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摘要： 将线程绑定到cpu指定核心可以避免线程函数在多个核心上执行，从而减少线程间通信的开销，也方便查看负载，便于比较不同线程之间负载是否均衡。 cpu的声明（变量类型）cpu_set_t 绑定进程主要是通过三个函数，这三个函数都是在线程函数里面调用的 CPU_ZERO(&cpu_size_t) cpu初始 阅读全文

摘要： void func(void) {} struct Foo{ void operator()(void) {} }; struct Bar{ using fr_t=void (*)(void); static void func(void){} operator fr_t(void) { retur 阅读全文

摘要： 默认参数是静态绑定的，而虚函数是动态绑定的。 默认参数的使用要看指针或者引用本身的类型，而不是对象的类型 #include <iostream> using namespace std; class Base { public: virtual void fun ( int x = 10 ) { c 阅读全文

摘要： int n=1,m=2; const int* a=&n; cout<<*a<<endl; a=&m; cout<<*a<<endl; int* const b=&n; cout<<*b<<endl; *b=10; cout<<*b<<endl; const int* a中，const修饰变量，表示 阅读全文

摘要： 类似于这个例子 #include <iostream> using namespace std; void sw(int a,int b) { int tmp=a; a=b; b=tmp; } void sw1(int* a,int* b) { int tmp; tmp=*a; *a=*b; *b= 阅读全文

摘要： 参考 http://t.zoukankan.com/riskyer-p-3343268.html 为什么 for(auto i=map.begin();i!=map.end();++i) if(i.first==value) map.erase(i); 这种写法不行? 因为在这段代码中,i的自增是放 阅读全文

摘要： 原文链接 https://developer.nvidia.com/blog/how-overlap-data-transfers-cuda-cc/ 在我们上一篇 CUDA C/C++ 文章中，我们讨论了如何在主机和设备之间有效地传输数据。在这篇文章中我们将讨论数据传输与host端计算和device 阅读全文

摘要： 原文地址（host端就是cpu，device端就是gpu） https://developer.nvidia.com/blog/how-optimize-data-transfers-cuda-cc/ 在本系列的前三篇文章中，我们为该系列的主旨打下基础：如何优化cuda c代码。在这一篇和下一篇文章 阅读全文

摘要： 原文地址 https://developer.nvidia.com/blog/how-query-device-properties-and-handle-errors-cuda-cc/ 在cuda c/c++系列的第三篇博文中，我们讨论了各种支持cuda的gpu的各种特性，如何从cuda c/c+ 阅读全文

摘要： 原文链接 https://developer.nvidia.com/blog/how-implement-performance-metrics-cuda-cc/ 在上一篇文章中，我们通过cuda c实现SAXPY来了解了cuda c的一些基本知识。在这篇文章中我们将讨论如何分析此代码和其他cuda 阅读全文