前言 本文为系列文章 B树的定义及数据的插入 数据的读取及遍历 数据的删除 阅读本文前，建议先复习前两篇文章，以便更好的理解本文。 从删除的数据所在的节点可分为两种情况： 从叶子节点删除数据 从非叶子节点删除数据 无论从叶子节点还是非叶子节点删除数据时都需要保证B树的特性：非根节点每个节点的 key
前言 C# 编码规范中，类和属性都是大写驼峰命名风格（PascalCase / UpperCamelCase），而在数据库中我们往往使用小写蛇形命名（snake_case），在默认情况下，EFCore会把原始的类名和属性名直接映射到数据库，这不符合数据库的命名规范。 为了符合命名规范，而且也为了看起
本文主要通过例子介绍了如何给核函数计时的思路和实现。实现例子代码参考文献[7]，只需要把相应章节对应的CMakeLists.txt文件拷贝到CMake项目根目录下面即可运行。 1.用CPU计时器计时(sumArraysOnGPU-timer.cu)[7] 在主函数中用CPU计时器测试向量加法的核函数
通常来说，对于类内动态分配资源的类需要进行拷贝控制：要在拷贝构造函数、拷贝赋值运算符、析构函数中实现安全高效的操作来管理内存。但是资源管理并不是一个类需要定义自己的拷贝控制成员的唯一原因。C++ Primer 第5版 中给出了一个Message类与Folder类的例子，分别表示电子邮件消息和消息目录
本文主要通过例子介绍了CUDA异构编程模型，需要说明的是Grid、Block和Thread都是逻辑结构，不是物理结构。实现例子代码参考文献[2]，只需要把相应章节对应的CMakeLists.txt文件拷贝到CMake项目根目录下面即可运行。 1.Grid、Block和Thread间的关系 GPU中最
一：背景 1.讲故事 前段时间有位朋友在微信上找到我，说他对一个商业的 C# 程序用 WinDbg 附加不上去，每次附加之后那个 C# 程序就自动退出了，问一下到底是怎么回事？是不是哪里搞错了，有经验的朋友应该知道，其实这是 商业程序 的反调试机制捣鬼的，为了保护程序隐私，一般都不希望他人对自己做逆
## 一：背景 ### 1. 讲故事 前段时间训练营里有朋友问 `内存映射文件` 是怎么玩的？说实话这东西理论我相信很多朋友都知道，就是将文件映射到进程的虚拟地址，说起来很容易，那如何让大家眼见为实呢？可能会难倒很多人，所以这篇我以自己的认知尝试让大家眼见为实。 ## 二：如何眼见为实 ### 1.
摘要：编写一个Ascend C的sqrt算子，并通过内核调用方式在cpu和npu模式下进行验证。 本文分享自华为云社区《【2023 · CANN训练营第一季】——Ascend C sqrt算子实战》，作者：dayao。 前言 编写一个Ascend C的sqrt算子，并通过内核调用方式在cpu和npu
从一个简单的实例出发，带你体验Ascend C算子开发的基本流程。
Ascend C是华为昇腾面向算子开发场景的编程语言，想省时省力快速入门可以看这篇文章，为你系统化梳理AscendC编程最重要的知识点，3天快速上手不迷路。
作为 C 端前端研发，除了攻克业务难点以外，也要有更深层的自我目标，那就是性能优化。这事儿说大不大，说小也不小，但难度绝对不一般，所涉及的范围优化点深入工程每个细胞。做好前端性能优化绝非简单之事！文章主要内容介绍前端性能考核指标及优化方案。
带给现代 C++ 性能飞跃的特性很多，今天一边聊技术，一边送福利！
cmd /c "echo %date% %time% & set AZ_BATCH & timeout /t 90 > NUL & timeout /nobreak /t 10 & echo 'what is your name?' & echo %date% %time% & for %I in (1,2,3,4,5,6) do echo '%time%' "
## 译者注 这是在Datadog公司任职的Kevin Gosse大佬使用C#编写.NET分析器的系列文章之一，在国内只有很少很少的人了解和研究.NET分析器，它常被用于APM（应用性能诊断）、IDE、诊断工具中，比如Datadog的APM，Visual Studio的分析器以及Rider和Resh
为了让大家了解C++各种IO方式的性能，于是就有了这篇文章。 本次测试采取的数据均为 \(10^6\) 个不超过 \(10^8\) 随机正整数。 测试代码： #include using namespace std; int x; int main(){ freopen
要在Objective-C中创建一个高度可复用的工具类，以防止按钮的暴力点击，并且使用切面编程（AOP）的方式，我们可以考虑使用Aspects这个库来实现方法的拦截。以下是具体的实现步骤： 第一步：引入Aspects库 首先，需要将Aspects集成到项目中。Aspects是一个轻量级的AOP框架，
以此题为例：P2249 【深基13.例1】查找 二分查找 对于一个单调不降的序列 \(S\)，传统查找的复杂度是 \(O(|S|)\)，即 \(O(n)\). 有时候序列 \(S\) 中的元素特别多，或者你希望尽量减小复杂度，那么，有没有复杂度更低的方法呢？ 理论上是不行的，因为读入的复杂度已经达到
39岁大龄C#开发程序员，今天看到了博客园的求救信，内心不禁一阵触动，故而写下这一篇文章，以此来缅怀我和博客园一起走过的青春。 博客园虽然之前也发过几次求救了，但当时都觉得不至于吧，因为想着坚持这么多年用户基数不小的网站，再怎样维持生存应该不难吧。但这次看到了博客园团队为了运营不惜在借贷维持，我才觉
