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用FPGA实现双调排序（3）
基于双调排序算法的蝶形图，我们可以得到地址的变化规律。这里以长度为16的双调序列为例，其地址变化规律入下图所示。由于长度为16，故总共需要4个Stage。 例如Stage 0可分为1组，Stage 1可分为2组，Stage 2可分为4组，Stage 3可分为8组。 同一组内，相邻地址的间距为1，例如Stage 1第0组的4个地址为[0,1,2,3]，相邻地址间距为1，第1组的4个地址为[8,9,10,11]，相邻地址间距为1。 仍以长度为16的双调序列为例，Stage 为0时，延迟级数为8，Stage 为1时，延迟级数为4，Stage为2时，延迟级数为2，Stage为3时延迟级数为1。 在此基础上，将4个SDF相连即可实现串行输入/串行输出的双调排序。下图给出了Stage 0对应的SDF结构。 下图显示了相应的仿真结果。
51110编辑于 2024-04-11 - 来自专栏Lauren的FPGA
用FPGA实现双调排序（4）
前面三篇文章我们介绍了双调排序的原理和具体实现方式，但都是要求序列本身是“双调”的。而实际情况是，给定序列本身是杂乱无章的，并非呈现“双调”的特征。这就要求我们先把无序序列转化为双调序列。 16点序列转化为双调序列需要3个Stage，其实Stage的个数等于log2(16)-1。每个Stage需要完成一些列的比较，其实就是实现升序和降序排列。 例如，Stage 0输入5和9，分别在2号和3号地址上，输出9和5仍然继续保持在2号和3号地址上。 （3）每个Stage要执行Round轮次比较，每轮要执行N/2次比较。这里Round为Stage+1，N为序列长度。 我们将双调序列的排序过程再次呈现出来如下图所示，与本文第一张图片进行对比，可以发现：从“无序”到“双调”是一个序列合并的过程，从“双调”到“单调”是一个序列分割的过程，体现了“分而治之（Divide and
79510编辑于 2024-04-11 - 来自专栏Lauren的FPGA
用FPGA实现双调排序（1）
双调序列（Bitonic Sequence）的定义：双调序列是一个先单调递增后单调递减的序列，即存在两种单独特性，故为“双调”。 需要注意的是完全单调递增或者完全单调递减的序列也是双调序列，例如(0,1,4,5)和(7,5,3)均为双调序列。 双调序列的性质： （1）双调序列的子序列仍为双调序列。 例如，序列(0,1,4,5,6,7,5,3)其子序列(6,7,5,3)仍为双调序列。 （2）将一个双调序列循环移位后仍为双调序列 （3）任意两个实数都可以组成双调序列 （4）如果序列(a[0],…,a[i])是单调递增序列，(b[i+1],…,b[n-1])是单调递减序列，那么(a[0] 使用Batcher定理，我们可以完成一个双调序列的排序，如下图所示案例：原始序列长度为16，第1次分割后产生两个序列，每个序列长度为8；第2次分割时，产生4个序列，每个序列长度为4；第3次分割时，产生8
1.3K10编辑于 2024-03-14 - 来自专栏Initial programming
初识算法 · 双指针(3)
前言： 本文通过介绍和为S的两数之和，以及三数之和，对双指针算法进行深一步的了解，介绍该算法博主使用三部曲，第一步对题目进行分析，里面会夹杂着暴力解法的问题，第二步对于算法原理进行分析，第三步则是对算法进行编写 算法原理： 使用双指针算法，对于题目中的升序，一定要利用好，我们知道： target = num1 + num2 那么既然是升序的，如果我们让两个指针，一个从开始走，一个从末尾走，也就是最大的和最小的走 但是暴力解法的时间复杂度可就高了，三个数都要单独列出，也就是需要三个循环，时间复杂度为O(N^3)，往往是通过不了的。 所以，我们进入到算法原理方面。 算法原理 我们同样的使用双指针算法，因为是双指针不是三指针，所以需要我们固定一个数，用来充当target，有了第一个题目的经验，我们不妨排序一下，保证数组有序的同时有利于我们控制指针变量，排序之后对于我们去重的操作也会容易很多 排序之后，固定好target，然后进入到第二个循环，通过双指针算法，找两个数，使该三个数相加等于0即可。
35110编辑于 2024-10-16 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
排序算法 | 双调排序(Bitonic sort)详解与Python实现
