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    • 综合排序
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  • 来自专栏Lauren的FPGA

    用FPGA实现排序(4)

    前面三篇文章我们介绍了排序的原理和具体实现方式,但都是要求序列本身是“”的。而实际情况是,给定序列本身是杂乱无章的,并非呈现“”的特征。这就要求我们先把无序序列转化为序列。 16点序列转化为序列需要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。 我们将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“”是一个序列合并的过程,从“”到“单调”是一个序列分割的过程,体现了“分而治之(Divide and

    69910编辑于 2024-04-11
  • 来自专栏Lauren的FPGA

    用FPGA实现排序(1)

    典型的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序、希尔排序、计数排序、排序等。这其中,排序以其高度的并行性著称,非常适合于在FPGA上实现。 排序(Bitonic Sort)是数据独立(Data-independent)的排序算法,即比较顺序与数据无关,特别适合并行执行。在了解排序算法之前,我们先来看看什么是序列。 序列(Bitonic Sequence)的定义: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“”。 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序列,例如(0,1,4,5)和(7,5,3)均为序列。 序列的性质: (1)序列的子序列仍为序列。 ,…,a[i],b[i+1],…,b[n-1])是一个序列 Batcher定理: 若序列S为序列,即 令 那么S1和S2仍为序列,且S2中的任意一个元素不小于S1中的任意一个元素。

    1.1K10编辑于 2024-03-14
  • 来自专栏Lauren的FPGA

    用FPGA实现排序(3)

    基于排序算法的蝶形图,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。 仍以长度为16的序列为例,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。

    43710编辑于 2024-04-11
  • 来自专栏机器学习算法与Python学习

    排序算法 | 排序(Bitonic sort)详解与Python实现

    本篇为排序算法系列第二篇,详细讲述排序算法。 01 什么是排序(Bitonic sort)? 从定义上了解下什么是序列(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序列),定义如下: 一个序列 a1,a2, …,an 是序列,必须满足以下条件: (1)存在一个 ak(1 则得到的MAX和MIN序列仍然是序列,并且MAX序列中的任意一个元素不小于MIN序列中的任意一个元素。 其实,到现在还有两个问题: 怎么把普通序列变成双序列? 怎么对序列进行排序? 针对序列Z,根据Batcher定理,Z可以划分为2个序列X和Y,然后继续对X和Y进行递归划分,得到更短的序列,直到得到的子序列长度为1为止。这时的输出序列按单调递增顺序排列。 将两个相邻&单调性相反的单调序列看作一个序列, 每次将这两个单调序列merge生成一个新的序列, 然后进行排序,不断上述过程。

    3.3K30发布于 2021-04-30
  • 来自专栏AutoML(自动机器学习)

    排序Bitonic Sort,适合并行计算的排序算法

    1、序列 在了解排序算法之前,我们先来看看什么是序列。 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、排序 假设我们有一个序列,则我们根据Batcher定理,将该序列划分成2个序列,然后继续对每个序列递归划分,得到更短的序列,直到得到的子序列长度为1为止。 排序示意图1: [1wgenlx21s.png] 4、任意序列生成双序列 前面讲了一个序列如何排序,那么任意序列如何变成一个序列呢? 和前面sort的思路正相反, 是一个bottom up的过程——将两个相邻的,单调性相反的单调序列看作一个序列, 每次将这两个相邻的,单调性相反的单调序列merge生成一个新的序列, 然后排序( 同3、排序)。

    3.4K11发布于 2019-01-03
  • 来自专栏AutoML(自动机器学习)

    【转载】排序Bitonic Sort,适合并行计算的排序算法

    1、序列 在了解排序算法之前,我们先来看看什么是序列。 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、排序 假设我们有一个序列,则我们根据Batcher定理,将该序列划分成2个序列,然后继续对每个序列递归划分,得到更短的序列,直到得到的子序列长度为1为止。 排序示意图[1]: ? 4、任意序列生成双序列 前面讲了一个序列如何排序,那么任意序列如何变成一个序列呢? 同3、排序)。 所以一般来说,并行计算中常使用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的排序网络,本文略。

    3K30发布于 2019-01-07
  • 来自专栏全栈程序员必看

    百度之星资格赛——Disk Schedule(旅行商问题)

