开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

汇编-为什么这些代码分块不同的输出？

汇编语言是一种低级语言，用于编写计算机程序。它直接操作计算机的硬件，与特定的计算机体系结构紧密相关。汇编代码通常被分成不同的块，每个块执行不同的功能。这些代码分块不同的输出的原因可能有以下几个方面：

功能模块化：将代码分成不同的块可以使程序更易于理解和维护。每个块负责特定的功能，使得代码结构清晰，便于团队合作开发和维护。
代码复用：将代码分成不同的块可以使得某些功能可以在不同的地方重复使用。这样可以减少代码冗余，提高代码的可重用性和可维护性。
优化和性能：将代码分成不同的块可以进行更精细的优化。不同的块可以根据其特定的功能进行不同的优化策略，以提高程序的性能和效率。
可扩展性：将代码分成不同的块可以使得程序更易于扩展。当需要添加新的功能时，只需添加新的块，而不需要修改已有的代码。这样可以减少对整个程序的影响，提高开发效率。

总结起来，汇编代码分块不同的输出是为了提高代码的可理解性、可维护性、可重用性、性能和可扩展性。通过将代码分成不同的块，可以使得程序更易于开发、调试和优化。对于不同的功能块，可以根据其特点选择不同的优化策略和腾讯云相关产品。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云函数计算（云原生、服务器运维）：https://cloud.tencent.com/product/scf
腾讯云数据库（数据库、存储）：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云CDN（网络通信）：https://cloud.tencent.com/product/cdn
腾讯云人工智能（人工智能）：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网（物联网）：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
腾讯云移动开发（移动开发）：https://cloud.tencent.com/product/mobiledv
腾讯云区块链（区块链）：https://cloud.tencent.com/product/baas
腾讯云视频处理（音视频、多媒体处理）：https://cloud.tencent.com/product/vod

相关搜索:为什么我会得到这些不同的输出？为什么sum和我的代码输出不同如何理解gdb输出的反汇编代码为什么输出的不同看似相似的代码行的不同输出。为什么？为什么这些查询返回不同的结果？为什么每次在openmp代码中得到不同的输出？相同Ruby代码的不同输出？代码强制输出不同的内容你知道为什么这段代码会给我这些不同的结果吗？为什么这些函数的工作方式不同？为什么这些动态分配的数组不同？为什么React呈现这些SVG的方式不同？为什么这些div都以不同的方式对齐？GDB反汇编程序显示汇编代码-但方式与我预期的不同为什么我的代码在不同的编译器上显示不同的输出？为什么我会得到这些看似随机的输出？为什么这段代码对相同的输入输出不同的结果？为什么这些查询之间的dynamodb性能不同？为什么skipWhile在这些示例中的行为不同？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

操作系统核心原理-1.操作系统导论

PS：操作系统原理是大学计算机专业最为重要的一门专业基础课程之一，对于操作系统核心原理的理解对于一个合格的程序员来说十分重要，于是我继续我的“三大原理，两个协议，一种结构”复习，三大原理中操作系统原理首当其冲，这里主要依靠阅读《操作系统之哲学原理》来进行复习，将其中重要的部分记录下来，与各位分享。当然，更推荐大家去读读这本书，相信都会有一定收获。

02

追寻特征码轻松免杀灰鸽子

随着杀毒软件病毒库的日益庞大，病毒被杀的的概率也越来越大。往往早上编写完成的病毒，到了下午就被列入病毒库。面对病毒被杀的尴尬，我们只能走一条路：免杀。

03

将矩阵乘法的性能提升200倍！AutoKernel算子优化工具正式开源

随着AI技术的快速发展，深度学习在各个领域得到了广泛应用。深度学习模型能否成功在终端落地应用，满足产品需求，一个关键的指标就是神经网络模型的推理性能。于是，一大波算法工程师为了算法的部署转岗算子优化工程师。然而，优化代码并不是一件简单的事，它要求工程师既要精通计算机体系架构，又要熟悉算法的计算流程，于是，稍微有经验的深度学习推理优化工程师都成了各家公司争抢的“香饽饽”。相关人才少，但需求多，算子优化自动化成为了未来的一大趋势。

