton、Tensorflow 社区的
当前,千行百业数字化转型步伐加快,对算力提出了更高的要求,与此同时,行业应用的多样性也带来了数据和算力的多样性。 在此背景下,华为通过构建鲲鹏计算产业,拥抱多样性计算新时代。围绕“硬件开放、软件开源、使能伙伴、发展人才”的策略,鲲鹏生态已交出了一份高分答卷。不过当前,鲲鹏生态发展仍面临诸多挑战。其中,应用软件的迁移尤为关键。为了帮助开发人员更快熟悉鲲鹏平台,更好地完成基于传统架构的应用服务迁移工作,鲲鹏发布了开发使能套件 DevKit,提供覆盖代码扫描、迁移、编译、调优等研发全流程。 在 2021 年 5
以前古老的DOS操作系统,是单进行的系统。系统每次只能做一件事情,完成了一个任务才能继续下一个任务。每次只能做一件事情,比如在听歌的时候不能打开网页。所有的任务操作都按照串行的方式依次执行。
有的前端视频帧提取主要是基于浪canvas浪+ video一标签的方式,在用户本地选取视频文件后,将本地文件转为 ObjectUrl 后设置到 video 标签的 src 属性中,再通过 canvas 的 drawImage 接口提取出当前时刻的视频帧。
deepx_core是一个完全自研的深度学习框架。 deepx_core针对大规模高维稀疏数据场景如搜索,推荐和广告等深度优化的深度学习框架。基于deepx_core可以开发出离线训练和在线推理的一整套解决方案, 并在腾讯多个业务中使用并得到好评。此外, deepx_core也是一个相当通用的深度学习框架, 用户可以快速开发出张量计算/机器学习/深度学习/强化学习/图神经网络/无监督学习等应用。 项目特点 计算图: deepx_core提供了一个支持自动求导的静态图引擎,该引擎支持一百余个op, 几乎覆盖
Zilliz 公司以 “重新定义数据科学” (Reinvent Data Science)为愿景,专注于研发利用新一代异构计算的开源数据科学软件。随着各项目的蓬勃发展,我们对于持续集成、持续交付、持续部署(CI/CD)都提出了更高的要求。本文是 CI/CD 系列的开篇,重点介绍持续集成的编译优化实践。
上周确实事情挺多的,年会、公司聚餐,一到过年就有忙不完的事分心。还好C语言再学习总结的已经差不多了,年前也不展开别的了,接下来这十几天、总结几篇典型的面试题吧。
上一篇中看了List的使用方式、quicklist中的各个结构体,这一篇来看看quicklist里面的几个核心函数,quicklistCreate函数、quicklistCreateNode函数、quicklistPush函数、quicklistPop函数。
gcc hello.c 编译hello.c文件,然后会在同目录下生成一个a.out,windows下是a.exe,linux下是a.out
-O0 、-O1 、-O2 、-O3 编译器的优化选项的 4 个级别,-O0 表示没有优化, -O1 为默认值,-O3 优化级别最高。
如果要进行Groovy开发,搭建运行环境。本质上来说我们只需要Groovy SDK+记事本 就可以了。
首先我们都知道,Linux内核如果用O0编译,是无法编译过的,Linux的内核编译,要么是O2,要么是Os,这点从Linux的Makefile里面可以看出:
每一步都需要使用不同的工具,比如源代码需要借助编译工具翻译成汇编代码,汇编代码需要借助汇编器翻译成目标代码,最后还要借助连接器帮忙整理汇总, 那么这些个工具集合到一块就叫做工具链
工作做螺丝钉,面试造火箭,我想这个是每个程序员比较头疼的事情,但是又有必须经历的流程,我们再聊聊从JVM内存模型来看并发编程中的可见性和有序性。
