我正在将一些代码从SSE升级到AVX2。总的来说，我可以看到收集指令非常有用并且有利于性能。然而，我遇到了这样一种情况，即收集指令的效率低于将收集操作分解为更简单的操作。在下面的代码中，我有一个int32vectorb，一个doublexivector和4个int32索引封装在一个128位寄存器bidx。我需要先从vectorb收集，而不是从vectorxi收集。即，在伪代码中，我需要做:__m128ii=b[idx];__m256dx=xi[i];在下面的函数中，我使用#ifdef以两种方式实现:通过收集指令，产生290Miter/sec的吞吐量，以及通过基本操作，产生325Mite
我一直想知道如何尝试提高我的Flexswf的性能和大小，类与静态方法与实例方法如何影响性能和最终编译的“可执行文件”的大小？思考如何应用类似HAML的东西和Sass弯曲...假设我正在构建一个包含大量组件和View的非常大的管理界面，并且每个组件都应用了一个Skin对象(考虑SparkSkinningArchitectureforFlex)。现在我想为每个皮肤添加10种不同的效果(假设屏幕上有100个组件，所以有1000个实例化效果)。是否更好:让每个效果成为一个类(BlurEffect、GlowEffect...)，并将这10个添加到皮肤。让所有Effects成为一个更大类中的实例方
区块链上链的过程涉及将数据或交易信息添加到区块链的区块中，确保其被网络中的节点验证和记录。以下是一般的区块链上链流程，希望对大家有所帮助。北京木奇移动技术有限公司，专业的软件外包开发公司，欢迎交流合作。1.创建交易：用户或系统创建一笔新的交易，这可能涉及到资产转移、信息传递或其他与区块链相关的操作。2.交易签名：交易需要被创建者签名，以确保交易的合法性和真实性。这通常使用私钥对交易进行数字签名的方式完成。3.广播交易：签名完成后，交易被广播到区块链网络中。这意味着将交易信息传播给网络上的各个节点，以便它们能够验证和记录该交易。4.验证交易：区块链网络中的节点收到新的交易后，会对交易进行验证。这
最近我发现here如何将我的资源文件嵌入到可执行文件中。还有xxd方法。鉴于这个新发现的玩具，我最初使用它来将GLSL着色器的文本嵌入到我的游戏中，现在我想嵌入游戏所需的所有资源文件。目前我只有几kb的3-D网格数据，但在这个数字增长之前，我想知道在可执行文件中嵌入多少数据是可行的？如果我在其中放入几千兆字节的纹理数据，可以吗？滥用此功能的性能损失是什么？ 最佳答案 这种资源分配方法的缺点是，在整个应用程序运行期间，所有资源都将存在于虚拟内存中。例如，如果您的游戏有10个关卡，使用更常见的基于文件的存储解决方案，您将只加载要玩的关卡
我一直在更新我的Mac工具链，以便利用C++11功能并最终获得STL数据结构的pretty-print调试。我使用Homebrew构建了gcc4.7.2编译器。我已经能够使用这个新的编译器重新编译我当前项目的源代码。然而，我尝试过的所有版本的gdb在设置断点、查看源代码或查看局部变量时都会出现各种问题。我认为作为Xcode命令行工具的一部分安装的gdb版本6.3.50无法显示各种基于模板的变量。我还构建并尝试使用其他几个gdb版本(7.3.1、7.4.1和7.5.1)，但每个gdb版本都有问题，导致很难甚至无法设置断点、查看源代码和查看变量。具体来说，这些gdb版本不知道头文件中定义的
1.显示渲染--SF消息分发流程: MessageQueue是SurfaceFlinger中的消息队列，mEventQueue是MessageQueue的一个对象，SF在初次引用时（sp强引用）会对对mEventQueue进行初始化。*frameworks/native/services/surfaceflinger/MessageQueue.cppvoidMessageQueue::init(constsp&flinger){mFlinger=flinger;mLooper=newLooper(true);mHandler=newHandler(*this);}
我正在用C++编写图像处理程序。为此，我将第三方程序(边缘检测器)修改为我在我的程序中使用的静态库。它接缝了原始边缘检测器依赖于操作系统在执行主要功能后清理内存。不幸的是，我修改了这段原始代码后，main函数变成了一个“普通”的重复调用函数，因此没有进行自动清理。结果是每次调用该函数时都会发生巨大的内存泄漏。我无法详尽地检查检测器的整个代码来解决这个问题。因此我想问:一般来说，有没有办法将整个程序(在我的例子中是检测器)的“子程序”与其余部分分开，并强制操作系统在子程序之后进行清理，就好像它是一个独立的程序？例如，是否有使用线程的解决方案？感谢您的回复。 最
我的任务是查看我开发的算法是否可以使用GPU而非CPU上的计算运行得更快。我是加速器计算的新手，有人给我一本我已经通读过的书“C++AMP”，我认为我对它的理解相当好(我过去用C和C++编写代码，但现在主要是C#)。但是，在实际应用中，我似乎就是不明白。所以，如果可以的话，请帮助我。假设我有一项任务是计算一些复杂的函数，该函数需要一个巨大的矩阵输入(如50000x50000)和一些其他数据并输出相同大小的矩阵。整个矩阵的总计算需要几个小时。在CPU上，我只是将任务分成几个部分(部分数量大约为100个)并使用Parralel.For或我自己编写的简单任务管理循环来执行它们。基本上，保持几
我正在制作一个应用程序，我想使用ExecutionEngine加载和执行llvm位码。到目前为止，我已经设法使用通过clang编译的非常简单的C代码来做到这一点。我的想法是，如果我在这个项目中使用llvm，那么它可能比语言更不可知，特别是选择lua/python/javascript。但我对这如何适用于托管或脚本语言感到困惑，因为它们通常与具有GC等资源的平台相关联。所以我不确定它实际上是如何通过ExecutionEngine工作的。作为示例场景，假设用户想要编写一些在我的应用程序中运行的python代码。然后我希望他们向我提供代表该python代码的位码，然后我将使用llvm的Exe
我有以下代码#includeusingnamespacestd;classPoint2D{public:doublex;doubley;Point2D(doublex_i,doubley_i):x(x_i),y(y_i){}};Point2Doperator+(constPoint2D&p1,constPoint2D&p2){returnPoint2D(p1.x+p2.x,p1.y+p2.y);}Point2Doperator*(doubles,constPoint2D&p){returnPoint2D(p.x*s,p.y*s);}ostream&operator我可以编译它并获得正确
