《HPC高性能计算工程师》专题

开发过程中，有些时候为了测试性能，经常需要调试某段代码的运行时间或者内存占用开销，系统提供了think\Debug类（实际使用think\facade\Debug类即可）可以很方便的获取某个区间的运行时间和内存占用情况。 例如： Debug::remark('begin'); // ...其他代码段 Debug::remark('end'); // ...也许这里还有其他代码 // 进行统计区间

常用命令 1. 查看系统 CPU 总数 $ grep -c ^processor /proc/cpuinfo $ lscpu 2. 查看网卡信息，主机名 $ hostname $ ip addr show eth0 3. 查看系统上运行的服务 # systemctl list-units -t service | awk '$3=="active"' ** ** ** **

硬件因素 内存（RAM）的读写速度时普通 SSD 的 25 倍。MongoDB 中依赖 RAM 最多的操作包括：聚合、索引遍历、写操作、查询引擎、连接 Table 1. 常见存储的IOPS 类型 IOPS 7200 rpm SATA 75 - 100 15000 rpm SAS 175 - 210 SSD Intel X25-E(SLC) 5000 SSD Intel X25-M G2(MLC)

高斯过程 介绍 我们在本课程上半部分讨论的许多经典机器学习算法都符合以下模式：给定一组从未知分布中采样的独立同分布的示例训练样本集： 求解一个凸优化问题，以确定数据单一的“最佳拟合”模型，并 使用这个估计模型对未来的测试输入点做出“最佳猜测”的预测。 在本节的笔记中，我们将讨论一种不同的学习算法，称为贝叶斯方法。 与经典的学习算法不同，贝叶斯算法并不试图识别数据的“最佳匹配”模型（或者类似地，对新

       在“操作”菜单栏中点击提取高程，有绘制矩形、选择面两种选项，选择范围可以直接选择加载的或之前绘制的一块面区域，这里以绘制矩形为例。        左键单击拖拽绘制矩形，再点击左键完成绘制。弹出对话框如下，框里显示的采样间距是系统默认计算的，可以修改。        修改完采样间距，点击提取，就能提取该块区域的高程点。点击导出，提取高程点。可以保存为.csv或是.grd格式。地形采样是

       在“下载”菜单栏中点击提取高程，有绘制矩形、选择面两种选项，选择范围可以直接选择加载的或之前绘制的一块面区域，这里以绘制矩形为例。        左键单击拖拽绘制矩形，再点击左键完成绘制。弹出对话框如下，框里显示的采样间距是系统默认计算的，可以修改。        修改完采样间距，点击提取，就能提取该块区域的高程点。点击导出，提取高程点。可以保存为.csv或是.grd格式。地形采样是

之所以会出现 React 官方文档中 Advanced Guides 部分的翻译的缘由在于，大部分类似于我这种React新手学习的资料主要集中在于阮一峰老师的 React 教程或者是官方文档， 一般起步都会学习 React官网 中 QUICK START 中的部分，但是对于Advanced Guides部分关注度却不太高。 在我阅读了这部分内容后发现， 这部分其实对于React进阶有着非常重要的帮

校验者: @glassy @Trembleguy 翻译者: @AI追寻者 高斯过程 (GP) 是一种常用的监督学习方法，旨在解决回归问题和概率分类问题。 高斯过程模型的优点如下： 预测内插了观察结果（至少对于正则核）。 预测结果是概率形式的（高斯形式的）。这样的话， 人们可以计算得到经验置信区间并且据此来判断是否需要修改（在线拟合，自适应） 在一些区域的预测值。 通用性: 可以指定不同的:ref

问题内容： 我正在使用Swift和Core Data构建应用程序。在我的应用程序中的某一点上，我想展示一下持久存储中当前类型的所有对象。目前，我正在检索它们，并使用来在表格视图中显示它们。我希望表视图按子类的计算属性进行排序，如下所示： 在我的表视图控制器，我建立我的如下： 像这样设置它会使我的应用程序崩溃，并在日志中显示以下消息： 当我取出第一个排序描述符时，我的应用程序运行正常，但是我的表视图

我正在实现一个程序，能够接收10个最近的对象。作为数据库，我使用弹性搜索，我的模型看起来像这样。 我创建了一个这样的索引 我会插入像这样的新文档 该模型的所有值都已设置，并且可以正常工作。 但是现在我想得到10公里范围内最近的10个。我这样质疑这个 但是它不返回任何文档，但是如果我将距离值设置为10000km，它将返回文档。 我在模型中使用的数据是：LAT:47.4595248 LON:9.638

不论是在线程中使用共享内存，还在使用消息传递机制，我们都能调整线程的粒度。研究并行计算时，粒度是线程中计算量与通讯量(比如，需要在线程间进行同步的变量)。 并行的粒度由算法的特点所决定，选择合适的并行粒度对于编程者来说很重要，合适的粒度能够在当前设备上获得最优的性能。有时对于粒度选择就像是在分块，然后决定哪些数据给予哪个任务，选择了合适的块大小可以就能在并行硬件上获得性能收益。如何选择并行程序的粒

英文原文：http://emberjs.com/guides/object-model/computed-properties-and-aggregate-data/ 计算属性时常依赖一个数组中的全部元素来计算其值。例如，要知道有多少已经完成的待办事项，那么需要计算控制器中所有的待办事项才能得出结果。 下面是一个计算属性的示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 App.TodosCon

问题内容： Linux内核： 4.10.0-20（通用）（也在4.11.3上尝试过） Ubuntu的： 17.04 我一直在尝试使用收集内存访问的统计信息。我能够 收集内存存储的统计信息，但内存负载的计数返回0值 。 以下是内存存储的详细信息： 对于内存负载，我 得到一个0计数 ，如下所示：- 我不明白为什么这算不上正确。 我是否应该以任何方式使用其他事件来获取正确的数据 ？ 问题答案： 我已使用

正确性-类定义了一个不等于计算值的计算serialVersionUID 这个serializable类定义了一个serialVersionUID，它似乎是一个计算值，但是该值与计算值不匹配，因此失去了作为版本指示符的值。或者创建一个自定义值，如1、2、3、4。。等等，或者使用IDE重新计算serialVersionUID。 可能是指领域： 为什么18234907734L无效？

异构计算包括串行处理和并行处理。在异构计算环境下，应用程序都由(设置在最佳的设备上的)任务组成。这样，系统中的程序就能并行或并发的执行，从而提高性能和节省功耗。开放计算语言(OpenCL)是一种适合在支持异构开发环境中进行编程的语言。为了帮助读者理解OpenCL2.0中的新特性，我们将从介绍异构和并行计算开始。之后，我们会给OpenCL以合理的定位，基于该定位来讨论OpenCL中的异构编程模型。