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使用多线程的利弊

1. Amdahl定律

Autor Última actualización 04/07/2019 - 21:26
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Struts2 高危漏洞修复方案 (S2-016/S2-017)

近期Struts2被曝重要漏洞,此漏洞影响struts2.0-struts2.3所有版本,可直接导致服务器被远程控制从而引起数据泄漏,影响巨大,受影响站点以电商、银行、门户、政府居多.

Autor Última actualización 04/07/2019 - 21:15
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使用英特尔® 智能存储加速库优化存储解决方案

随着越来越多的设备连接到云/互联网,出现了各种不同的源(包括智能手机、平板电脑和物联网设备)生成数据。 存储需求逐年攀升。  英特尔® 至强™ 处理器产品家族和英特尔® 智能存储库(英特尔® ISA-L)的结合为可发人员提供了安全、快速处理数据,甚至降低存储空间需求的工具。

Autor Thai Le (Intel) Última actualización 05/07/2019 - 14:40
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针对“普通级(以上)厨师”的高级计算机概念: 术语(第 1 部分)

开始之前,我想通过下面两篇博客解释一些术语。 如果对这些概念已经有所了解,可以直接跳至下一部分。  我建议所有软件读者参阅其他关于介绍线程的博客。 这个领域存在许多混淆,即使我们软件专业人员也无法避免。

Autor Última actualización 06/07/2019 - 17:10
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针对“普通级(以上)厨师”的高级计算机概念: 简介

之前在与一位非常聪明但不是专业工程师的同事交谈时,我发现有必要对线程化和英特尔® 至强融核™ ⅹ100 和 ⅹ200 架构的其他组件稍作解释。 首先关于超线程,(说的更具体一点)以及协处理器的超线程版本。 经过冥思苦想,我终于想到可以用公共厨房来进行恰当的比喻。

Autor Última actualización 06/07/2019 - 17:10
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针对“普通级(以上)厨师”的高级计算机概念: 术语第 2 部分

我当然知道什么是线程...难道我不知道吗?

了解什么是内核之后,我们要探讨另外一个令人困惑的概念。

我将在这部分通过一系列博客深入介绍一些计算机术语。 如果觉得乏味,我的美食家读者们,你们可以选择跳过或继续阅读。 在我看来,不管这部分有或没有,都不妨碍理解其他博客。 不过如果你们其中有人已对线程化有所了解,可以通过这部分内容获得更多洞察。

Autor Última actualización 06/07/2019 - 17:10
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使用 OpenCL™ 2.0 读写图片

While Image convolution is not as effective with the new Read-Write images functionality, any image processing technique that needs be done in place may benefit from the Read-Write images. One example of a process that could be used effectively is image composition. In OpenCL 1.2 and earlier, images were qualified with the “__read_only” and __write_only” qualifiers. In the OpenCL 2.0, images can...
Autor Última actualización 31/05/2019 - 14:20
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如何安装 Python* 版英特尔® 数据分析加速库(英特尔® DAAL)

Intel® Data Analytics Acceleration Library (Intel® DAAL) is a software solution that offers building blocks covering all the stages of data analytics, from preprocessing to decision making. The beta version of Intel DAAL 2017 provides support for the Python* language.
Autor Gennady F. (Blackbelt) Última actualización 13/07/2018 - 14:32
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在英特尔® 数学核心函数库中引入 DNN 基元

    深度神经网络 (DNN) 处于机器学习领域的前沿。这些算法在 20 世纪 90 年代后期得到了行业的广泛采用,最初应用于诸如银行支票手写识别等任务。深度神经网络在这一任务领域已得到广泛运用,达到甚至超过了人类能力。如今,DNN 已用于图像识别、视频和自然语言处理以及解决复杂的视觉理解问题,如自主驾驶等。DNN 在计算资源及其必须处理的数据量方面要求非常苛刻。

Autor Vadim Pirogov (Intel) Última actualización 21/03/2019 - 12:08
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面向 GEMM 引入新封装的 API

1     面向 GEMM 引入新封装的 API
Autor Gennady F. (Blackbelt) Última actualización 05/07/2019 - 19:03