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  • KAP通知的简单而高效的插件 现在可以轻松快捷地接收KAP通知。在安装插件后,您将立即看到一个页面,您可以在其中选择公司名称以查看公司并获取所需公司的通知。 支持语言:Türkçe
  • KAP系列

    2021-02-27 18:13:06
    如何证明KAP算法一定比CPU上跑得快呢? 如何计算出kernel至少需要加速多少倍呢? 可以先用perf跑一跑,确定KAP中kernel占算法的时间比例

    到底怎样才能成倍加速呢?

    • 在mergesort和quicksort里面,我们实际上只是对这merge和partition这两个子过程进行了稳定成倍加速,
    • 提问:
    • 如果一个问题的复杂度是O(n),
    • 那么是否一定存在一个固定功能的的kernel,通过它能够使得
    • 这个问题稳定成倍加速呢?

    目标导向的kernel化

    • 循环展开是比较低级的手段
    • 但可以采用目标导向的kernel化
    • 将每次循环的目的指出来
    • 然后利用kernel来完成这次目的即可。
    • 目标导向的kernel化也适合展开到两层。
    • 例如快速排序加速那里,我可以每次找两个pivot
      • 放进kernel
      • p1,p2
      • 然后每次再分外读一点数进到kernel
      • 使得输出三部分数字
      • 部分 ≤ p 1 \le p1 p1 ≤ \le 部分 ≤ p 2 ≤ \le p2\le p2部分
      • 这样显然kernel做的事情更复杂了。
      • 这也很好啊,我觉得是的。
      • 不过这样就得声明两个临时数组了,呜呜呜、

    一个程序的行为通常对于每个确定的输入,也就是确定的。
    拿冒泡举例子,

    • 我在苦苦想知道到底可以kernel到几层,那为什么不直接先kernel到那么多层,再试验证实这样会不会错不就好啦!

    quicksort怎么加速

    • 有一个工具可以快速排序4个数字
    • 怎么加速quicksort呢?

    • 要排列的数是:1 7 6 3 -7 6 2

    • 先拿一个1,然后拿三个数7,6,3

      • 放到排序器
      • 生成1,3,6,7

    如何证明KAP算法一定比CPU上跑得快呢?

    • 如何计算出kernel至少需要加速多少倍呢?
    • 可以先用perf跑一跑,确定KAP中kernel占算法的时间比例

    一个好的KAP算法

    • 的火焰图应该显示绝大部分时间都耗在了kernel的调用上!

    co and d书本上的5.4.5节—矩阵乘法:一个很好的KAP算法

    • 那本书上的代码为
    • 始终牢记这个代码是不鲁棒的,因为他每次只处理BLOCKSIZE大小的矩阵乘,少于BLOCKSIZE的地方也被他当成BLOCKSIZE处理了!是哟错的!
    #include <stdio.h>
    #include <time.h>
    #include <stdlib.h>
    #define BLOCKSIZE 32
    void do_block(int n, int si, int sj, int sk, double *A, 
    	double *B, double *C)
    {
    	for (int i = si; i<si+BLOCKSIZE; ++i)
    	for (int j = sj; j<sj+BLOCKSIZE; ++j)
    	{
    	 
    	double cij=C[i+j*n];
    	for( int k=sk; k<sk+BLOCKSIZE; k++)
    	{
    		cij+=A[i+k*n]*B[k+j*n];
    		C[i+j*n]=cij; 
    	}
    	}
    }
    
    void dgemm(int n, double* A, double* B, double* C)
    {
    	for (int sj=0; sj<n; sj+= BLOCKSIZE)
    	for (int si=0; si<n; si+=BLOCKSIZE)
    	for (int sk=0; sk<n; sk +=BLOCKSIZE)
    	{
    	do_block(n, si, sj,sk, A, B, C);
    	}
    		
    }
    
    int main()
    {
    	srand((unsigned)time(NULL));
    	int n=2000;
    	double *A=malloc(sizeof(double)*n*n);
    	double *B=malloc(sizeof(double)*n*n);
    	double *C=malloc(sizeof(double)*n*n);
    	dgemm(n,A,B,C);
    	free(A);
    	free(B);
    	free(C);
    	return 1;
    }
    
    
    • do_block占到整体的100%!真是个好的KAP算法!