02

关于深度学习编译器，这些知识你需要知道

近年来，以机器学习、深度学习为核心的AI技术得到迅猛发展，深度神经网络在各行各业得到广泛应用：

02

多样性计算时代，鲲鹏迁移和调优关键技术全解读

当前，千行百业数字化转型步伐加快，对算力提出了更高的要求，与此同时，行业应用的多样性也带来了数据和算力的多样性。在此背景下，华为通过构建鲲鹏计算产业，拥抱多样性计算新时代。围绕“硬件开放、软件开源、使能伙伴、发展人才”的策略，鲲鹏生态已交出了一份高分答卷。不过当前，鲲鹏生态发展仍面临诸多挑战。其中，应用软件的迁移尤为关键。为了帮助开发人员更快熟悉鲲鹏平台，更好地完成基于传统架构的应用服务迁移工作，鲲鹏发布了开发使能套件 DevKit，提供覆盖代码扫描、迁移、编译、调优等研发全流程。在 2021 年 5

03

如何高效实现矩阵乘？万文长字带你从CUDA初学者的角度入门

矩阵乘作为目前神经网络计算中占比最大的一个部分，其快慢会显著影响神经网络的训练与推断所消耗的时间。虽然现在市面上已经有非常多的矩阵乘的高效实现——如基于 cpu 的 mkl、基于 arm 设备的 ncnn 与 emll、基于 cuda 的 cublas ——掌握了矩阵乘优化的思路不仅能帮助你更好的理解编写高性能代码的一些基本原则，而且许多神经网络加速领域进阶的技巧如算子融合都是与矩阵乘交互从而达到更高的性能。

02

深度课堂：全角度解读神经网络编译器

近年来，以机器学习、深度学习为核心的AI技术得到迅猛发展，深度神经网络在各行各业得到广泛应用：

01

【2018】笔试题笔记

1. 下列排序算法中稳定且时间复杂度为O(n2)的是（冒泡排序） 2. 在分块查找中，若索引表各块内均用顺序查找，则有324个元素线性表若分成9块，其平均查找长度为（23.5） 324个元素，

04

【从零开始学深度学习编译器】二，TVM中的scheduler

在【从零开始学深度学习编译器】一，深度学习编译器及TVM 介绍我们已经知道TVM可以将各种深度学习训练框架的模型（计算图）转化为内部的Graph IR（Relay），然后通过TVM提供的指令生成模块将Graph IR翻译成特定硬件可执行的指令或者代码。总的来说的TVM的思想可以总结为表示和调度分离，所谓表示就是IR，调度就是scheduler。同时，在高性能计算方面TVM提供了多种调度源语（scheduler），包含了大多数常见的优化手段如算子融合，读写缓存，分块计算，并行计算等等，这些计算方法都可以通过scheduler进行实现。所以这一节，我们就一起来探索一下TVM中的scheduler。

07

道阻且长_再探矩阵乘法优化

【GiantPandaCV导语】本文记录了笔者最近的一些优化gemm的思路和实现，这些思路大多是公开的方案，例如来自how-to-optimize-gemm工程的一些优化手段，来自ncnn的一些优化手段等。最终，笔者目前实现的版本在armv7a上可以达到50%左右的硬件利用率（这个利用率的确还不高，笔者也是一步步学习和尝试，大佬轻喷），本文记录了这些思路以及核心实现方法。改好的行主序代码（x86+armv7a版本）可以直接访问https://github.com/BBuf/how-to-optimize-gemm获取。

01

Python 为什么不设计 do-while 循环结构？

在某些编程语言中，例如 C/C++、C#、PHP、Java、JavaScript 等等，do-while 是一种基本的循环结构。

01

OpenBLAS项目与矩阵乘法优化 | 公开课+文字转录

提起矩阵计算，学过《高等数学》的人可能都听过，但若不是这个领域的研究者，恐怕也只停在“听过”的程度。在矩阵计算领域，开源项目OpenBLAS影响巨大，除IBM、华为等巨头公司在使用外，还吸引了全球的研究院校、开发者们关注。雷锋网 AI 研习社近日有幸邀请到了澎峰科技创始人、OpenBLAS项目创始人和主要维护者张先轶，他将为我们介绍OpenBLAS开源项目以及矩阵乘法的优化。嘉宾介绍张先轶，中国科学院博士，MIT博士后，OpenBLAS开源项目创始人和主要维护者，PerfXLab澎峰科技创始人。曾

