递归神经网络(RNN)近些年来被越来越多地应用在机器学习领域，尤其是在处理序列学习任务中，相比CNN等神经网络功能更为优异。
但是RNN及其变体，如LSTM、GRU等全连接网络的计算及存储复杂性较高，导致其推理计算慢，很难被应用在产品中。
一方面，传统的计算平台CPU不适合处理RNN的大规模矩阵运算；
另一方面，硬件加速平台GPU的共享内存和全局内存使基于GPU的RNN加速器的功耗比较高。
FPGA由于其并行计算及低功耗的特性，近些年来被越来越多地用来做RNN加速器的硬件平台。
对近些年基于FPGA的RNN加速器进行了研究，将其中用到的数据优化算法及硬件架构设计技术进行了总结介绍，并进一步提出了未来研究的方向。
但是RNN及其变体，如LSTM、GRU等全连接网络的计算及存储复杂性较高，导致其推理计算慢，很难被应用在产品中。
一方面，传统的计算平台CPU不适合处理RNN的大规模矩阵运算；
另一方面，硬件加速平台GPU的共享内存和全局内存使基于GPU的RNN加速器的功耗比较高。
FPGA由于其并行计算及低功耗的特性，近些年来被越来越多地用来做RNN加速器的硬件平台。
对近些年基于FPGA的RNN加速器进行了研究，将其中用到的数据优化算法及硬件架构设计技术进行了总结介绍，并进一步提出了未来研究的方向。
2017/3/13 16:19:19
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运满满自开始微服务改造以来，线上线下已有数千个微服务的Java实例在运行中。
这些Java实例部署在数百台云服务器或虚机上，除少数访问量较高的关键应用外，大部分实例均混合部署。
这些实例的管理，采用自研平台结合开源软件的方式，已实现通过平台页面按钮菜单执行打包、部署、启动、停止以及回滚指定的版本等基本功能，取得了不错的效果。
但仍然存在如下几个痛点：1.实例间资源隔离，尤其在高峰期或故障期间，单服务器上不同实例间CPU和内存资源的争抢特别明显。
2.线上某个应用实例异常时需要人工干涉，导致较长的故障时间。
3.大批服务端应用新版上线后，如网站关键功能故障，需要针对每个应用，选择对应的版本，执行回滚操作，
这些Java实例部署在数百台云服务器或虚机上，除少数访问量较高的关键应用外，大部分实例均混合部署。
这些实例的管理，采用自研平台结合开源软件的方式，已实现通过平台页面按钮菜单执行打包、部署、启动、停止以及回滚指定的版本等基本功能，取得了不错的效果。
但仍然存在如下几个痛点：1.实例间资源隔离，尤其在高峰期或故障期间，单服务器上不同实例间CPU和内存资源的争抢特别明显。
2.线上某个应用实例异常时需要人工干涉，导致较长的故障时间。
3.大批服务端应用新版上线后，如网站关键功能故障，需要针对每个应用，选择对应的版本，执行回滚操作，
2017/3/22 23:58:56
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基于VHDL的CPU设计实现源码,一个简单的CPU设计与实现，CPU具有能完成一些简单的指令功能，如汇编言语中的MOV,ADD,SUB,OUT和HLT指令功能。
2021/4/6 18:48:26
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解释下列概念：主机、CPU、主存、存储单元、存储元件、存储基元、存储元、存储字、存储字长、存储容量、机器字长、指令字长。
解：P9-10主机：是计算机硬件的主体部分，由CPU和主存储器MM合成为主机。
CPU：中央处理器，是计算机硬件的核心部件，由运算器和控制器组成；
（早期的运算器和控制器不在同一芯片上，现在的CPU内除含有运算器和控制器外还集成了CACHE）。
主存：计算机中存放正在运行的程序和数据的存储器，为计算机的次要工作存储器，可随机存取；
由存储体、各种逻辑部件及控制电路组成。
存储单元：可存放一个机器字并具有特定存储地址的存储单位。
存储元件：存储一位二进制信息的物理元件，是存储器中最小的存储单位，又叫存储基元或存储元，不能单独存取。
存储字：一个存储单元所存二进制代码的逻辑单位。
存储字长：一个存储单元所存二进制代码的位数。
存储容量：存储器中可存二进制代码的总量；
（通常主、辅存容量分开描述）。
机器字长：指CPU一次能处理的二进制数据的位数，通常与CPU的寄存器位数有关。
指令字长：一条指令的二进制代码位数。
解：P9-10主机：是计算机硬件的主体部分，由CPU和主存储器MM合成为主机。
CPU：中央处理器，是计算机硬件的核心部件，由运算器和控制器组成；
（早期的运算器和控制器不在同一芯片上，现在的CPU内除含有运算器和控制器外还集成了CACHE）。
主存：计算机中存放正在运行的程序和数据的存储器，为计算机的次要工作存储器，可随机存取；
由存储体、各种逻辑部件及控制电路组成。
存储单元：可存放一个机器字并具有特定存储地址的存储单位。