    加了一点overhead代码

    #include <stdio.h>
    #include <time.h>
    #include <stdlib.h>
    #define BLOCKSIZE 32
    void do_block(int n, int si, int sj, int sk, double *A, 
    	double *B, double *C)
    {
    	for (int i = si; i<si+BLOCKSIZE; ++i)
    	for (int j = sj; j<sj+BLOCKSIZE; ++j)
    	{
    	 
    	double cij=C[i+j*n];
    	for( int k=sk; k<sk+BLOCKSIZE; k++)
    	{
    		cij+=A[i+k*n]*B[k+j*n];
    		C[i+j*n]=cij; 
    	}
    	}
    }
    
    void dgemm(int n, double* A, double* B, double* C)
    {
    	for (int sj=0; sj<n; sj+= BLOCKSIZE)
    	for (int si=0; si<n; si+=BLOCKSIZE)
    	for (int sk=0; sk<n; sk +=BLOCKSIZE)
    	{
    	do_block(n, si, sj,sk, A, B, C);
    	si += 2*100;
    	si -=2*100;
    	int a=123;
    	si += 2*100;
    	si -=2*100;
    	}
    		
    }
    
    int main()
    {
    	srand((unsigned)time(NULL));
    	int n=2000;
    	double *A=malloc(sizeof(double)*n*n);
    	double *B=malloc(sizeof(double)*n*n);
    	double *C=malloc(sizeof(double)*n*n);
    	dgemm(n,A,B,C);
    	free(A);
    	free(B);
    	free(C);
    	return 1;
    }
    
    
    
    • 我特麽就變成了99.95了!
    • 也就是你最多加速1/(0.05%)=2千倍
    • 悲呼!

    用perf搞一搞快排

    • linux下gcc
    • 用perf搞一搞快排
    
    #include <stdio.h>
    #include <time.h>
    #include <stdlib.h>
    int partition(int A[], int start, int end)
    {
    	int initial = A[end];
    	int i = start - 1;
    	for (int j = start; j <= end - 1; j++)
    	{
    		if (A[j] >= initial)
    		{
    			i++;
    			int temp = A[j];
    			A[j] = A[i];
    			A[i] = temp;
    		}
    	}//左边存的A[i]都是>=initial的
    	//所以A[end]必然放在A[i+1]
    	int temp = A[end];
    	A[end] = A[i + 1];
    	A[i + 1] = temp;
    	return i + 1;
    }
    
    void quicksort(int A[], int start, int end)
    {
    	if (start < end)
    	{
    		int q = partition(A, start, end);
    		quicksort(A, start, q - 1);
    		quicksort(A, q + 1, end);
    	}
    }
    #define N 99999999
    int main()
    {
    	srand((unsigned)time(NULL));
    	int *B=malloc(sizeof(int)*N);
    	for (int i = 0; i < N; i++)
    		B[i] = rand()%N;
    	quicksort(B, 0, N - 1);
    	//for (int i = 0; i < N; i++)
    	//	printf("%d ",B[i]);
    	free(B);
    	return 1;
    }
    
    
    • 这种嵌套画出来的图真丑啊!

