Uniform

1 体系结构 目前多处理器系统有两种体系结构 1、对称多处理器（Symmetric Muti-Processsor，SMP）：即一致内存访问（UMA），UMA系统有以下特点 所有硬件资源都是共享的，每个处理器都能访问到系统中的内存和外设资源 所有处理器都是平等关系 统一寻主访问内存 处理器和内存通过内部的一条总线连接在一起。 2 非一致性内存访问（Non-Uniform Memory Access， NUMA）：内存被划分为多个内存节点，访问一个内存节点花费的时间取决于处理器和内存节点的距离，每个处理器都有一个本地内存节点，处理器访问本地内存节点的速度比访问其他内存节点的速度快。NUMA是中高端服务器的主流体系结构 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4313143/blog/4283534

1.简介 　　用户实际操作时，并非是连续点击，而是存在很多停顿的情况，例如：用户需要时间阅读文字内容、填表、或者查找正确的链接等。为了模拟用户实际情况，在性能测试中我们需要考虑思考时间。若不认真考虑思考时间很可能会导致测试结果的失真。例如，估计的可支撑用户数偏小。在性能测试中，访问请求之间的停顿时间被称之为思考时间，那么如何模拟这种停顿呢？我们可以借助JMeter的定时器实现。 　　JMeter中的定时器一般被我们用来设置延迟与同步。定时器的执行优先级高于Sampler（取样器），在同一作用域（例如控制器下）下有多个定时器存在时，每一个定时器都会执行，如果想让某一定时器仅对某一Sampler有效，则可以把定时器加在此Sampler节点下。 2.预览定时器 首先我们来看一下JMeter的定时器，路径：线程组（用户）->添加->定时器（Timer）；我们可以清楚地看到JMeter5中共有9个定时器，如下图所示： 如果上图您看得不是很清楚的话，宏哥总结了一个思维导图，关于JMeter5的逻辑控制器类型，如下图所示： 通过以上的了解，我们对定时器有了一个大致的了解和认识。下面宏哥就给小伙伴或则童鞋们分享讲解一些通常在工作中会用到的定时器。 4.常用定时器详解 这一小节，宏哥就 由上而下 地详细地讲解一下常用的定时器。 4.1Constant Timer 固定定时器

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！ 想必大家一定听说过Nginx，若没听说过它？那么一定听过它的"同行"Apache吧！Nginx同Apache一样都是一种WEB服务器。基于REST架构风格，以统一资源描述符(Uniform Resources Identifier)URI或者统一资源定位符(Uniform Resources Locator)URL作为沟通依据，通过HTTP协议提供各种网络服务。 然而，这些服务器在设计之初受到当时环境的局限，例如当时的用户规模，网络带宽，产品特点等局限并且各自的定位和发展都不尽相同。这也使得各个WEB服务器有着各自鲜明的特点。 Apache的发展时期很长，而且是毫无争议的世界第一大服务器。它有着很多优点：稳定、开源、跨平台等等。它出现的时间太长了，它兴起的年代，互联网产业远远比不上现在。所以它被设计为一个重量级的。它不支持高并发的服务器。在Apache上运行数以万计的并发访问，会导致服务器消耗大量内存。操作系统对其进行进程或线程间的切换也消耗了大量的CPU资源，导致HTTP请求的平均响应速度降低。 这些都决定了Apache不可能成为高性能WEB服务器，轻量级高并发服务器Nginx就应运而生了。 俄罗斯的工程师Igor Sysoev，他在为Rambler Media工作期间

import random import string # 随机整数：包含头尾 print random.randint(1,50) # 随机选取0到100间的偶数： print random.randrange(0, 101, 2) # 随机浮点数： print random.random() [0,1) print random.uniform(1, 10) # 随机字符： print random.choice('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz!@#$%^&*()') # 多个字符中生成指定数量的随机字符： print random.sample('zyxwvutsrqponmlkjihgfedcba',5) # 从a-zA-Z0-9生成指定数量的随机字符： ran_str = ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 8)) print ran_str # 多个字符中选取指定数量的字符组成新字符串： prin ''.join(random.sample(['z','y','x','w','v','u','t','s','r','q','p','o','n','m','l','k','j','i','h','g','f','e','d','c','b','a'], 5)) #

蒙特卡罗(Monte Carlo)是世界著名的赌城，是摩纳哥的标志，与拉斯×××、澳门号称世界三大赌城。但是这里我们要讲到的蒙特卡罗并不是,而是一种统计方法。其原理是通过大量随机样本，去了解一个系统，进而得到所要计算的值。它诞生于上个世纪40年代美国的"曼哈顿计划"，名字来源于赌城蒙特卡罗，象征概率。 通过蒙特卡罗的概率计算，可以解决许多数学问题及业务问题，其最经典的案例即求解圆周率π。在一个正方形内画出一个跟四边正切的圆，设圆的半径r=1，则可知圆的面积为π·r·r，此时正方形的面积则为2r·2r，如下图： 将圆面积同正方形面积进行对比，可得：π·r·r / 2r·2r = π / 4，由此可知当在正方形中随机生成一个点，它落入圆内的概率为π / 4。假设随机生成100个点，其中94个落入圆中，则可得π = 4 * 94 / 100（随机生成的点越多，π越逼近真实值）。 使用蒙特卡罗求解π： # --*-- coding: utf-8 --*-- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.patches import Circle def monteCarlo(n): o, r = (0., 0.), 1.0 #设置圆心及半径 a, b = (o[0] - r , o[0] + r),

