1背景介绍在x86架构中，我们对TimeStampCounter(TSC)寄存器非常熟悉，通过这个寄存器对代码执行时间的衡量可精确到CPUCycle级别。但在ARM/ARMv8/aarch64架构中，并没有与x86TSC对应的寄存器和直接对应的汇编指令rdtsc。若想在ARMv8架构中，统计计算代码执行时间达到CPUCycle级别，也需要读取类似x86的TSC寄存器。在ARMv8中，有PerformanceMonitorsControlRegister系列寄存器，其中PMCCNTR_EL0就类似于x86的TSC寄存器。本文介绍Linux下读取ARMTSC方法。读取这个PMCCNTR_EL0寄存
导读｜过去几年，数据湖能力已经在腾讯内部包括微信视频号、小程序等多个业务大规模落地，数据规模达到PB至EB级别。在此基础上，腾讯自研业务也启动了云原生湖仓能力建设。云原生湖仓架构最大的挑战什么？腾讯云原生湖仓DLC从哪些方面着手解决问题？接下来由腾讯云大数据专家工程师于华丽带来相关分享。云原生湖仓的诞生背景、价值、挑战当前这个阶段，相信大家对于数据湖，数据仓，湖仓一系列的名词已经不算陌生了，我用最直白、最狭义方式去解释“湖仓”的话，就是数据湖跟数仓存储架构统一。数据湖最初的需求是，要存储和分析海量的半结构化、非结构化的数据，以及数据仓备份和温冷数据存储。在公有云找到了对象存储（海量、低价、高S
Monitor监控架构采集器TelegrafExportersGrafana-AgentCategraf时序库OpenTSDBInfluxDBTDEngineM3DBVictoriaMetricsTimescaleDB告警引擎数据展示采集器:负责采集监控数据的，采集到数据之后传输给服务端，通常是直接写入时序库对时序库的数据:分析部分:告警规则判断,并进行通知可视化:通过各种图表来合理地渲染各类监控数据采集器采集器：负责采集监控数据采集器的部署方式:跟随监控对象部署，如:所有的机器上都部署一个采集器，采集机器的CPU、内存、硬盘、IO、网络相关的指标远程探针式，如:选取一个中心机器做探针，同时探
云布道师本文根据2023云栖大会演讲实录整理而成，演讲信息如下演讲人：张治国|阿里云智能计算平台研究员、阿里云MaxCompute负责人演讲主题：MaxCompute架构升级及开放性解读活动：2023云栖大会MaxCompute发展经历了三个阶段：MaxCompute1.0，主旨是达到大规模的数据处理能力，在性能和规模上提供给用户一个分布式处理平台；MaxCompute2.0，主旨是Serverless，强调弹性和性价比；MaxCompute3.0阶段主旨一体化，包括湖仓一体、离线实时一体化等。在整个MaxCompute发展过程中，可以从五个维度看一下数仓的发展趋势；随着现代数据驱动各个不同业
三、智能座舱操作系统3.1概述车载智能计算平台自下而上可大致划分为硬件平台、系统软件（硬件抽象层+OS内核+中间件）、功能软件（库组件+中间件）和应用算法软件等四个部分。狭义上的OS特指可直接搭载在硬件上的OS内核；而广义OS从下至上包括从BSP、操作系统内核、中间件及库组件等硬件和上层应用之间的所有程序。硬件抽象层硬件抽象层里包含BSP和Hypervisor。Hypervisor是一种运行在基础物理服务器和操作系统之间的中间软件层，可允许多个操作系统和应用共享硬件,也可叫做VMM（virtualmachinemonitor），即虚拟机监视器。Hypervisors是一种在虚拟环境中的“元”操
一、概述在智能座舱的发展历程中，显示屏的个数越来越多，分辨率和显示屏的尺寸也越来越大。这已经是不可逆转的趋势。传统的座舱显示屏需要一颗主芯片支持一块屏幕，这在功能上和成本上都不是很好的做法。最新的智能座舱解决方案中，一芯多屏是必须要支持的功能，区别在于采用什么样的技术途径。本章节将主要讲述智能座舱中显示子系统的硬件相关技术。如下图所示，智能座舱内部所需要支持的显示屏包含这些：仪表盘显示屏IC(InstrumentCluster)副驾信息娱乐屏(PassengerInfotainmentScreen)中控娱乐屏ICS(InstrumentCentralScreen)抬头显示器HUD(HeadUp
本文分享自华为云社区《华为云基于AI实现架构坏味道重构取得业界突破，相应文章已被软工顶会FSE2023收录》，作者：华为云软件分析Lab。基于AI技术实现架构坏味道检测与重构建议是当前业界比较流行的做法，但此做法往往存在一个通病，即训练数据集的质量问题，如何构建大规模、高质量的训练数据成为制约算法有效性的关键挑战。针对这项挑战，我们以Featureenvy架构坏味道为例，利用一系列启发式规则和一个基于决策树的分类器，实现了一种基于真实数据的高质量重构数据集构造方法，并利用此方法构建的数据集将Featureenvy架构坏味道的检测与重构准确率提升到业界SOTA水平。此工作来自华为云技术创新Lab
🌈个人主页：聆风吟🔥系列专栏：网络奇遇记、数据结构🔖少年有梦不应止于心动，更要付诸行动。文章目录📋前言书籍一览⛳️书籍一⛳️书籍二⛳️书籍三⛳️书籍四⛳️书籍五⛳️书籍六⛳️书籍七⛳️书籍八⛳️书籍九⛳️书籍十📝参与规则参与活动方式文末详见。📋前言相信大家都对未来的职业发展有着憧憬和规划，要做架构师、要做技术总监、要做CTO。对于如何实现自己的职业规划也都信心满满，努力工作、好好学习、不断提升自己。相信成为一名优秀的架构师是很多程序员的目标，架构师的工作包罗万象，从开发基础框架到设计软件架构，从优化系统性能到修复重要Bug，从新技术选型到做出关键技术决策，从指导工程师开发到沟通、协调各种内外部
作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍如今人工智能技术已经取得了惊人的成就，但随之而来的一个问题就是如何将其应用到实际生产中去。如何让机器学习的模型在部署时能够顺利运行，不出现各种各样的问题，模型能够提供出符合用户需求的预测结果？这一切都需要模型部署与服务化相关技术的配合才能实现。模型部署主要涉及以下四个方面：模型训练、选择与优化：这里包括如何选择正确的模型进行训练，模型的超参数设置是否合适等；模型存储、版本管理：模型的存储需要考虑模型大小、可迁移性等因素；服务配置与管理：服务配置指的是将模型部署到服务器上并进行相应的环境配置；服务管理则是在线服务常用的功能，比如动态扩容、灰度发布等；性能调
【小猫爪】AUTOSAR学习笔记01-AUTOSAR架构简介前言1背景介绍2基本概念3方法论4分层软件架构4.1ApplicationLayer（APP）4.2BasicSoftware（BSW）4.3RuntimeEnvironment（RTE）5BSW模块简介5.1MicrocontrollerAbstractionLayer5.2ECUAbstractionLayer5.3ServicesLayer5.4ComplexDrivers6功能安全END前言 这一章来看看AUTOSAR的简介，来大略了解一下AUTOSAR，它究竟是一个什么东西啊。1背景介绍 首先来说说AUTOSAR这个玩意