    mergesort循环版本的火焰图

    #include <stdio.h>
    #include <stdlib.h>
    #include <time.h>
    #define N 99999999
    void merge(int sourceArr[], int tempArr[], int startIndex, int midIndex, int endIndex)
    {
    	int i = startIndex, j = midIndex + 1, k = startIndex;
    	while (i != midIndex + 1 && j != endIndex + 1)
    	{
    		if (sourceArr[i] > sourceArr[j])
    			tempArr[k++] = sourceArr[j++];
    		else
    			tempArr[k++] = sourceArr[i++];
    	}
    	while (i != midIndex + 1)
    		tempArr[k++] = sourceArr[i++];
    	while (j != endIndex + 1)
    		tempArr[k++] = sourceArr[j++];
    	for (i = startIndex; i <= endIndex; i++)
    		sourceArr[i] = tempArr[i];
    }
    void merge1(int A[], int B[], int p, int q, int r)//A is the input array,B is the temporary array 
    {
    	int n1 = q - p + 1;
    	int n2 = r - q;
    	int i = p;
    	for (i = p; i <= q; i++)
    		B[i] = A[i];
    	B[q + 1] = N;
    	for (i = q + 2; i <= r + 1; i++)
    		B[i] = A[i - 1];
    	B[r + 2] = N;
    	i = p;
    	int j = q + 2;
    	for (int k = p; k <= r; k++)
    		if (B[i] <= B[j])
    			A[k] = B[i++];
    		else
    			A[k] = B[j++];
    }
    void merge_sort(int a[], int length) {
    	int step = 1;
    	int i;
    	int* temp = (int*)malloc((length + 2) * sizeof(int));
    	while (step < length) {
    		for (i = 0; i < length; i += 2 * step) {
    			if (i + 2 * step - 1 < length)
    				merge(a, temp, i, i + step - 1, i + step * 2 - 1);
    			else if (i + step < length)
    				merge(a, temp, i, i + step - 1, length - 1);
    		}
    		step = 2 * step;
    	}
    	free(temp);
    }
    
    void main() {
    
    	int* array = (int*)malloc(N * sizeof(int));
    	int i;
    	srand(2);
    	for (i = 0; i < N; i++)
    		array[i] = rand() % N;
    	merge_sort(array, N);
    	//printf("fdfdfdddddd");
    	//for (i = 0; i < N; i++)
    	//	printf("%d ", array[i]);
    }
    
    • 放到我的宝贝虚拟机中,执行下面的命令编译
    • gcc A.c -std=c99

    在这里插入图片描述

    循环展开mergesort掏空merge

    #include <stdio.h>
    #include <stdlib.h>
    #include <time.h>
    #define N 9999999
    #define K 256//kernel 大小
    int global[K];//盛放kernel的输入输出
    void kernel()
    {
    
    }
    
    void merge(int sourceArr[], int tempArr[], int startIndex, int midIndex, int endIndex)
    {
    	int i = startIndex, j = midIndex + 1, k = startIndex;
    	while (i != midIndex + 1 && j != endIndex + 1)
    	{
    		if (sourceArr[i] > sourceArr[j])
    			tempArr[k++] = sourceArr[j++];
    		else
    			tempArr[k++] = sourceArr[i++];
    	}
    	while (i != midIndex + 1)
    		tempArr[k++] = sourceArr[i++];
    	while (j != endIndex + 1)
    		tempArr[k++] = sourceArr[j++];
    	for (i = startIndex; i <= endIndex; i++)
    		sourceArr[i] = tempArr[i];
    }
    
    void merge_sort1(int a[], int length) {
    	int step = 1;
    	int i;
    	int* temp = (int*)malloc((length + 2) * sizeof(int));
    	while (step < length) {
    		for (i = 0; i < length; i += 2 * step) {
    			if (i + 2 * step - 1 < length)
    				merge(a, temp, i, i + step - 1, i + step * 2 - 1);
    			else if (i + step < length)
    				merge(a, temp, i, i + step - 1, length - 1);
    		}
    		step = 2 * step;
    	}
    	free(temp);
    }
    
    
    void mergesort(int A[], int B[], int start, int end)
    {
    	if (start < end)
    	{
    		int mid = (start + end) / 2;
    		mergesort(A, B, start, mid);
    		mergesort(A, B, mid + 1, end);
    		merge(A, B, start, mid, end);//mid包含在前面的数组啊
    	}
    }
    
    
    
    void main() {
    	int* A = (int*)malloc(sizeof(int) * N);
    	srand(2);
    	for (int i = 0; i < N; i++)
    		A[i] = rand() % N;
    
    	double time1 = (double)clock() / CLOCKS_PER_SEC;
    	merge_sort1(A, N); //循环版本的
    	double time2 = (double)clock() / CLOCKS_PER_SEC;
    	printf("%8f\n", double(time2 - time1));
    
    	//double time1 = (double)clock() / CLOCKS_PER_SEC;
    	//int* B = (int*)malloc(sizeof(int) * N);
    	//mergesort(A, B, 0, N - 1);//递归版本的
    	//free(B);
    	//double time2 = (double)clock() / CLOCKS_PER_SEC;
    	//printf("%8f\n", double(time2 - time1));
    	
    	free(A);
    }
    
    • 我正常运行这个代码答案是3
    • 将merge的东西掏空,居然还是0.3
    • 这说明你最多把速度提高10倍,太惨了吧!

