Session.getDefaultInstance(props, authenticator)和之间有什么区别getInstance(props, authenticator)？一般来说,你何时会选择一个而不是另一个？
我还在getDefaultInstance(props,authenticator)上阅读了Java doc ,但仍然无法清楚地/清楚地看出差异.
希望专家可以帮助我更好地理解这一点.
更新:触发提出这个问题的实际原因是:我们在Session.getDefaultInstance()基于Web的应用程序中的某些地方使用了方法.有时,它会抛出java.lang.SecurityException: Access to default session denied,快速谷歌搜索,它建议使用Session.getInstance()方法代替.因此,当一个人选择一个而不是另一个？
在使用纹理内存时,我遇到了以下代码: -
uint f = (blockIdx.x * blockDim.x) + threadIdx.x;
uint c = (blockIdx.y * blockDim.y) + threadIdx.y;
uint read = tex2D( refTex, c+0.5f, f+0.5f);
我的问题是,为什么我们添加0.5f到两个c及f？这让我感到困惑..谢谢你
我有这样的事情：
__global__ void globFunction(int *arr, int N) {
int idx = blockIdx.x* blockDim.x+ threadIdx.x;
// calculating and Writing results to arr ...
__syncthreads();
// reading values of another threads(ex i+1)
int val = arr[idx+1]; // IT IS GIVING OLD VALUE
}
int main() {
// declare array, alloc memory, copy memory, etc.
globFunction<<< 4000, 256>>>(arr, N);
// do something ...
return 0;
}
为什么我阅读时会得到旧的价值arr[idx+1]？我致电了__syncthreads，所以我希望看到更新后的值。我做错什么了？我正在读取缓存还是什么？
当需要在预处理器宏中执行多个语句时,它通常被写成
#define X(a) do { f1(a); f2(a); } while(0)
所以当这个宏在表达式中使用时,如:
if (...)
X(a);
它不会搞砸了.
问题是:无论我在哪里见过这样的表达,它总是如此do { ... } while(0);.有没有理由更喜欢这种观念(在我看来更清楚)if (1) { ... }？或者我的观察结果是错误的,它们同样受欢迎？
从 CUDA 3.1 开始，可以通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来限制应用程序可见的 GPU 列表。
这会影响运行时 API 和驱动程序 API（确保我自己检查过）。设备过滤似乎是在驱动程序级别的某个地方强制执行的，并且无法忽略它。
然而，我遇到过一个闭源应用程序，它似乎以某种方式忽略了这个变量并始终使用设备 0，即使我们设置CUDA_VISIBLE_DEVICES为空字符串，这意味着应用程序不应该看到任何支持 CUDA 的设备。
相关应用程序使用与虚拟应用程序相同的 CUDA 库来计算可用设备：
$ ldd a.out # dummy
linux-vdso.so.1 => (0x00007fff7ec60000)
libcuda.so.1 => /usr/lib64/libcuda.so.1 (0x00007f606783a000)
libcudart.so.4 => /usr/local/cuda41/cuda/lib64/libcudart.so.4 (0x00007f60675e3000)
libstdc++.so.6 => /usr/lib64/libstdc++.so.6 (0x00007f60672dd000)
libm.so.6 => /lib64/libm.so.6 (0x00007f606704e000)
libgcc_s.so.1 => /lib64/libgcc_s.so.1 (0x00007f6066e37000)
libc.so.6 => /lib64/libc.so.6 (0x00007f6066aa7000)
libpthread.so.0 => /lib64/libpthread.so.0 (0x00007f606688b000)
libz.so.1 => /lib64/libz.so.1 (0x00007f6066674000)
libdl.so.2 => /lib64/libdl.so.2 (0x00007f6066470000)
librt.so.1 => /lib64/librt.so.1 (0x00007f6066268000)
/lib64/ld-linux-x86-64.so.2 (0x00007f6068232000)
$ ldd ../../bin/one.closed.source.application # application in question
linux-vdso.so.1 => …在这个程序中,我正在解析一个csv文件fgets,并根据我对c prog的了解,它将文件转换为一个数组.
