dcp

英特尔傲腾（Optane）既有消费级产品，也有企业级数据中心专用的产品，其实就是P4800X系列。 从官方介绍的数据来看，与3D NAND的DC P3700相比，DCP4800X在较低队列深度下的读写性能表现，读写响应时间，QoS等方面都有很大优势。 Optane的应用定位比较特殊：既能跟普通的3D NAND站在一个队伍，组成快存储和Cache方案。也能跟DRAM站在一块组成内存池，作为扩展内存。如下图所示： “Optane作用SSD” 我们先来看Optane用作变异版的SSD的场景。之所以说是变异版，是因为Optane的一些特性能秒杀NAND SSD，其中以稳定性和低延迟最令人印象深刻，这点非常企业级。 当用作快存储的时候，简单说就是加速。作为数据库，对性能最直接的要求就是TPM更高，多用户多线程下的高TPM是数据库的最基础的要求。英特尔用DC P3700和DC P4800X做了一个对比实验（除了硬盘以外，别的全一样），用Sysbench给出OLTP压力，做出的测试结果如下图。 横坐标是线程数，从单线程开始到64线程结束，左侧纵坐标是TPS（每秒的事务数），右侧纵坐标是延迟（时延）。随着线程数增长，TPS都在快速增长，当达到64线程的时候P4800X的TPS能达到16k以上，而P3700也有12kTPS，直观来看，差距是在不断拉大的，P4800X的优势不难发现。 这点展现出DC

  常量在C++中经常用到，用关键字 const 表示，它是常数变量，也就是说，它仍然是 变量 ，而不是 常数 。什么区别呢？编译器会为变量在内存中分配地址空间，而常数是编译器在编译过程中记录在内存表里一个实体。 常量定义 const int a = 10 ; 在定义完之后，就不能再修改常量 a 的值了。如果是在不同的文件中使用，需要用到关键字 extern extern const int a ; 这样表示变量 a 是一个定义别处的全局变量，在这里只能使用，并不能修改，但 a 并不一定真的是一个 const 。 指针常量 和 常量指针   这应该是C++面试和笔试中经常考到的一个知识点。 指针常量 int * const q = 10 ; // q is const *q = 20 ; // OK q++; // ERROR 指针常量，在上面的代码中，q是常量，指向的地址是不能变化的，但指向地址中的内容是可以改变的。 常量指针 int a = 10 ; int b = 20 ; const int *p = &a; // *p is const *p = 15 ; // ERROR a = 30 ; // OK p = &b; // OK 常量指针，在上面的例子中，( p)是常量，我们不能通过( p)来改变指向的对象即a；但a本身是可以改变的，而且p也是可以指向别处的。

这是一种为 3D 点云提出的无监督胶囊架构，并且在 3D 点云重构、配准和无监督分类方面优于 SOTA 方法。 机器之心报道，作者：杜伟、小舟。 理解对象是计算机视觉的核心问题之一。传统方法而言，理解对象任务可以依赖于大型带注释的数据集，而无监督方法已经消除了对标签的需求。近来，研究人员试图将这些方法扩展到 3D 点云问题上，但无监督 3D 学习领域却进展寥寥。 近日，包括 Weiwei Sun、Andrea Tagliasacchi、Geoffrey Hinton 等来自英属哥伦比亚大学、谷歌研究院、多伦多大学的研究者提出了用于 3D 点云的无监督胶囊网络。Hinton 对此表示：在不受监督的情况下找到一个对象的自然组件以及这些组件的内在参照系是学习将解析图像转换为局部整体层级结构的重要一步。如果以点云开始，则可以做到。 具体而言，研究者通过排列等变（permutation-equivariant）的注意力计算对象的胶囊分解，并通过训练成对的随机旋转对象来自监督该过程。本研究的核心思想是将注意力掩模聚合为语义关键点，并使用它们来监督满足胶囊不变性或等方差的分解。这不仅可以训练语义上一致的分解，还能够学习以对象为中心的推理的规范化操作。在这种情况下，既不需要分类标签，也不需要手动对齐的训练数据集进行训练。 最后，通过以无监督的方式学习以对象为中心的表征，该方法在 3D 点云重构

USB Battery Charging V1.2 Specification 定义了USB充电器的类型或者叫做充电源。 1. 支持的充电器类型 1.1 Standard Downstream Port(SDP) 这种USB端口存在于主机PC中，这个是与USB的规格书一致的。 当一个USB外设接到SDP端口上的时候，有下列几种情况： 当总线挂起的时候电流应该小于2.5mA. 如果总线没有挂起并且没有配置，或者连接到一个总线供电的hub上，电流应该小于100ma 如果总线没有挂起且配置好了，电流应该小于等于200ma。 1.2 DCP 或者叫做wall charger 这些充电端口可以供应高达1500ma的电流给移动设备充电。 然而这些DCP端口不支持通过USB接口进行数据传输。 电池充电规格书定义了数据线应该被短接在这种DCP情况下。 充电类型的检查依赖于这些数据线。 1.3 charging Dedicated Port (CDP) CDP端口是一个在主机端的特殊端口，能够提供高达1500ma的电流，与此同时，可以枚举设备以供正常的USB使用。 1.4 Proprietary charger (专有的充电器) 这些适配器不像正常的标准充电器那样，短接数据线。他们有自己的组合，上拉或者下拉数据线。 1.5 Floated charger 这种类型的充电器被看做是不兼容的充电器类型