    Bentley 建议通过仅仅考虑旅程(bitonic tour)来简化问题,这样的旅程即为从最左点開始。严格地从左到右直至最右点,然后严格地从右到左直至出发点。 下图(b)显示了相同的7个点的最短路线。 在这样的情况下,多项式的算法是可能的。其实。存在确定的最优路线的O(n*n)时间的算法。 这个路线不是的。b)同样点的集合上的最短闭合路线。长度大约是25.58。 这是一个算导上的思考题15-1。 首先将给出的点排序,keywordx。又一次编号。从左至右1,2。3,…。n。 依据旅程。我们知道结点n一定与n相连,那么,假设我们求的dp[n][n-1],仅仅需将其加上d[n-1][n]就是最短闭合路线。 依据上图。

    41820编辑于 2022-07-10
  • 移动端代码优化实战:AndroidiOS端性能优,解决卡顿、闪退、耗电问题

    今天我们就来分享Android和iOS端的代码优化实战攻略,针对性解决卡顿、闪退、耗电三大核心问题,让你的APP体验翻倍。 三、端通用优化技巧:提升APP整体体验除了两端各自的优化技巧,还有一些通用的优化方案,适用于Android和iOS端,能够进一步提升APP的性能和用户体验:1.图片优化:统一图片格式(如Android 四、实战案例总结我们以一个电商APP为例,对比端优化前后的核心指标:优化维度Android端(优化前)Android端(优化后)iOS端(优化前)iOS端(优化后)帧率30-40fps(卡顿)稳定60fps -45fps(卡顿)稳定60fps(无卡顿)闪退率1.2%0.1%1.5%0.05%1小时耗电20%5%18%4%启动时间3.5秒1.2秒3.0秒1.0秒包体积80MB45MB75MB40MB优化后,端 掌握Android和iOS端的性能优化技巧,针对性解决卡顿、闪退、耗电三大核心问题,才能打造出体验优秀的APP,提升用户留存率和满意度。

    33510编辑于 2026-04-16
  • 来自专栏大数据仓库建设

    我国大陆地区的手机号正则匹配

    ((13[0-9])|(14[5,7])|(15[0-3,5-9])|(17[0,3,5-8])|(18[0-9])|161|166|198|199|(147))\\d{8}$" 在线正则测试 http ://tool.oschina.net/regex# 测试的时候,sql 中的正则的需要改为: -- 在线测试 ^(\+? ((13[0-9])|(14[5,7])|(15[0-3,5-9])|(17[0,3,5-8])|(18[0-9])|161|166|198|199|(147))\d{8}$

    2.2K20发布于 2019-03-14
  • 来自专栏大数据仓库建设

    我国大陆地区的手机号正则匹配

    ((13[0-9])|(14[5,7])|(15[0-3,5-9])|(17[0,3,5-8])|(18[0-9])|161|166|198|199|(147))\\d{8}$" 在线正则测试 http ://tool.oschina.net/regex# 测试的时候,sql 中的正则的需要改为: -- 在线测试 ^(\+? ((13[0-9])|(14[5,7])|(15[0-3,5-9])|(17[0,3,5-8])|(18[0-9])|161|166|198|199|(147))\d{8}$

    65230发布于 2019-03-12
  • 路径开发:Kernel 直与自定义算子工程的场景适配与效能对比》

    一、核心概念与技术特性辨析 1.1 Kernel 直工程 定义:跳过框架高阶 API 封装,直接通过硬件原生接口(如 NPU 的 Kernel Launch、CPU 的 ICPU_RUN_KF 宏)调用计算核心的开发模式 案例参考:DRAFTS 项目先通过 Kernel 直验证去色散算子性能,再封装为自定义算子集成到完整模型管线。 五、总结 Kernel 直与自定义算子工程并非对立关系,而是互补的路径开发模式:前者聚焦 “快速验证”,以开发效率换时间,适合原型阶段;后者聚焦 “生产落地”,以工程化换稳定性与性能上限,适合部署阶段 实际开发中,建议采用 “Kernel 直验证原型 + 自定义算子工程化落地” 的组合策略,既保证迭代速度,又能满足规模化应用需求。 随着 AI 硬件架构的迭代(如 NPU 专用计算单元、异构存储),自定义算子工程的自动化优化能力(如自动 Tiling、混合精度)将成为效能提升的核心驱动力,而 Kernel 直仍将作为底层性能优的关键手段

    25510编辑于 2025-12-24
  • 来自专栏全栈程序员必看

    latex中如何画表格_时态结构总结表格

    在插入三线表的时候,在引言区加入\usepackage{booktabs} 如果是在栏的环境里,如果我们的表格比较大,我们一般需要在表格的环境中加星号, 如果是表格只占一栏,这个时候我们就不需要加星号 ,我们假设我们使用表格的情况是占栏的。 multirow{5}{*}{column2} & \multirow{5}{*}{clo3} & \multirow{5}{*}{clo4} & f1 & f2 & f3 & f4 \\ \cline{5- 8} & & & & 1 & 2 & 3 & 4 \\ \cline{5-8} & & & & 5 & 6& 7 & 8 \\ \cline{5-8} & & & & 1 & 2 & 3 & 4 \\ \cline{5-8} & & & & 5 & 6& 7 & 8 \\ \hline \end{tabular} \end{table} ---- 发布者:全栈程序员栈长