因此,当我打印出来时,printf("%s",input)我得到这个10,20,30例如,但当我包括printf("%s",input[0])该程序停止工作.这是我正在进行的计划:
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <stdlib.h>
struct xa
{
int x;
int y;
int z;
} xo;
int main()
{
FILE *dudufile;
char filename[]="dodo.dat";
char input[1679];
dudufile=fopen(filename,"r");
while ( fgets(input,1679, dudufile ) != NULL )
{
printf("%s\n",input);
printf("%s\n",input[0]);
struct xa;
xo.y=input[1];
printf("%d",xo.y);
}
return 0;
}
问题:
我有4个矩阵(64x64)的单精度数.需要做如下计算:
R = A * sin(B) + C * cos(D)
理念:
加快计算使用共享内存.由于每个线程块都有(在我的GPU的情况下)16KB共享内存并且float的大小为4,因此可以在共享内存中存储4000个浮点数.因此,对于每个矩阵,使用1000个元素,每个维度为31个元素.
所以每个矩阵应分成16个子矩阵(16x16).
dim3 dimBlock(16, 16, 1)
dim3 dimGrid(4, 4, 1)
核心:
int Tx = threadIdx.x;
int Ty = threadIdx.y;
int Bx = blockIdx.x;
int By = blockIdx.y;
int idx = Bx * blockDim.x + Tx;
int idy = By * blockDim.y + Ty;
__shared__ float s_A[16*16];
__shared__ float s_B[16*16];
__shared__ float s_C[16*16];
__shared__ float s_D[16*16];
// I am not sure how to write this part
s_A[(Tx * blockDim.x …我想使用 CUDA 在 GPU 中实现一个算法。同时我用C++写了一个CPU版本来验证GPU版本的结果。但是我log()在 CPU 和 GPU 中使用时遇到了麻烦。一个非常简单的算法（在 CPU 和 GPU 上都使用）如下所示：
float U;
float R = U * log(U);
但是，当我比较 CPU 端的结果时，我发现有很多结果（1843161 中的 459883）具有很小的差异（最大差异为 0.5）。部分结果如下所示：
U -- R (CPU side) -- R (GPU side) -- R using Python (U * math.log(U))
86312.0 -- 980998.375000 -- 980998.3125 -- 980998.3627440572
67405.0 -- 749440.750000 -- 749440.812500 -- 749440.7721980268
49652.0 -- 536876.875000 -- 536876.812500 -- 536876.8452369706
32261.0 -- 334921.250000 -- 334921.281250 -- 334921.2605240216
24232.0 -- 244632.437500 -- 244632.453125 -- 244632.4440747978 …我必须使用cv2.compareHist()函数比较两个图像.但我在比较方法上得到了错误,即CV_COMP_CORREL.我使用OpenCV 3.1.0.错误是NameError: name 'CV_COMP_CORREL' is not defined.
我试过cv.CV_COMP_CORREL和cv2.cv.CV_COMP_CORREL,但我得到了相同的类型错误.
这是我的代码:
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
image = cv2.imread("29.jpg",0)
image1 = cv2.imread("29.jpg",0)
hist1 = cv2.calcHist([image],[0],None,[256],[0,256])
hist2 = cv2.calcHist([image1],[0],None,[256],[0,256])
compare = cv2.compareHist(hist1,hist2,CV_COMP_CORREL)
我理解的目的__syncthreads(),但我有时会发现它在某些代码中被过度使用.
例如,在下面的代码中,从NVIDIA注释中,每个线程主要计算s_data[tx]-s_data[tx-1].每个线程需要从全局内存中读取的数据以及由其相邻线程读取的数据.两个线程将处于相同的warp中,因此应完成从全局内存中检索其数据并安排同时执行.
我相信代码仍然无法使用__syncthread(),但显然NVIDIA的说明不是这样.有什么评论吗？
// Example – shared variables
// optimized version of adjacent difference
__global__ void adj_diff(int *result, int *input)
{
// shorthand for threadIdx.x
int tx = threadIdx.x;
// allocate a __shared__ array, one element per thread
__shared__ int s_data[BLOCK_SIZE];
// each thread reads one element to s_data
unsigned int i = blockDim.x * blockIdx.x + tx;
s_data[tx] = input[i];
// avoid race condition: ensure all loads
// complete before continuing
__syncthreads();
if(tx …