    • 将merge的内容只留下复制的for循环
    • 那么总的运行时间是0.6
    • 完全运行这个代码的时间是2,这岂不是说明你最多提速3倍吗!
    • 难受!
    展开全文
  • kap-gifski 插件-使用导出到高质量GIF 安装 在Kap菜单中,转到Preferences… ,选择Plugins窗格,找到此插件,然后进行切换。 用法 在编辑器中,录制后,选择“ GIF ,然后选择“ Export With Gifski 。
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  • KAP:COP 4331项目-源码

    2021-05-09 00:11:18
    KAP COP 4331项目
  • kap visualizer 文档

    2010-03-25 18:34:18
    kap的visualizer包,英文文档,放上来方便使用
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    2021-03-16 17:10:06
    介绍了关于mc16_kompend_kap01_e的详细说明,提供其它产品的技术资料的下载。
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    2021-03-16 17:10:02
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  • KAP 常见问题

    2018-05-18 22:40:00
    1. 查询引擎介绍KAP支持三种查询引擎:Cube引擎,表索引(Table Index) 引擎,下压(Pushdown) 引擎Cube引擎是被广泛使用的,为聚合类查询所设计的查询引擎,用于OLAP分析场景。表索引引擎是列式存储引擎,为明细...

    1. 查询引擎介绍
    KAP支持三种查询引擎:Cube引擎,表索引(Table Index) 引擎,下压(Pushdown) 引擎
    Cube引擎是被广泛使用的,为聚合类查询所设计的查询引擎,用于OLAP分析场景。
    表索引引擎是列式存储引擎,为明细查询场景设计。在分析场景中,用户可以通过钻取聚合数据到最底层的明细数据。
    下压引擎是其他SQL on Hadoop引擎,包括Hive,SparkSQL,Impala等。当某个查询不适合预计算引擎时,查询会被下压
    到其他下游查询引擎。这种情况下,查询延迟通常会延长到分钟级。

    2. 查询优先级
    那么这三种引擎如何一起工作呢?查询的优先级如何定义?查询路由是如何工作的呢?
    有两种类型的查询,聚合查询和明细查询,带有“group by“的是聚合查询,其他查询是明细查询。
    对于聚合查询,KAP按照顺序:Cube引擎 > 表索引引擎 > 下压引擎
    对于明细查询,KAP按照顺序:表索引引擎 > Cube引擎 > 下压引擎
    每个引擎都有自己的查询能力(通过维度、指标、列定义) ,如果查询与当前引擎不匹配,则查询会被路由到下一个引擎。

    3. 开启/关闭查询引擎
    每个查询引擎都可以独立地启动和关闭查询能力。如果表索引在Cube设计阶段并没有配置,则表索引引擎会忽略所有的查
    询。在某些场景,如果查询下压的引擎没有通过配置文件启动,则查询也会被下压引擎忽略。Cube也可以通过配置参
    数 kylin.query.disable-cube-noagg-sql 为true,关闭Cube对明细查询的处理。

