G5

英特尔Arria 10 SOC FPGA开发板硬件支持32位 DDR4 SDRAM

早过忘川 提交于 2020-08-10 00:05:24
英特尔的SoC开发套件提供了开发定制ARM快速和简单的方法*处理器的SoC设计。设计生产率是Arria 10 SoC架构的驱动理念之一。Arria 10 SoC提供与上一代SoC的完全软件兼容性,广泛的ARM软件和工具生态系统以及增强的FPGA和数字信号处理(DSP)硬件设计流程。Arria 10 SoC旨在满足中端应用的性能和功耗要求. 英特尔 Arria 10 SoC 结合了体系结构创新和 TSMC 的 20 nm 工艺技术,提高了性能,降低了功耗: •处理器性能提升 65%,并且 CPU 运算/内核高达 1.5 GHz •相比前一代性能提升 60%,具备超过 500 MHz 的 FPGA 逻辑内核性能(相比以前的 SoC 性能提升 15%) •收发器带宽比前一代增大了 4 倍(带宽比以前的高端 FPGA 高出 2 倍) •系统性能提升 4 倍(2,400 Mbps DDR4 SDRAM,混合内存立方体支持) •超过 1,500 千兆次浮点运算/秒 (GFLOPs),而单个设备高达 50 GFLOPs/瓦特 •借助工艺技术改进和降低功耗的创新方法,使功耗降低了 40% 英特尔Arria 10 SoC FPGA支持使用 32位 DDR4 SDRAM 存储器,用于提升系统性能。 UMI UD408G5S1AF 256Mx32 8Gb DDR4 SDRAM的密度8Gb,32M字

阿里云ECS云服务器通用型g6和g5的区别以及选择建议

感情迁移 提交于 2020-08-09 18:05:35
阿里云ECS云服务器通用型g6和g5的区别以及选择建议 阿里云ECS云服务器通用型g6和通用型g5实例有什么区别?通用型g5和g6都是用于性能均衡场景,CPU内存比都是1:4,本文来说说通用型g6和通用型g5的区别以及选择方法:官方文档: 云服务器ECS共享标准型S6实例 ECS云服务器通用型g6和通用型g5有什么区别? 顾名思义,通用型g6是通用型g5的升级版,ECS云服务器通用型g6是第六代云服务器,性能全面提升的同时价格有所下调,如何选择?云E优站长博客建议选择通用型g6实例。 通用型g6云服务器是阿里云的第六代云服务器,第六代云服务器是基于第二代Intel至强可扩展处理器,睿频从上一代2.7Ghz提升到3.2Ghz,E2E计算性能有3-15%的提升;支持vnni指令集,对于深度学习的推理场景有2-4倍性能提升;虚拟化优化性能抖动,ping flood延时超过1ms的报文数<1/100万。 通用型g6和通用型g5区别对比表 综上,阿里云ECS云服务器通用型g6是通用型g5的升级版,性能有所提升,如何选择?新手站长网还是建议性价比放在第一位,虽然通用型g6是g5的升级版,但是通用型g5的性能也不差,如果通用型g5拥有更优惠的折扣,通用型g5也是可以选择的。 来源: oschina 链接: https://my.oschina.net/u/4264517/blog/4282371

免费的秋天下载中心统计系统

不羁的心 提交于 2020-08-09 14:28:25
本系统是一款免费用户下载网站统计系统,您只需将此网站建立并把您的下载文件放到网站内,系统就会根据用户每次下载进行综合统计,方便您掌握实时数据 系统内包含了常见的下载现时统计包括:所在世界国家统计,省份统计,所在城市统计,文件下载数量最多排行,文件下载大小排行,用户访问不存在文件的排行等 并可根据不同日期例如:今天,昨日,近7天,本月,本季,本年,上年等进行查看统计,便于一目了解自己用户实时下载信息 并且支持基础常见如:防外链,IP限制,范围限制,文件后缀限制等. 1.支持自定标题 (显示自己系统的名称 如:xxxx统计中心 ) 自己的专属 2.支持世界范围下载各国家统计分类 3.支持国内各市级下载数据统计 3.支持国内各省级夏下载排行统计 2.支持不存在文件访问统计 4.支持下载数量最多文件统计 5.支持按日期下属数量统计 4.支持下载文件总量大小统计 2.支持数据库文件大小实时展示 3.支持不同种类日志统计 例如:本月,本季,本年等 3.支持按时间分组分省分文件等详细记录查看 2.支持自定下载目录,统计目录管理目录等,支持多目录设定 3.支持下载文件后缀限制 3.支持防外链下载设置 3.支持IP黑名单设置,支持单IP组IP范围IP设置 6.支持定义下载目录内所有访问管理 7.支持按时间条件进行数据清理并自动进行数据库收缩 8.支持IP库自行实时更新 9

再次登顶SPC-1,这家发展18年的存储厂商暗藏什么绝技?