    2.5K10编辑于 2022-09-22
  • 来自专栏罗超频道

    医美平台新氧获E轮融资 互联网医疗领域又一家独角兽诞生

    如果网上的医疗信息出错,那可不是消费者吃了一顿不好吃的饭,或者买了一质量不好的鞋子那么简单,可能会对患者的身心健康,甚至生命安全带来影响,之前百度的魏则西事件就是一个血淋淋的教训。 所以我们看现在的主流互联网医疗平台,不论是新氧,还是好大夫或微医、丁香园等都不是一蹴而就,而是经过了5-8年的打磨方初见成效,这个过程是不可避免的。

    86540发布于 2018-09-28
  • 来自专栏学习笔记

    C语言快速排序(非递归)图文详解

    将整个数组入栈,也就是下标为0-8 2.第一次出栈: 每次出栈,对出栈的下标区间进行一次部分排序,这里的部分排序,就是选出key,将其放在正确的位置有3种实现方法,如有不懂可以看我上一期博客,这里我选的是指针法 然后再将key的左区间和右区间分别入栈,也就是0-3和5-8 3.第二次出栈: 根据栈的性质后入先出,所以我们让5-8出栈: 跟上面一样,每次出栈对相应区间进行一次部分排序,排序完如下图: 因为在对这个区间进行部分排序时 ,67被选为key,此时67的右边已经全部比他大,所以排完序后不变,然后再将key的左区间和右区间分别入栈(注意此时的左区间和右区间加起来应该是5-8,因为我们是对5-8这个区间进行部分排序的,而不是0 int* a, int* b) { int tmp = *a; *a = *b; *b = tmp; } int PartSort3(int* a, int begin, int end)//指针法

    76510编辑于 2024-06-12
  • 无人机电全技术解析:从电路设计、控制原理到运维实战

    微分(D):抑制超(D 系数 0.01-0.1)。例:穿越机电采用高 P 值(5-8),提高瞬间加速响应。 电池匹配:内阻计算:电池内阻(mΩ)+ 电内阻(mΩ)< 电机内阻(mΩ)×0.5(避免电压跌落)。例:6S 5000mAh 电池(内阻 15mΩ)+ 电内阻 5mΩ,匹配电机内阻 > 40mΩ。 UBL 电:无 BEC 设计,适合高压系统(12S 以上),需独立供电。智能电(如 CKESC ROCK400A -M CAN):集成电流传感器(精度 ±1%),实时功率监测。 冗余设计:重要任务使用备份(如六旋翼驱动单电机)。环境限制:避免在雨天(IP64 以下电)、粉尘环境(需防尘罩)使用。 通过以上内容,用户可全面掌握电从设计原理到实战维护的全流程知识。建议根据具体应用场景(如穿越机、航拍机、工业无人机)选择对应电型号,并定期更新固件以获取最新功能(如支持新电池协议、优化调速算法)。

    3.5K11编辑于 2025-03-24
  • 腾讯云直播能力升级:健康报告+监播报告AI解读,开启直播智能运维新时代

    01创新突破,健康报告重新定义直播流质量管控直播流分析打分系统,让问题诊断一目了然作为同类 PaaS 产品中针对直播流的 “智能体检中心”,健康报告从推流、播放、录制、截图、转码、回、拉流转推 7 大核心功能构建评估体系 02AI赋能监播报告,复杂数据秒级解读,决策效率快速提升Agent 模型驱动,让监播报告“会说话”针对传统监播报告数据量大、解读门槛高的痛点,腾讯云直播全新上线监播报告 AI 解读功能,依托云直播团队深度优的 03不止运维,功能配合解锁多场景应用价值教育直播:守护教学体验的“质量管家”在线课堂对直播稳定性要求严苛 —— 延迟超 3 秒会影响师生互动,低帧率则导致板书模糊。 实时监播功能还可以通过智能识别精准拦截线上教学、互动课程中的违规内容,保障学生尤其是未成年人的身心健康。 腾讯云直播始终致力于以技术创新驱动行业升级,本次能力上线,标志着直播运维从 “经验驱动” 正式迈入 “数据 + AI 双轮驱动” 时代。