WecTeam 前端周刊,我们为你推荐每周最有看点的技术文章。 一起来看看本周推荐吧~ 可以点击底部左下角的 "阅读原文" 查看往期周刊合集! React 18 带给我们的惊喜 了解React18四个重要新特性对开发能效和性能带来的提升. 推荐人:陈学忠 🔗 长按二维码,识别查看原文 https://mp.weixin.qq.com/s/Pr5lMuL1ev7id9k2h2DTQQ 📷 前端的项目构建性能优化和页面性能优化 咱们的页面性能还有很大的提升空间。这是一篇介绍基本功的文章,写得比较详细,适合新
今天给大家分享的一个知识点,这也是我最近在项目中使用过的一个c语言知识点,关键字volatile,这个关键字在stm32的代码里面经常看到,以前我对这个关键字理解的不是特别深;ok,下面分两期文章来分析这个关键字,加深理解。
对于这些操作,都需要线程的各种信息,例如寄存器中到底有啥,堆使用信息以及栈方法代码信息等等等等,并且做这些操作的时候,线程需要暂停,等到这些操作完成,否则会有并发问题。这就需要 SafePoint。
上一次我们说到了可见性,原子性,有序性,今天我们看看如何解决这个问题,今天我们先看看可见性和有序性,因此我们先要知道java内存模型
本期是 Swift 编辑组自主整理周报的第十四期,每个模块已初步成型。各位读者如果有好的提议,欢迎在文末留言。
Vue3 通过编译优化,极大的提升了它的性能。本文将深入探讨 Vue3 的编译优化的细节,了解它是如何提升框架性能的。
在编译程序时,借助参数传递的方法,使用与系统CPU相匹配的gcc参数,编译出的程序就是为系统CPU而进行特定优化过的,因而执行速度和效率都会是最好。
如果我们想要一次性将所有实现了IAnimal接口对象Cry方法的实例全部执行一遍,只能一个对象一个对象的初始化,然后调用cry方法。这样太麻烦,我们可以通过动态创建对象并执行对象的方法来实现这个效果。遴选真题下面,我们将开始动态创建所有实现。第一步,我们需要先获取到所有实现了IAnimal实例对象。现在,我们已经得到了所有实现IAnimal接口的实例对象。讲道理来说,我们就可以用Activator动态创建这些对象了。我们可以使用下面的代码http://lx.gongxuanwang.com/sszt/23.htm
王子之前的文章对于并发编程中的可见性问题已经有了一个初步的介绍,总结出来就是CPU的缓存会导致可见性问题。
gcc 提供了为了满足用户不同程度的的优化需要,提供了近百种优化选项,用来对{编译时间,目标文件长度,执行效率}这个三维模型进行不同的取舍和平衡。优化的方法不一而足,总体上将有以下几类:1)精简操作指令;2)尽量满足 cpu 的流水操作;3)通过对程序行为地猜测,重新调整代码的执行顺序;4)充分使用寄存器;5)对简单的调用进行展开等等。想全部了解这些编译选项,并在其中挑选适合的选项进行优化,无疑像个噩梦般的过程。单从 gnu 的官方网站上得到的手册来看,描述依然比较苍白,不足以完全了解选项的使用范围和原理。(GCC has well over a hundred individual optimization flags and it would be insane to try and describe them all)
写程序离不开运行时,但是有很多伙伴却并没有搞清楚运行时到底是什么。运行时的概念之所以容易被混淆,是因为运行时有两层不同的含义:run time 和 runtime,先贤们在翻译的时候可能忽略了中间的空格,导致运行时一词代表了两种含义:运行时期和运行环境/系统。
软件开发工具是帮助软件开发者进行有效编程、调试、维护、测试和管理应用程序的软件。这些工具的目标是提高开发效率、简化开发过程、增强代码质量,并支持团队协作。软件开发工具涵盖了从简单的编程工具到复杂的管理系统的广泛范围。
以上是Vue 2的简要渲染过程,通过将模板解析成渲染函数、创建实例、生成虚拟DOM以及更新差异等步骤,Vue能够高效地实现数据驱动的视图更新。
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