僤鯓⒐⒋嵵緔 提交于 2020-08-09 12:55:25
8控和16控存储是业界的主流产品,主要覆盖15K–100K美元的市场,也就是价格定位10万元到70万元左右的存储阵列,占整体存储市场份额的60%左右。这被业内称为中端存储市场,这块市场一直是 “兵家必争之地” 。 占比6成的细分市场,对于任何一家企业级存储厂商的发展来说,其重要性不言而喻。然而,中端存储的产品竞争,往往集中表现在稳定基础上的性能攀升。 因为高度决定视野,高效决定回报,长期专注于企业级存储创新与发展的所有存储厂商,在中端存储领域取得一次又一次的性能优势,成为了大家在主流市场产品竞争力的提升关键,也成为赢得行业领域采购与用户认同的重要元素。 1 中端存储,企业级存储的中流砥柱 从全球市场发展来看,中端存储已经进入了新数据时代,在应对企业用户业务爆发式增长,高IOPS亚毫秒延时的性能成为其中的关键。与此同时,新数据时代,企业用户的数据存储需求还需要应对业务上云的趋势,以及资源快速部署和高效使用的挑战。 其实,这些趋势与挑战,正是中端存储进入新数据时代革新的机遇。为此,全球中端存储的技术更新与产品升级,一直都表现得非常积极。 无论是来自 Dell EMC、Hitachi Vantara、IBM、NetApp 等企业级存储国际头部阵营,还是来自 华为、浪潮、新华三 等企业级存储国内第一梯队,对于中端存储的重视程度从其每年的技术与产品更新就可以知道一二。 同时

Python 为什么推荐蛇形命名法?

家住魔仙堡 提交于 2020-08-09 11:20:02
关于变量的命名,这又是一个容易引发程序员论战的话题。如何命名才能更具有可读性、易写性与明义性呢?众说纷纭。 本期“Python为什么”栏目,我们将聚焦于变量命名中的连接方式,来切入这块是非之地,想要回答的问题是—— Python 为什么要推荐蛇形命名法? 首先一点,对于 单个字符或者单词 (例如:a、A、PYTHON、Cat),当它们被用作变量名时,大致有全小写、全大写和首字母大写这几种情况。编程语言中出现这些情况时,它们基本上跟英语的表达习惯是相同的。 但是,编程语言为了令变量名表达出更丰富的含义,通常需要使用 多个单词或符号。 英语习惯使用空格来间隔开单词,然而这种用法在编程语言中会带来一些麻烦,所以程序员们就创造出了另外的方法: 蛇形命名法(snake case) 驼峰命名法(camel case) 匈牙利命名法(HN case) 帕斯卡命名法(Pascal case) 脊柱命名法(spinal case) 自由命名法(studly caps) 驼峰蛇形命名法 总体而言,这些命名法都是要 克服单词间的空格,从而把不同单词串连起来, 最终达到创造出一种新的“单词”的效果。 我画了一张思维导图,大略区分了这几种命名法: 如果按照受众量与知名程度排名,毫无疑问排前两位的是驼峰命名法和蛇形命名法。 我们可以简单比较一下它们的优缺点: 可读性:蛇形命名法用下划线拉大词距,更清楚易读

阿里云ECS云服务器通用型g6和g5的区别以及选择建议

点点圈 提交于 2020-08-09 05:31:57
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阿里云ECS云服务器通用型g6和g5的区别以及选择建议

只愿长相守 提交于 2020-08-09 02:22:53
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阿里云ECS云服务器通用型g6和g5怎么选择?

杀马特。学长 韩版系。学妹 提交于 2020-08-08 21:05:17
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阿里云ECS云服务器通用型g6和g5的区别以及选择建议

泪湿孤枕 提交于 2020-08-08 21:05:04
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攻防世界misc高手进阶篇教程(4)

前提是你 提交于 2020-08-08 09:46:26
misc1 转成十进制后-128(偏移量为128) 再转成ascii码得到flag import re s = 'd4e8e1f4a0f7e1f3a0e6e1f3f4a1a0d4e8e5a0e6ece1e7a0e9f3baa0c4c4c3d4c6fbb9e1e6b3e3b9e4b3b7b7e2b6b1e4b2b6b9e2b1b1b3b3b7e6b3b3b0e3b9b3b5e6fd' num = re.findall('\w{2}' ,s) flag = '' for i in num: ch = chr(int(i,16)-128) flag += ch print(flag) Miscellaneous-200 from ast import literal_eval as make_tuple from PIL import Image f = open('flag.txt', 'r') corl = [make_tuple(line) for line in f.readlines()] f.close() img0 = Image.new('RGB', (270, 270), '#ffffff') k=0 for i in range(246): for j in range(246): img0.putpixel ([i , j], corl[k]) k=k+1 img0