本篇为排序算法系列第二篇，详细讲述双调排序算法。 01 什么是双调排序(Bitonic sort)？ 从定义上了解下什么是双调序列（由非严格增序列X和非严格降序列Y所构成的任意组合多属于双调序列），定义如下： 一个序列 a1,a2, …,an 是双调序列，必须满足以下条件： （1）存在一个 ak(1 将两个相邻&单调性相反的单调序列看作一个双调序列， 每次将这两个单调序列merge生成一个新的双调序列， 然后进行双调排序，不断上述过程。 流程如下： 对于无序数组 A，相邻的两个数肯定是双调序列，比如 (a0,a1), (a2,a3) 等 步长为 2：(a0,a1) 传入bitonic sort，变成升序序列；(a2,a3) 传入 bitonic sort，变成降序序列； 步长为 4：(a0, a1, a2, a3) 是双调序列，传入 bitonic sort 变成升序序列，(a4, a5, a6, a7) 也是双调的，传入 bitonic sort
3.4K30发布于 2021-04-30 - 来自专栏运维经验分享
tomcat 9.0.4 性能调优3
tomcat9.0.4 ---- 参考了网上的一些优化参数，但是在启动中发现 有2个报错： 11-Feb-2018 15:57:23.293 警告 [main] org.apache.catalina.startup.SetAllPropertiesRule.begin [SetAllPropertiesRule]{Server/Service/Connector} Setting property 'maxSpareThreads' to '200' did not find a matching pro
62440发布于 2019-03-15 - 来自专栏学习
3.《双指针篇》---③快乐数
题目传送门 方法一：双指针 1.创建一个bitsum函数用于得到这个数每位的平方和。 2.令快指针等于bitsum（n） 3.慢指针等于n。 3.判断快慢指针相遇时候的值 class Solution { //由题目可知因为快乐数最后一定会循环，因此快慢指针一定会相遇。因此我们可以类似于环形链表。
24600编辑于 2024-11-21 - 来自专栏不温卜火
Spark性能优化 (3) | Shuffle 调优
spark.reducer.maxSizeInFlight参数进行设置，默认为48MB， val conf = new SparkConf() .set("spark.reducer.maxSizeInFlight", "96") 3. 如果在指定次数之内拉取还是没有成功，就可能会导致作业执行失败，默认为3， val conf = new SparkConf() .set("spark.shuffle.io.maxRetries", 当你使用SortShuffleManager时，如果的确不需要排序操作，那么建议将这个参数调大一些，大于shuffle read task的数量，那么此时map-side就不会进行排序了，减少了排序的性能开销
79820发布于 2020-10-28 - 来自专栏AutoML(自动机器学习)
双调排序Bitonic Sort，适合并行计算的排序算法
1、双调序列 在了解双调排序算法之前，我们先来看看什么是双调序列。 双调序列是一个先单调递增后单调递减（或者先单调递减后单调递增）的序列。 3、双调排序 假设我们有一个双调序列，则我们根据Batcher定理，将该序列划分成2个双调序列，然后继续对每个双调序列递归划分，得到更短的双调序列，直到得到的子序列长度为1为止。 同3、双调排序）。 所以一般来说，并行计算中常使用双调排序来对一些较小的数组进行排序3。 如果要考虑不用padding，用更复杂的处理方法，参考4 n!=2^k的双调排序网络，本文略。 参考资料 1 CUDA(六). Sort（双调排序）基础, http://blog.csdn.net/jiange_zh/article/details/49533477 3 双调排序：从串行到并行，以及OpenCL上的实现, http
3.6K11发布于 2019-01-03 - 来自专栏布衣者博客
LeetCode-算法-双指针-第3天
示例: 输入: [0,1,0,3,12] 输出: [1,3,12,0,0] 说明:必须在原数组上操作，不能拷贝额外的数组。 尽量减少操作次数。 } } return []int{-1,-1} } 思路：参考python，同时纪念双百第一次 执行用时：0 ms, 在所有 Go 提交中击败了100.00%的用户 内存消耗：3
37310发布于 2021-09-07 - 来自专栏python3
windows xp sp3 AMD双核
由于SP3已经集成了所有的KB系列补丁，所以当然也就集成了INTEL的双核补丁。 2.AMD的双核CPU 由于SP3仅仅集成了KB系列补丁，且运行如《波斯王子》等实时计算游戏过场动画的游戏时速度还不正常，所以就要按顺序安装AMD出的驱动，优化程序，和做如下的注册表修改。 :[url]http://www.amd.com/us-en/assets/content_type/utilities/AMD_Dual-Core_Optimizer_113.zip[/url] 3.