学习安装组件的最好方法，就是自己编写一个组件并安装一遍，然后就真正明白其中的原理了。 本例，编写了两个BPL, dclSimpleEdit.bpl 与 SimpleLabel.bpl ,其中，dclSimpleEdit.bpl 依赖 SimpleLabel.bpl ， 或者说 dclSimpleEdit.bpl 需要 SimpleLabel.bpl 才能运行。这也是多数组件安装问题之典型！ 本例源码下载(delphi 7) 一、首先在delphi中打开 ComponentStudy 目录中的 ComponetStudy.bpg ,此为工程组文件。 二、然后切换到 Project Manager (Ctrl + alt +F11 ) 窗口 三、在 dclSimpleEditD7.bpl 点右键菜单，选择 Options... 按上图设置这两个目录，Output directory 是 xxx.bpl 输出目录。Dcp output directory 是 xxx.dcp 输出目录。 如果不主动设置这两个目录，它们默认的目录是：C:\Program Files (x86)\Borland\Delphi7\Projects\Bpl [在PATH环境变量中，有此目录信息,后面会说到它的作用] 对 dclSimpleEditD7.bpl 的输出目录，做同样的上述设置(第三步之操作)。 四、在

相信现在不少人是听说过达梦的数据库了，那么便会在选择oracle和 达梦 之间不知如何，那么接下来小编就给大家进行一个简单的分析，大家可根据实际情况去做一个选择。 Oracle的数据库在目前为止，在市场上的使用率还是比较高的，企业目前的很多需求还是在oracle上面，学习OCP的人士也不少，但ocm的难度还是比较高的，一般是在这行做了三到五年的工程师去学习考证的。要是从长远的发展角度来看，达梦其实也不失为是一种比较好的选择，因为现在在国内的话，是呈一种技术国有化的形式发展的，而达梦作为国内数据库的新秀，且常年在国家政府工作，是目前被强力支持的一项技术，在之后也会逐渐取缔oracle在市场的占有率，所以是从长远的角度来看的话是比较支持大家去学习达梦的，而且因为人才空缺较大，所以薪资不低，而且越早发展，晋升的速度也就越快。大学生建议学习DCA和DCP，难度适宜，工作两到三年的工程师可在深造学习DCM的课程，进行自我技术的升华。 我之前在上海 腾科 学习，感觉还行，大家如有需要可以自行去了解下。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/tengke/blog/4750309

Xilinx FPGA都有一个独特的 ID ，也就是 Device DNA ，这个 ID 相当于我们的身份证，在 FPGA 芯片生产的时候就已经固定在芯片的 eFuse 寄存器中，具有不可修改的属性。 在xilinx 7series 和 7series 以前，ID 都是 57bit 的，但是在 Xilinx 的 Ultraslace 架构下是 96bit 。 获取 Device DNA JTAG获取 Vivado 中通过 JTAG 查看 DNA PORT信息。 Primitive 获取 Xilinx 的提供的 DNA_PORT Primitive模型和时序图如下 原语 7系列（A7/K7/Z7/V7）的FPGA使用如下原语 DNA_PORT #( .SIM_DNA_VALUE(57'h000000000000000) // Specifies a sample 57-bit DNA value for simulation ) DNA_PORT_inst ( .DOUT(DOUT), // 1-bit output: DNA output data. .CLK(CLK), // 1-bit input: Clock input. .DIN(DIN), // 1-bit input: User data input pin. .READ(READ), // 1-bit input:

问题： I have an application that reads a CSV file with piles of data rows. 我有一个应用程序，它读取带有大量数据行的CSV文件。 I give the user a summary of the number of rows based on types of data, but I want to make sure that I don't read in too many rows of data and cause OutOfMemoryError s. 我根据数据类型为用户提供了行数的摘要，但我想确保不会读入太多数据行并导致 OutOfMemoryError 。 Each row translates into an object. 每行转换为一个对象。 Is there an easy way to find out the size of that object programmatically? 有没有一种简便的方法以编程方式找出该对象的大小？ Is there a reference that defines how large primitive types and object references are for a VM ? 是否有参考定义了 VM 原始类型和对象参考有多大？ Right

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 导读： 电影院离开我们的生活已经半年了。我们用数字来解读影院“消失”的这半年。 在这段时间，想念影院的声音从未间断过。所以当国家电影局发出“低风险地区影院7月20日起开放营业”公告时，关于影院的话题立刻成为全网热点，相关内容也长时间占据微博热度前三名。 作为娱乐场所、避暑圣地，电影院消失的这半年，观众们到底有哪些改变？如今影院复工，大家对哪些影片的期待值最高？我们真的能马上看到期待已久的电影吗？ 01 都有哪些电影被积压？ 2020年的电影市场没有春节档——更没有上半年，原定上映的电影或推迟或以其他方法出现在观众的眼前。痛定思痛，我们先来看看这6个月错过了哪些作品。 年前，《姜子牙》《夺冠》《囧妈》《唐人街探案3》（后称《唐探3》）等影片未播先火，在各个平台的预热都有一定效果。《夺冠》（原名《中国女排》）上映前，有报道称巩俐对郎平的模仿入木三分，造型、神情甚至连驼背都学出了精髓。这又一次提高了影迷对于这部作品以及整个贺岁档的期待。 成年人的精神世界遭遇打击时，小朋友们也没了往年的快乐。原定于大年初一上映的《熊出没·狂野大陆》没能准时出现，连续六年的春节档动画电影冠军，今年也因为疫情没能和《姜子牙》来一次正面对线。 年后，《八佰》《李娜》《刺杀小说家》等影片也都未能如期上映

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