我希望对我用C++编写的小代码路径(例如紧密循环)进行一些非常基本的微观基准测试。我在Linux和OSX上运行，并使用GCC。亚毫秒精度有哪些设施？我在想一个简单的多次运行代码路径的测试(几千万？)会给我足够的一致性以获得良好的阅读。如果有人知道更好的方法，请随时提出建议。 最佳答案 您可以在x86/x86_64上使用"rdtsc"处理器指令。对于多核系统，请检查CPUID(Linux中的/proc/cpuinfo)中的“constant_tsc”功能-这意味着所有内核都使用相同的滴答计数器，即使动态频率更改和休眠也是如此。如果您的
我们现在如何做事我们有一个文件服务器(使用NFS)，多个Web服务器挂载并使用这些挂载作为Web根目录。当我们部署代码库时，我们将存档(tar.gz)SCP到NFS服务器，并直接在文件服务器的“web目录”中取消存档数据。问题在部署过程中，我们看到一些i/o错误，主要是在无法读取请求的文件时:Smartyerror:unabletoreadresource:"header.tpl"这些错误似乎消失了部署完成后离开，所以我们假设这是因为将数据直接解档到web目录并不是最安全的事情。我猜我们需要一些原子性的东西。我的问题我们如何以原子方式将新文件复制到现有目录(网络服务器的根目录)？编辑我
我们现在如何做事我们有一个文件服务器(使用NFS)，多个Web服务器挂载并使用这些挂载作为Web根目录。当我们部署代码库时，我们将存档(tar.gz)SCP到NFS服务器，并直接在文件服务器的“web目录”中取消存档数据。问题在部署过程中，我们看到一些i/o错误，主要是在无法读取请求的文件时:Smartyerror:unabletoreadresource:"header.tpl"这些错误似乎消失了部署完成后离开，所以我们假设这是因为将数据直接解档到web目录并不是最安全的事情。我猜我们需要一些原子性的东西。我的问题我们如何以原子方式将新文件复制到现有目录(网络服务器的根目录)？编辑我
鉴于我的知识数据库中有以下内容:10620006201036003610154500154510174400174410250025我希望能够找到以下向量的最近邻:1051600516根据距离度量。所以在这种情况下，给定一个特定的阈值，我应该发现列出的第一个向量是给定向量的近邻。目前，我的知识数据库的大小约为数百万，因此计算每个点的距离度量然后进行比较证明是昂贵的。是否有任何替代方法可以显着加快实现这一目标？我对几乎任何方法都持开放态度，包括在MySQL中使用空间索引(除了我不完全确定如何解决这个问题)或某种散列(这很好，但我也不完全相信当然)。 最佳答案
鉴于我的知识数据库中有以下内容:10620006201036003610154500154510174400174410250025我希望能够找到以下向量的最近邻:1051600516根据距离度量。所以在这种情况下，给定一个特定的阈值，我应该发现列出的第一个向量是给定向量的近邻。目前，我的知识数据库的大小约为数百万，因此计算每个点的距离度量然后进行比较证明是昂贵的。是否有任何替代方法可以显着加快实现这一目标？我对几乎任何方法都持开放态度，包括在MySQL中使用空间索引(除了我不完全确定如何解决这个问题)或某种散列(这很好，但我也不完全相信当然)。 最佳答案
我希望能够在我的网站上显示通知，类似于SO的做法。我一直在寻找一个好的表结构来执行此操作，但我似乎无法弄清楚。我在想这样的事情。通知id、notification_type_id、user_id、type_id通知类型id,notification_text通知类型与新帖子、新评论或我稍后添加的任何功能相关...用户ID将与通知的对象相关。type_id和通知类型是齐头并进的，所以如果notification_type是一条新评论，type_id就是要转到的comment_id。这对我来说似乎很好，但我希望能够在某些事情发生变化时通知所有用户。就像在facebook上，当您评论某事时，
我希望能够在我的网站上显示通知，类似于SO的做法。我一直在寻找一个好的表结构来执行此操作，但我似乎无法弄清楚。我在想这样的事情。通知id、notification_type_id、user_id、type_id通知类型id,notification_text通知类型与新帖子、新评论或我稍后添加的任何功能相关...用户ID将与通知的对象相关。type_id和通知类型是齐头并进的，所以如果notification_type是一条新评论，type_id就是要转到的comment_id。这对我来说似乎很好，但我希望能够在某些事情发生变化时通知所有用户。就像在facebook上，当您评论某事时，
每个人可能都想过这样一些问题：我们的地球，能够承载多少人口？地球上的石油和煤炭能用多久？碳排放的极限在哪里？但你有没有想过，我们的地球，能够承载多少数据？根据《数据存储2030白皮书》预测，到2030年，全球每年新产生的数据总量将超过1YB，也就是1亿亿亿字节。这个数据增长速率，已经远远超过了目前阶段全球存储容量的增长。根据相关数据，2022年全球前五名外置存储厂商发货容量是2012年的3倍，相对迎面而来的YB数据时代，这样的发展速率远远不够。换言之，很可能有一天，我们的地球会面临数据太多，无法完成有效存储的可怕景象。那可能意味着生产力发展停滞、大量珍贵数据不得不被删除、人类文明的记忆开始褪色
内在的_mm_slli_si128将对128位寄存器进行逻辑左移，但仅限于立即移位值，并且按字节而不是位进行移位。我可以使用像_mm_sll_epi64或_mm_sll_epi32这样的内在函数来左移__m128i寄存器中的一组值，但这些不会携带“溢出”位。对于N位的移位，想象一下我可以执行以下操作:_mm_sll_epi64_mm_srr_epi64(对于我要携带的位:将它们移到低位)随机播放srr结果或者这些一起。(但可能还必须包括对N相对于64的检查)。有没有更好的办法？ 最佳答案 不是您理想的解决方案，但如果您想将SSE寄存
内在的_mm_slli_si128将对128位寄存器进行逻辑左移，但仅限于立即移位值，并且按字节而不是位进行移位。我可以使用像_mm_sll_epi64或_mm_sll_epi32这样的内在函数来左移__m128i寄存器中的一组值，但这些不会携带“溢出”位。对于N位的移位，想象一下我可以执行以下操作:_mm_sll_epi64_mm_srr_epi64(对于我要携带的位:将它们移到低位)随机播放srr结果或者这些一起。(但可能还必须包括对N相对于64的检查)。有没有更好的办法？ 最佳答案 不是您理想的解决方案，但如果您想将SSE寄存