1.5K30发布于 2020-01-09 - 来自专栏AutoML(自动机器学习)
【转载】双调排序Bitonic Sort，适合并行计算的排序算法
1、双调序列 在了解双调排序算法之前，我们先来看看什么是双调序列。 双调序列是一个先单调递增后单调递减（或者先单调递减后单调递增）的序列。 3、双调排序 假设我们有一个双调序列，则我们根据Batcher定理，将该序列划分成2个双调序列，然后继续对每个双调序列递归划分，得到更短的双调序列，直到得到的子序列长度为1为止。 同3、双调排序）。 所以一般来说，并行计算中常使用双调排序来对一些较小的数组进行排序[3]。 如果要考虑不用padding，用更复杂的处理方法，参考[4] n!=2^k的双调排序网络，本文略。 Bitonic Sort（双调排序）基础, http://blog.csdn.net/jiange\_zh/article/details/49533477 [3] 双调排序：从串行到并行，以及OpenCL
3.1K30发布于 2019-01-07 猎豹浏览器双核渲染架构与系统级兼容调优实践
在面向企业级场景的自建系统集成（SaaS侧边栏、ERP系统、办公自动化OA）以及跨网域数据集成中，研发与运维团队经常需要面对一个异构的Web渲染生态：一方面，大部分新开发的业务模块基于H5、CSS3与现代 本文将从双核进程通信与COM沙箱加载机制、企业级策略路由自动化分发、以及VDI（虚拟桌面）环境下的渲染自愈调优出发，分享一系列系统级优化实践。 二、架构解密：双内核渲染引擎的进程隔离与COM容器加载机制猎豹浏览器双核引擎的核心，是在同一个统一的Shell框架进程（主进程）下，隔离、调度两个完全不同的页面渲染进程。 四、虚拟桌面（VDI）与低配主机调优：内存挂起与硬件加速排爆在日常繁杂的办公和测试场景中，多进程沙箱架构会随着打开标签页的增多造成内存（RAM）暴涨。 2.禁用GPU硬件渲染管线，强力消灭渲染黑屏许多老旧办公电脑或VDI虚拟桌面的虚拟机，其分配的虚拟显卡驱动无法完美兼容Chromium复杂的D3D11硬件加速渲染管线。
28310编辑于 2026-06-17- 来自专栏前端小吉米
看啥双拱门，来学 webpack 3啊
所以，本文将带你全面了解一下 webpack 3.x 版本的新特性和一些常用的 webpack 3.x 的配置。 当然，我们也可以在 test 中通过正则来写，不过，webpack3 既然已经提供了 query 的选项，我们也可以直接使用它的配置-- resourceQuery。 不过，在 webpack3 该为根据文件来决定 loader 的加载。这其中，最大的特点就是，将 loaders 替换为了 rules。 在 webpack3 时代，还保留了 loader字段，废除了 query 字段，其实可以在 use 中找到替代。 最后说几句 到这里，webpack 3.x 的整个内容差不多已经阐述完了。
1.4K20发布于 2018-07-03 - 来自专栏Java架构学习路线
3个Spring Boot项目调优的方式
前言 作为一名工程师，项目调优这事，是必须得熟练掌握的事情。 在SpringBoot项目中，调优主要通过配置文件和配置JVM的参数的方式进行。 二、Jvm调优 关于Jvm调优Oracle官网有一份指导说明 有兴趣大家可以去看看。 三、Jvm调优实战 1、未设置JVM参数的情况 我现在有一个项目，默认情况下，没有设置任何Jvm参数。 关于这些设置的JVM参数是什么意思，请参考第二步中的oracle官方给出的调优文档。
61620发布于 2019-09-26 - 来自专栏DPDK VPP源码分析
VPP 如何优化性能（系统调优）--3
透明巨页(Transparent hugepage, THP)特性自动化了创建和管理巨页的任务。内核守护进程(khugepage)在后台运行，将空闲页面拼接在一起形成/free大页面。
2K30编辑于 2023-09-27 - 来自专栏leetcode_solutions
3. Longest Substring Without Repeating Characters（HashSet + 双指针）
（给定一个字符串，找字符中的最大非重复子串） Example 1: Input: "abcabcbb" Output: 3 Explanation: The answer is "abc", with the length of 3. Example 3: Input: "pwwkew" Output: 3 Explanation: The answer is "wke", with the length of 3.