存储元件：存储一位二进制信息的物理元件，是存储器中最小的存储单位，又叫存储基元或存储元，不能单独存取。
存储字：一个存储单元所存二进制代码的逻辑单位。
存储字长：一个存储单元所存二进制代码的位数。
存储容量：存储器中可存二进制代码的总量；
（通常主、辅存容量分开描述）。
机器字长：指CPU一次能处理的二进制数据的位数，通常与CPU的寄存器位数有关。
指令字长：一条指令的二进制代码位数。
2020/6/18 19:06:36
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openstack官方只提供windowsserver2012r2版本的windows云镜像，其他版本的需要自己手动制造，本资源包为我自己整理的需要用到的安装包和制造教程。
可制造镜像包括但不限于WindowsServer2016,2019,Windows10。
使用openstack默认的实例类型会导致任务管理器里显示的cpu核数和设备管理器的cpu数量对不上，是因为win10支持的cpu插槽，即socket数最大为4，而默认实例类型是一个插槽对应1核cpu，所以默认最大支持4核，通过修改实例类型的插槽与每个插槽的cpu核数比例即可在让win10等客户端操作系统突破4核的限制。
具体方法参考https://www.cnblogs.com/gshelldon/p/14837726.html
可制造镜像包括但不限于WindowsServer2016,2019,Windows10。
使用openstack默认的实例类型会导致任务管理器里显示的cpu核数和设备管理器的cpu数量对不上，是因为win10支持的cpu插槽，即socket数最大为4，而默认实例类型是一个插槽对应1核cpu，所以默认最大支持4核，通过修改实例类型的插槽与每个插槽的cpu核数比例即可在让win10等客户端操作系统突破4核的限制。
具体方法参考https://www.cnblogs.com/gshelldon/p/14837726.html
2019/7/18 9:29:37
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运用java开发言语idea开发工具，实现CPU简单功能。
适用于计算机专业高校在校生CPU课程设计参考。
适用于计算机专业高校在校生CPU课程设计参考。
2018/3/20 4:24:40
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高并发+高可用+分布广泛+安全+发展历程+初始阶段的网站架构+数据库读写分离+使用反向代理和CDN加速网站响应+使用分布式文件系统和分布式数据库系统+使用NoSQL和搜索引擎+使用缓存改善网站功能+业务逻辑+CPU+内存+大型网站
2021/5/20 3:28:50
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ParaPIV是一种基于PIVlab的粒子图像测速(PIV)并行处理工具。
它旨在在大规模并行机或多核计算机上无效地处理PIV图像。
由于PIV利用图像相关性来获得速度场，后处理总是很耗时，特别是对于湍流。
得益于MATLAB和现代先进计算机的分布式计算工具箱，ParaPIV能够在几分钟或几秒钟内计算出一万个图像帧。
使用6核inteli7CPUPC，ParaPIV分别比PIVlab1.32和PIVlab1.41快38倍和6.7倍。
要激活并行计算功能，请在MATLAB中打开ParaPIV，单击Analysis-＞ParallelComputing，然后选择要使用的CPU核数。
单击开始按钮启动并行池并等待几分钟。
并行池启动后，照常点击分析所有帧按钮，图像将在多核上传输和分析。
可以通过任务管理器监控CPU
它旨在在大规模并行机或多核计算机上无效地处理PIV图像。
由于PIV利用图像相关性来获得速度场，后处理总是很耗时，特别是对于湍流。
得益于MATLAB和现代先进计算机的分布式计算工具箱，ParaPIV能够在几分钟或几秒钟内计算出一万个图像帧。
使用6核inteli7CPUPC，ParaPIV分别比PIVlab1.32和PIVlab1.41快38倍和6.7倍。
要激活并行计算功能，请在MATLAB中打开ParaPIV，单击Analysis-＞ParallelComputing，然后选择要使用的CPU核数。
单击开始按钮启动并行池并等待几分钟。
并行池启动后，照常点击分析所有帧按钮，图像将在多核上传输和分析。
可以通过任务管理器监控CPU
2020/4/15 10:44:26
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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