07

「Go框架」使用gin实现http的分块传输及原理分析

上面的效果图中，网页中的内容不断的输出。在gin中是主要是利用了Flush函数实现的。如下代码：

04

Sky390 的 OI 工具库

一般 OI / ACM 或者笔试题的时间限制是 1 秒或 2 秒。在这种情况下，C++ 代码中的操作次数控制在 10^7 \sim 10^8 为最佳。

03

深入浅出：大语言模型的视觉解析

在当今世界，大语言模型（LLM）成为了热门话题。几乎每天都有新的语言模型问世，让人们在 AI 领域怀有一种“不容错过”的紧迫感。尽管如此，许多人仍对大语言模型的基础概念一知半解，难以跟上技术的快速发展。本文致力于为那些想深入了解这些 AI 模型内部原理的读者提供帮助，以便他们能够牢固掌握这些知识。在此，我为您介绍几种工具和文章，以期简化并阐明大语言模型的概念，使之容易被理解。

01

在 LangChain 尝试了 N 种可能后，我发现了分块的奥义！

分块（Chunking）是构建检索增强型生成（RAG）（https://zilliz.com.cn/use-cases/llm-retrieval-augmented-generation）应用程序中最具挑战性的问题。分块是指切分文本的过程，虽然听起来非常简单，但要处理的细节问题不少。根据文本内容的类型，需要采用不同的分块策略。

04

C++ Primer Plus 第01章预备知识学习笔记

Bell实验室的Dennis Ritchie为了设计开发UNIX的通用性、可移植性等，在旧语言的基础上开发了C语言。

00

提高检索增强的相关性

次优的嵌入模型、低效的分块以及缺乏元数据过滤可能会影响LLM响应的相关性。以下是应对方法。

01

清华&旷视让全连接层“内卷”，卷出MLP性能新高度

此前，清华大学与旷视科技曾通过结构重参数化将7年老架构VGG“升级”为性能直达SOTA的RepVGG模型。

02

PCANet --- 用于图像分类的深度学习基准

前言论文网站：http://arxiv.org/abs/1404.3606 论文下载地址：PCANet: A Simple Deep Learning Baseline for Image

04

GNU C 内联汇编介绍

1、很早之前就听说 C 语言能够直接内嵌汇编指令。但是之前始终没有去详细了解过。最近由于某种需求，看到了相关的 C 语言代码。也就自然去简单的学习了一下如何在 C 代码中内嵌汇编指令。

01

一文带你读懂非结构化稀疏模型压缩和推理优化技术

非结构化稀疏是一种常见的模型压缩策略。本文中，我们将分享一套基于飞桨（PaddlePaddle）的非结构化稀疏训练和推理的端到端系统，以及为保证训练精度与推理速度而做的优化策略。移动端实测 MobileNetV1，稀疏度 80%，精度损失小于 1%，FP32 和 INT8 模型推理加速 70% 和 60%；稀疏度 90%，精度损失 2.7%，FP32 和 INT8 加速 178% 和 132%。

02

[并行训练]Context Parallelism的原理与代码浅析

来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/698447429

01

优雅的暴力——莫队算法

区间询问是ACM/OI 中常见的问题. 为此, 神犇发明了诸如线段树、树状数组、主席树（以及各种持久化数据结构）、树套树等等数据结构. 但是众所周知，诸如树套树这种数据结构容易手滑打错，而且不方便调试. 因此，就诞生了分块这种神奇的暴力——通过类似于均值不等式的方式将复杂度控制在小于O(n2)之内. 而分块这种思想又诞生了诸如块链、块状树、莫队这些算法. 本文就入门一下莫队这种神奇而优雅的暴力算法. 例题是洛谷2709 小B的询问

01

Webpack 入门

Webpack 入门 **Tip:** 本文所有示例基于 webpack2。文中的示例代码说明可以参考：Webpack 示例代码说明安装本地安装 $ npm install --save-