47930发布于 2019-03-14 - 来自专栏数据库开发优化
Milvus存算分离系列-3: 存算双写
存算双读双读就是存储节点和计算节点都做查询再做结果合并，如下图， 存储节点的热数据和计算节点上synced数据之间没有交集，查询分2路分别查到hot_result和synced_result后进行合并， 存算双写而双写意味着同一份数据，既写入存储节点，又写入计算节点。如上图所示，当查询发生的时候，query只需要发给计算节点，就能够得到完整数据。 双写的好处存储节点不必承担计算负载，坏处是数据冗余，对于内存压力比较大。Milvus的存算双写机制综上，无论是双写还是双读，存算分离架构下都需要相当的额外资源和复杂性来满足数据实时性的要求。 milvus在这个问题上选择双写。主要原因是向量的查询计算量很大，cpu资源比较紧张，而存储节点的cpu需求则比较低。 总结本文从“最新数据实时可见”这个需求入手，介绍了milvus 通过存算双写保证数据实时可查的解决方案和整个双写流程。
1K60编辑于 2023-09-17 fuse3 编译相关简要记录 与 fuse3 系统调优；
下面是在使用fuse3 编译bbfs 过程中一些参数，用于备忘： FUSE_CFLAGS="-I/usr/local/include/fuse3" FUSE_LIBS="-L/usr/local/lib /x86_64-linux-gnu -lfuse3 -lpthread -ldl" . www.cs.nmsu.edu/~pfeiffer/fuse-tutorial/ http://libfuse.github.io/doxygen/ (官方手册) 注： ubuntu 要手动编译 来进行支持 libfuse3; fuse3 系统调优： kernel 3.15 之后，内核支持 write-back的形式，在vfs设置文件缓存；但是kernel mod 于 libfuse 之间传输的数据量还是最大128kb的数据块粒度 ；为了使用fio工具调优fuse客户端的性能，所以建议使用以大于128k的文件块粒度来进行测试；并且在linux内核4.8之后，fio工具在使用大数据块和大任务的情况下有了不错的性能提升；（使用fio工具进行测试
2K10发布于 2020-12-30- 来自专栏ICT售前新说
双活数据中心建设概览-part-3
本门课程就以华为双活数据中心建设为例，详细分析一下在双活数据中心建设过程中涉及到的端到端六层双活的实现方法。 这六层分别是存储层双活、计算层双活、应用层双活、网络层双活、传输层双活、安全层双活。 1、存储层双活：存储层主要依靠存储的双活特性来实现，2个数据中心都使用双活特性，当然也可以理解为集群特性，说白了它是通过跨数据中心的两套华为存储组建储集群的方式来实现双活。 【其实6层双活每一层都离不开集群这个词】 3、应用层双活：在物理机或虚机上都可以实现应用层双活，在物理机或者虚机里安装相关服务软件如web服务、APP服务，然后把多个应用拉到同一个集群里，当然这个操作需要借助集群软件来实现 可以通过以上6层双活实现技术为载体，根据用户要求建设出一套满足未来3-5年业务发展所需的双活数据中心.
1.3K31发布于 2021-03-29
腾讯云开发者
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