    4. KAP/Kylin 会将列名返回为大写,如果需要小写的列名怎么办?
    使用类似select column_A as "test" from table 的语句,将列的假名用双引号转义则可以返回大小写敏感的列名。

    转载于:https://www.cnblogs.com/happyliuliangyan/p/9058297.html

    展开全文
  • 全国安全社区创建之KAP调查分析报告文案.doc
  • kap-admin-manual-zh-cn.pdf

    2017-11-13 20:11:31
    Kyligence Analytics Platform (KAP) 大数据智能分析平台是基于Apache Kylin的,在超大数据集上提供亚秒级分析能力的企业级数据仓库产品,为业务用户、分析师及工程师提供简便、快捷的大数据分析服务。在继承Apache ...
  • 针对定位服务中的位置隐私问题,提出了一种位置隐私保护方法 KAPKAP适用于WLAN定位技术。首先,提出了一种区域热点拓扑模型,将WLAN热点的地理分布用带权无向图描述,该模型能够在不使用WLAN热点坐标的前提下,反映热点...
  • 针对定位服务中的位置隐私问题,提出了一种位置隐私保护方法 KAPKAP 适用于 WLAN 定位技术。首先,提出了一种区域热点拓扑模型,将 WLAN热点的地理分布用带权无向图描述,该模型能够在不使用WLAN热点坐标的前提下...
  • 如果你想在mac下进行动态截屏,这里推荐一款免费的工具:kap。 项目地址:https://github.com/wulkano/Kap 下载 1) homebrewCask安装(不推荐) brew cask install kap 2)官网release下载(太慢了) ...

    前言

    如果你想在mac下进行动态截屏,这里推荐一款免费的工具:kap。

    项目地址:https://github.com/wulkano/Kap

    下载

    1) homebrewCask安装(不推荐)

    brew cask install kap

    2)官网release下载(太慢了)

    https://github.com/wulkano/kap/releases

    3)我的网盘分享 (速度快,永久有效)

    链接: https://pan.baidu.com/s/1YGZ8p5HHN3Xsnp4dY-0a9A 密码: ficg

    安装

    安装直接双击dmg

    使用

    1. 点击程序坞中的Kap

    2.单击顶部任务栏的kap图标

    3.鼠标变成十字状后,按住不放,拖动选择范围

    5. 选择好范围后,点击上图红色圆按钮,开始录屏。

    6. 录制完成后,点击顶部菜单栏的kap图标(圆圈)。

    7. 如下图,可选择导出为GIF格式,点击Export,选择保存路径即可

    传送门:2021最新测试资料与大厂招聘合集

    博主:测试生财(一个不为996而996的测开码农)

    座右铭:专注测试开发与自动化运维,努力读书思考写作,为内卷的人生奠定财务自由。

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    博客园:https://www.cnblogs.com/qa-freeroad/

    51cto:https://blog.51cto.com/14900374

    微信公众号:测试生财(定期分享独家内容和资源)

     

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  • Kap菜单中,转到Preferences… ,选择Plugins窗格,找到此插件,然后进行切换。 用法 在编辑器中,录制后,选择一种格式,然后选择“ Upload to Dropbox 。 选项 在“插件”窗格中,单击铅笔图标以编辑插件选项。 ...
  • Mac 上轻量 GIF 录屏小工具 - Kap.zip,An open-source screen recorder built with web technology
  • Kap-源码

    2021-03-10 02:33:49
    其K4P :telescope: 我目前正在研究Wumpus:trade_mark: :seedling: 我目前正在学习Vue :speech_balloon: 向我询问有关Js,CSS,PHP,HTML,Python的... :high_voltage: 有趣的事实是我。 与我联系: 语言和工具:
  • 盐城市基层医疗机构医师对国家基本药物制度的KAP情况研究.pdf
  • 采用PCR-SSCP技术, 以65只高原型藏山羊高产群体(34只)和低产群体(31只)为样本, 选取KAP基因作为候选基因, 研究KAP基因与其产绒量、绒长度和细度之间的关系. 结果表明:①产绒量性状KAP6.1位点的BB基因型LSM值显著...
  • ABB冷套式户内环境绝缘环网连接终端KAP630系列pdf,ABB冷套式户内环境绝缘环网连接终端KAP630系列
  • 它执行KAP(如果不是专用DAP表记录的,则为kerma面积乘积)的计算,并记录患者信息。 该程序还生成精美的报告,可以将其转换为pdf,xls等。jar文件中包含源代码。 同样,可以在GitHub上找到:...
  • Kap for mac最新

    2021-10-17 11:09:22
    mac视频录制必备软件,你懂的
  • 格劳博G550机床手册KAP2_EBP_1108
  • Kap一个开源的屏幕录像机采用Web技术构建

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KAP