07

【TVM 三代优化巡礼】在X86上将普通的矩阵乘法算子提速90倍

本文主要梳理一下在21年接触到优化gemm的知识，做一个学习总结。行文的顺序大概为：

04

内联汇编很可怕吗？看完这篇文章，终结它！

在 Linux 代码中，经常可以看到在 C 代码中，嵌入部分汇编代码，这些代码要么是与硬件体系相关的，要么是对性能有关键影响的。

02

AI的张量世界，直面维度灾难

16并不是一个很大的数字。那么，在64个时钟周期内，计算一个卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN），使其能够从16个输入通道、3*3张量卷积中生成具有16*16张瓦片图（tile）的16个输出通道，将需要多少MAC（Multiply-Accumulate Unit，乘加器）呢？

00

GCC内嵌汇编

如果你是一个嵌入式开发人员，或者是Linux内核研发人员。可能经常会在内核中遇见如下代码：

03

AT&T汇编语言与GCC内嵌汇编简介

1 AT&T 与INTEL的汇编语言语法的区别 1.1大小写 1.2操作数赋值方向 1.3前缀 1.4间接寻址语法 1.5后缀 1.6指令

01

Win32 Linux汇编语法区别

一、简介作为最基本的编程语言之一，汇编语言虽然应用的范围不算很广，但重要性却勿庸置疑，因为它能够完成许多其它语言所无法完成的功能。就拿 Linux 内核来讲，虽然绝大部分代码是用 C 语言编写的，但仍然不可避免地在某些关键地方使用了汇编代码，其中主要是在 Linux 的启动部分。由于这部分代码与硬件的关系非常密切，即使是 C 语言也会有些力不从心，而汇编语言则能够很好扬长避短，最大限度地发挥硬件的性能。

04

工程之道，深度学习推理性能业界最佳优化实践

MegEngine「训练推理一体化」的独特范式，通过静态图优化保证模型精度与训练时一致，无缝导入推理侧，再借助工业验证的高效卷积优化技术，打造深度学习推理侧极致加速方案，实现当前业界最快运行速度。

01

C语言printf中的自增运算符

C语言中，++i表示先运算后赋值，i++表示先赋值后运算。这个知识点相信只要会点编程的人都知道。

01

10.5 认识XEDParse汇编引擎

XEDParse 是一款开源的x86指令编码库，该库用于将MASM语法的汇编指令级转换为对等的机器码，并以XED格式输出，目前该库支持x86、x64平台下的汇编编码，XEDParse的特点是高效、准确、易于使用，它可以良好地处理各种类型的指令，从而更容易地确定一段程序的指令集。XEDParse库可以集成到许多不同的应用程序和工具中，因此被广泛应用于反汇编、逆向工程、漏洞分析和入侵检测等领域。

02

大栅格数据如何更快运算

这两周我在使用python进行大量的栅格数据的运算，在运算过程中遇到了数据量超级大但算力不足的问题。通过这两周的探索，也慢慢找到了一些加快栅格数据计算的方法，和读者分享。

02

基于Qt实现的带图形界面的MIPS汇编指令的编辑器、汇编器、反汇编器、模拟器

MIPS-sc 为 MIPS simulator&compiler 的简称，是一个基于Qt实现的带图形界面的MIPS汇编指令的编辑器、汇编器、反汇编器、模拟器。是为浙江大学《计算机组成课程》编写的的课程项目之一。

04

操作系统（4）实验0——准备知识、基本内联汇编、扩展内联汇编

建议在虚拟机中使用Ubuntu 16.04来做实验（其实用18或者更新的也行，但是我还是习惯16的Unity桌面）。

02

10.5 认识XEDParse汇编引擎

XEDParse 是一款开源的x86指令编码库，该库用于将MASM语法的汇编指令级转换为对等的机器码，并以XED格式输出，目前该库支持x86、x64平台下的汇编编码，XEDParse的特点是高效、准确、易于使用，它可以良好地处理各种类型的指令，从而更容易地确定一段程序的指令集。XEDParse库可以集成到许多不同的应用程序和工具中，因此被广泛应用于反汇编、逆向工程、漏洞分析和入侵检测等领域。

