我启用了django请求处理器
TEMPLATE_PROCESSORS = (
"django.core.context_processors.auth",
"django.core.context_processors.debug",
"django.core.context_processors.i18n",
"django.core.context_processors.media",
"django.core.context_processors.request",
)
我仍然不需要在模板中请求变量.我要手动传递它.使用django 1.0.2在网上的任何地方它似乎只是关于启用请求处理器..
我也使用RequestContext:
return render_to_response(
'profile.html',
{
'persons':Person.objects.all(),
'person':Person.objects.get(id=id),
'request':request,
},
context_instance=RequestContext(request)
)
没运气
哦,这个新名字是 TEMPLATE_CONTEXT_PROCESSORS
我正在读一些C文本.在"否定"和"正面价值"会话中,作者提到了以二进制形式表示负数的几种方法.
我一直都明白,并且想知道如果给出二进制数,我们能否确定它是否为负数？
例如,-92具有8位二进制形式:10100100.但是如果我们给出的话我们10100100可以说是-92,而不是其他非负数吗？
我一直在读一本关于计算机处理器的书.我发现一些术语,如时钟刻度,时钟周期和时钟速度,我发现很难理解.如果有人能用一种简单的语言澄清这一点,我将非常感激.提前致谢 !
我无法理解32位处理器和64位处理器之间的区别.我知道32位处理器一次可以访问32位,而64位处理器一次可以访问64位.但是,一次访问一定数量的位究竟意味着什么呢？
我不太了解RAM和HDD架构,或者电子如何处理内存块,但这总是引起我的好奇心:为什么我们选择停在8位以获得计算机值中的最小元素？
我的问题可能看起来很愚蠢,因为答案很明显,但我不太确定......
是因为2 ^ 3允许它在寻址内存时非常适合吗？电子产品是否专门设计用于存储8位块？如果是,为什么不使用更广泛的词？这是因为它除了32,64和128,所以处理器的单词可以给出几个单词？这么小的空间有256个值是否方便？
你怎么看 ？
我的问题有点过于形而上学,但我想确保这只是一个历史原因,而不是技术或数学原因.
对于这个轶事,我也在考虑ASCII标准,其中大多数首字母对UTF-8这样的东西都没用,我也试着想一些更简单快速的字符编码......
浮点类型通过将其有效数字及其指数分别存储在单独的二进制字上来表示数字,因此它适合16,32,64或128位.
固定点类型存储具有2个字的数字,一个表示整数部分,另一个表示基数超过基数,在负指数中,2 ^ -1,2 ^ -2,2 ^ -3等.
浮点数更好,因为它们在指数意义上具有更宽的范围,但是如果想要在某个范围内以更高的精度存储数字,例如仅使用从-16到16的整数,则不会,因此使用更多位来保持数字超过基数.
在性能方面,哪一个具有最佳性能,或者有些情况下某些比另一个更快？
在视频游戏编程中,每个人都使用浮点,因为FPU使其更快,或者因为性能下降可以忽略不计,还是他们自己制作固定类型？
为什么C/C++中没有固定类型？
我正在研究一种工具,让学生自我评估他们的编程作业的表现.特别是,他们编写的程序是多线程的,我没有直接的方法来影响创建的线程数.我想在给定不同数量的内核的情况下比较其程序的性能(理想情况下,它们的程序应该大致成比例地加速它允许使用的内核数量).
我们可以将一个位掩码传递给Process.SetAffinity来控制程序使用的核心.
这在使用超线程并将每个物理核心分成两个逻辑核心的i5和i7机器上存在问题.我希望程序在两个/四个不同的物理内核上运行.在我的i7机器上,亲和力设置为3(核心0和1)的进程将大致与单个核心上的程序一样快(表示这些逻辑核心共享相同的物理核心),但亲和力设置为5(核心0和3)它运行得更快(表明这些内核使用不同的物理内核).但是,我没有找到一种可靠的方法(除了反复试验)来确定这一点.
我如何(没有实验)确定哪些逻辑核共享相同的物理核心？
(/ proc/cpuinfo具有我需要的信息,但在Windows机器上不可用.)
从Java Garbage Collection跳转,我遇到了NUMA的JVM设置.奇怪的是我想检查我的CentOS服务器是否具有NUMA功能.是否有可以获取此信息的*ix命令或实用程序？
对于我的学士论文,我必须评估多核系统的常见问题.
在一些书中,我读到了关于虚假共享的内容以及其他有关缓存行乒乓的书籍.具体问题听起来很熟悉,这些问题是否同样存在,但还有其他名称？有人可以给我详细讨论这些主题的书名吗？(我已经有Darry Glove,Tanenbaum的文献......)
caching multicore processor computer-architecture false-sharing
Linus Torvalds曾经在一家名为Transmeta的处理器公司工作.他们制作的处理器是核心中基于RISC的对象.如果我没记错的话,那就是核心运行了一个任意且可升级的"处理器仿真层"(可能是x86,powerpc等),它将高级操作码转换为RISC核心指令集.
这个想法发生了什么,你认为这种方法在编程方面可能具有优势的优点,缺点和情况如何？