Buffer 在Vulkan里面，所有需要存储的资源都视为Buffer。其实这个不难理解，因为无论是Texture、VertexBuffer、IndexBuffer或者UniformBuffer等等，其实都最终都是一段内存，因此Vulkan将这些资源都视为Buffer。创建Buffer时就需要指定Buffer的大小、用途、共享模式等等。如下所示： 1 2 3 4 5 VkBufferCreateInfo vertexBufferInfo; ZeroVulkanStruct(vertexBufferInfo, VK_STRUCTURE_TYPE_BUFFER_CREATE_INFO); vertexBufferInfo.size = vertices.size() * sizeof (Vertex); vertexBufferInfo.usage = VK_BUFFER_USAGE_TRANSFER_SRC_BIT; VERIFYVULKANRESULT(vkCreateBuffer(m_Device, &vertexBufferInfo, VULKAN_CPU_ALLOCATOR, &tempVertexBuffer.buffer)); 内存 但是Buffer并不会自己分配内存，需要手动分配一端内存出来并与之绑定。由于在GPU中需要内存对齐

以下内容转载自木的树的文章《WebGL着色器32位浮点数精度损失问题》 作者：木的树 链接： https://www.cnblogs.com/dojo-lzz/p/11250327.html 来源：博客园 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 前言 Javascript API GL 是基于WebGL技术打造的3D版地图API，3D化的视野更为自由，交互更加流畅。 提供丰富的功能接口，包括点、线、面绘制，自定义图层、个性化样式及绘图、测距工具等，使开发者更加容易的实现产品构思。 充分发挥GPU的并行计算能力，同时结合WebWorker多线程技术，大幅度提升了大数据量的渲染性能。最高支持百万级点、线、面绘制，同时可以保持高帧率运行。 同步推出基于Javascript API GL的 位置数据可视化API库 ，欢迎体验。 问题 WebGL浮点数精度最大的问题是就是因为js是64位精度的，js往着色器里面穿的时候只能是32位浮点数，有效数是8位，精度丢失比较严重。 分析 在基础底图中，所有的要素拿到的都是瓦片里面的相对坐标，坐标范围在0-256之间。在每次渲染时都会重新实时计算瓦片相对中心点的一个偏移来计算瓦片自己的矩阵，这种情况下精度损失比较小，而且每个zoom级别都会加载新的瓦片，不会出现精度损失过大问题。 但是对于一些覆盖物，比如marker

1.内存 VulKan将内存分为两类： Host Memo ry 和 Device Memory. Host是运行应用程序的处理器，在PC端上就是指 CPU ;Device是执行VulKan命令的处理器，也就是 GPU. Host memory指的是对Host可见的内存，Device memory指的是对Device可见的内存。 在 使用Host Memory 时， 一定要注意内存对齐 。不允许简单的直接把malloc hook到Vulkan的内存分配函数上！ 更详细的，Vulkan系统中的内存有四种类型： Host Local Memory ，只对Host可见的内存，通常称之为 普通内存 Device Local Memory， 只对Device可见的内存，通常称之为 显存 Host Local Device Memory ，由Host管理的，对Device看见的内存 Device Local Host Memory ，由Device管理的，对Host可见的内存 其中，不同内存类型适用不同场景： Device Local Memory 适合 优先级最高 的资源，通常是 纹理 等频繁被使用的渲染数据。当内存空间不够时我们才会考虑是否将这些内存数据放到CPU端。 Device Local Host Memory 适合 CPU 到 GPU的数据传递 ， 一些顶点数据等

Abstract MapReduce ： programming model 编程模型 an associated implementation for processing and generating large data sets. 用户只需要指定 Map（Map函数将 key/value 类型的 pair 生成中间结果的 pair） 和 Reduce 函数（Reduce 函数将所有具有相同中间结果的值组合起来）即可。 MapReduce 封装隐藏了分布式系统并行计算的细节： 输入数据的分割 计划将程序分配到一组计算机中 处理机器故障 管理集群内部的通信 程序（in functional style）分布式的运行在大型分布式的集群上，而且具有很好的可伸缩性 scalable。 Introduction 过去这些年，Google一直在寻找方法来实现处理大量数据（抓取到的文件，web日志等）的方法，通常数据量很大而且必须分散在数以千计的电脑上来进行运算。为了处理如何使计算相互关联，分配数据以及处理故障的问题，往往编写大量的复杂代码掩盖了他们，最初的简单计算的初衷却被忽略掉。 为了解决这种复杂性，抽象出了一个简单的计算模型放到一个库中，这个库隐藏了可能出现的问题： 并行计算 容错 数据分发 负载均衡 这个抽象受到了 Lisp 以及很多函数式编程语言中存在的原语 map 和

目录 前言 random.random() random.choice() random.choices() random.getrandbits() random.getstate() random.setstate() random.randint() random.randrange() random.sample() random.seed() random.shuffle() random.uniform() random.triangular() random.vonmisesvariate() random.weibullvariate() random.betavariate() random.expovariate() random.gammavariate() random.gauss() random.lognormvariate() random.normalvariate() random.paretovariate() 前言   随机数可以用于数学，游戏，安全等领域中，还经常被嵌入到算法中，用以提高算法效率，并提高程序的安全性。平时数据分析各种分布的数据构造也会用到。   random模块，用于生成伪随机数，之所以称之为伪随机数，是因为真正意义上的随机数（或者随机事件）在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的，其结果是不可预测的