    30810编辑于 2025-07-16
  • 来自专栏音视频咖

    腾讯云直播能力升级:健康报告+监播报告AI解读,开启直播智能运维新时代

    01、创新突破,健康报告重新定义直播流质量管控 直播流分析打分系统,让问题诊断一目了然 作为同类 PaaS 产品中针对直播流的 “智能体检中心”,健康报告从推流、播放、录制、截图、转码、回、拉流转推 赋能监播报告,复杂数据秒级解读,决策效率快速提升 Agent 模型驱动,让监播报告“会说话” 针对传统监播报告数据量大、解读门槛高的痛点,腾讯云直播全新上线监播报告 AI 解读功能,依托云直播团队深度优的 03、不止运维,功能配合解锁多场景应用价值 教育直播:守护教学体验的“质量管家” 在线课堂对直播稳定性要求严苛 —— 延迟超 3 秒会影响师生互动,低帧率则导致板书模糊。 实时监播功能还可以通过智能识别精准拦截线上教学、互动课程中的违规内容,保障学生尤其是未成年人的身心健康。 腾讯云直播始终致力于以技术创新驱动行业升级,本次能力上线,标志着直播运维从 “经验驱动” 正式迈入 “数据 + AI 双轮驱动” 时代。

    60000编辑于 2025-07-12
  • DB4AI颠覆AI建模逻辑 一行SQL搞定训练,开发者彻底告别冗余代码

    做AI建模时,要在数据库和AI工具间来回切换,数据迁移一遍又一遍,冗余代码写得头大;DBA优全靠经验,慢SQL、参数混乱让人焦头烂额;想落地AI,却被碎片化技术栈拦在门外…… 直到DB4AI的出现,彻底打破了 更关键的是,DB4AI依托原生AI算子,充分利用数据库优化器、执行器的优势,让模型训练速度比传统方式提升5-8倍,开发者再也不用把时间浪费在繁琐的流程上,只需专注于模型优和数据分析本身。 亮点2:数据不出库,安全与效率在线 数据安全是企业数字化转型的“生命线”,而传统AI建模中,数据需要反复导出、迁移,不仅耗时耗力,还容易出现数据泄露、篡改的风险,尤其是金融、政务、医疗等敏感行业,更是难以合规 一方面,DB4AI能自动识别数据分布、优化计算路径,避免无效计算,模型训练速度比传统方式提升5-8倍;另一方面,它支持大规模并行处理(MPP),能轻松应对TB、PB级海量数据的建模需求,即使面对亿级数据量 对于开发者来说,DB4AI省去了冗余代码编写、环境调试的时间,专注于核心业务创新;对于DBA来说,DB4AI实现了AI辅助优,降低了运维成本;对于企业来说,DB4AI打破了技术壁垒,降低了AI落地成本

    25210编辑于 2026-02-04
  • 来自专栏携程技术

    1024,携程程序猿的一天

    携程,一直是依靠服务+技术驱动公司,或者说,技术与服务,成为了携程勇往直前的引擎,而你们,正是组成这个强大引擎的动力所在! 音乐会上,还第一次见到了集团CTO熊老板,熊老板说: 要让对技术感兴趣的同学,对技术沉迷的大咖们,在这里能够无所顾虑地,全身心投入地奋斗。 (话说,这是要涨工资的节奏么?) ? 13:30咖啡 听完音乐,吃完饭,拿着上午秒杀到的“The Geek Coffee”套装券,去楼下咖啡店兑换了一杯咖啡,据说是技术特款。 ?

    80610发布于 2019-04-22
  • 来自专栏工业自动化

    西门子PLC通过协议转换与SMC阀岛实现高效数据交互

    工业网关协议转换:作为 PN 从站无缝对接西门子 1200PLC(支持 Profinet V2.3),作为 DNT 主站可管理 32 个 DeviceNet 从站,双向数据转换延迟≤50ms,保障指令实时传输 设备名称:YC-DNTM-PN-01),映射 32 字节输入(AB 模块传感器数据)、32 字节输出(SMC 阀岛控制指令);DNT 主站扫描 AB 模块(从站 ID 1-4)与 SMC 阀岛(从站 ID 5- 节点管理与抗扰设计:网关支持 32 个 DeviceNet 节点,无需堆叠设备;DeviceNet 总线采用绞屏蔽线(阻抗 120Ω),两端配置终端电阻,远离变频器等干扰源(间距≥1.5 米); 24VDC 联测试:验证指令延迟≤50ms、传感器数据准确率 100%;模拟节点离线,网关 3 秒内触发报警;连续 72 小时运行,通讯中断 0 次,数据丢包率 0%。

    49810编辑于 2025-10-10
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