02

10.5 认识XEDParse汇编引擎

XEDParse 是一款开源的x86指令编码库，该库用于将MASM语法的汇编指令级转换为对等的机器码，并以XED格式输出，目前该库支持x86、x64平台下的汇编编码，XEDParse的特点是高效、准确、易于使用，它可以良好地处理各种类型的指令，从而更容易地确定一段程序的指令集。XEDParse库可以集成到许多不同的应用程序和工具中，因此被广泛应用于反汇编、逆向工程、漏洞分析和入侵检测等领域。

02

10.5 认识XEDParse汇编引擎

XEDParse 是一款开源的x86指令编码库，该库用于将MASM语法的汇编指令级转换为对等的机器码，并以XED格式输出，目前该库支持x86、x64平台下的汇编编码，XEDParse的特点是高效、准确、易于使用，它可以良好地处理各种类型的指令，从而更容易地确定一段程序的指令集。XEDParse库可以集成到许多不同的应用程序和工具中，因此被广泛应用于反汇编、逆向工程、漏洞分析和入侵检测等领域。

03

Go 语言汇编入门

在 JVM 中，字节码可以帮我们搞清楚很多编译执行的细节，为了搞清楚 go 语言底层的语法糖和原理，需要对底层的汇编知识有深入的了解。汇编其实没有想象中那么复杂，其实原理上来说跟 Java 字节码差不多，只是资料很少，因为更接近系统底层，阅读的难度相对而言更大一些。

02

深入iOS系统底层之程序中的汇编代码

合抱之木,生于毫末；九层之台,起于垒土；千里之行,始于足下。--(老子·道德经 )

03

Python异步请求对大数量请求也太友好了，Python异步的复习

刚进入公司，由于对抓取这块比较有经验，然后刚好业务也是有一部分抓取的。于是我的任务就先是这些数据采集。采用异步请求之后的效果：

01

单片机使用汇编开发的简单介绍

汇编语言（Assembly Language）是一种用于电子计算机、微处理器、微控制器或其它可编程器件的低级语言。

02

4.7 x64dbg 应用层的钩子扫描

所谓的应用层钩子（Application-level hooks）是一种编程技术，它允许应用程序通过在特定事件发生时执行特定代码来自定义或扩展其行为。这些事件可以是用户交互，系统事件，或者其他应用程序内部的事件。应用层钩子是在应用程序中添加自定义代码的一种灵活的方式。它们可以用于许多不同的用途，如安全审计、性能监视、访问控制和行为修改等。应用层钩子通常在应用程序的运行时被调用，可以执行一些预定义的操作或触发一些自定义代码。

02

4.7 x64dbg 应用层的钩子扫描

所谓的应用层钩子（Application-level hooks）是一种编程技术，它允许应用程序通过在特定事件发生时执行特定代码来自定义或扩展其行为。这些事件可以是用户交互，系统事件，或者其他应用程序内部的事件。应用层钩子是在应用程序中添加自定义代码的一种灵活的方式。它们可以用于许多不同的用途，如安全审计、性能监视、访问控制和行为修改等。应用层钩子通常在应用程序的运行时被调用，可以执行一些预定义的操作或触发一些自定义代码。

04

居然还有方式可以查看Java方法的汇编代码，真是神奇。

当我们在研究java的内部实现时，经常会需要查看java方法的字节码，有时为了确定一些问题，甚至还需要查看某些方法在jit编译后的汇编代码。

02

5.1 汇编语言：汇编语言概述

汇编语言是一种面向机器的低级语言，用于编写计算机程序。汇编语言与计算机机器语言非常接近，汇编语言程序可以使用符号、助记符等来代替机器语言的二进制码，但最终会被汇编器编译成计算机可执行的机器码。

05

5.1 汇编语言：汇编语言概述

汇编语言是一种面向机器的低级语言，用于编写计算机程序。汇编语言与计算机机器语言非常接近，汇编语言程序可以使用符号、助记符等来代替机器语言的二进制码，但最终会被汇编器编译成计算机可执行的机器码。

02

4.3 x64dbg 搜索内存可利用指令

发现漏洞的第一步则是需要寻找到可利用的反汇编指令片段，在某些时候远程缓冲区溢出需要通过类似于jmp esp等特定的反汇编指令实现跳转功能，并以此来执行布置好的ShellCode恶意代码片段，LyScript插件则可以很好的完成对当前进程内存中特定函数的检索工作。

02

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