Delayed Cache Stored Buffer 的 Bypass 路線(黃色標註部分)看似 Pipelined Cache 這種最佳化思路能夠拆分寫入快取的步驟,減少寫命中時間,但從硬體實現的角度來說,這一點還需要斟酌
switch (wordtype) {case 1:for (i=0
同樣,第二情況下,在DMA傳輸期間,如果CPU試圖修改DMA Buffer,如果cache採用的是寫回機制,那麼最終寫到I/O裝置的資料依然是之前的舊資料
}}}基於BlockingQueue的實現importjava
總結:應用層繪製到緩衝區,SurfaceFlinger把快取區資料渲染到螢幕,兩個程序之間使用Android的匿名共享記憶體SharedClient快取需要顯示的資料
ops的設計者只要先構造前者的並行模型(請注意,同一個序列的ops可以複用同一個執行體,所以整個流水線畫出來會有點Dirty,但仍是可以畫的),然後把Buffer的數量設定為那個模型的深度就可以了
一個包從源出發可能經過:交換機、家庭或公司網關出口、防火牆、運營商網路、目的地閘道器、防火牆、交換機、到達目的地,在每一跳packet 所途徑的裝置上有可能在二層被丟棄,Frame 直接被接收端網路介面直接丟棄:Frame CRC erro
}程式碼中的GZIPUtil根據不同的演算法進行替換,測試結果如下圖所示:分別對壓縮前大小、壓縮後大小、壓縮時間、解壓縮時間、cpu高峰進行了統計總結從結果來看,deflate、gzip和bzip2更關注壓縮率,壓縮和解壓縮時間會更長
DeviceIoControl(hDisk, IOCTL_STORAGE_QUERY_PROPERTY, &p, sizeof(p),buffer, sizeof(buffer), &retn, 0)) break
在做了Android手機平臺上的音訊開發後,用了webRTC上的netEQ,不過用的是較早的C語言版本,不是C++版本,並且只涉及了netEQ中的DSP模組(netEQ有兩大模組,MCU(micro control unit, 微控制單元)
如果 120 fps 的情況下,每秒畫面只更新了 110 次(連續動畫的過程),這種情況我們就稱之為掉幀,其表現就是卡頓,fps 對應的也從 120 降低到了 110 ,這些都可以被精確地監控到同時掉幀幀的原因非常多,有 APP 本身的問題
就在我閱讀amcl包的原始碼時,我又發現了一個怪異的TF使用方式:// Use a child class to get access to tf2::Buffer class inside of tf_struct TransformLi
在 BP緩衝池 的 Lru list中old區的midpont中對該資料頁的行記錄的欄位值做更新操作,並把修改之後的欄位值寫入到redo log buffer中並給LSN加上當前redo log寫入的長度(寫入長度為 length 的red