要统计数据库的连接数，我们通常情况下是统计总数，没有细分到每个IP上。...现在要监控每个IP的连接数，实现方式如下： > select SUBSTRING_INDEX(host,':',1) as ip , count(*) from information_schema.processlist
块，今天分享的是Toggle Heading，帮助你高效写作！...Toggle Heading：文章创作利器 Toggle Heading就是折叠标题的意思，相对比的功能就是大家常用的Heading Block（标题块） 用普通的标题块不好嘛，为何需要用到这个功能呢？...此处我们先前创作「任务管理」专栏文章的过程为例子，我们的一级标题结构为「工作史即任务史」、「定义任务管理」、「任务管理框架」，每个一级折叠标题底下就是分别是几千字的创作内容，我们使用二级标题对内容进行分类分层...Heading的特性，图片中左边的目录能够识别我们创作的内容结构 如何创建折叠标题块？...此处有三种创建方法，一种为块的创建，剩余两种本质上是Notion块的转换（参考实训营提出的Notion三大原则之一：万物皆块） 1、输入「/toggle heading」、「toggle」或者「Heading
ASP.NET 的请求结构试图在执行请求的线程数和可用资源之间达到一种平衡。已知一个使用足够 CPU 功率的应用程序，该结构将根据可用于请求的 CPU 功率，来决定允许同时执行的请求数。...如果某个请求正在等待被处理，并且线程池中有一个线程是自由的，那么这个正在等待的请求将开始被处理。...为缓和这种情况，可以通过更改 Machine.config 配置文件 节点的 maxWorkerThreads 和 maxIOThreads 属性，手动设置进程中的线程数限制...注意 辅助线程是用来处理 ASP.NET 请求的，而 IO 线程则是用于为来自文件、数据库或 XML Web services 的数据提供服务的。...分配给这些属性的值是进程中每个 CPU 每类线程的最大数目。对于双处理器计算机，最大数是设置值的两倍。对于四处理器计算机，最大值是设置值的四倍。
编写 SQL 语句以查找每个帖子的评论数。 结果表应包含帖子的 post_id 和对应的评论数 number_of_comments 并且按 post_id 升序排列。...Submissions 可能包含重复的评论。您应该计算每个帖子的唯一评论数。 Submissions 可能包含重复的帖子。您应该将它们视为一个帖子。...ID 为 3、4 和 9 的三个评论。...表中 ID 为 3 的评论重复出现了，所以我们只对它进行了一次计数。 表中 ID 为 2 的帖子有 ID 为 5 和 10 的两个评论。 ID 为 12 的帖子在表中没有评论。...表中 ID 为 6 的评论是对 ID 为 7 的已删除帖子的评论，因此我们将其忽略。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...ORA-00918: 未明确定义列： 你在做多表查询的时候出现了字段重复的情况，因为你有时候会对字段进行重新命名，表A的A1字段与表B的B1字段同时命名成了C，这时候就会出现未明确定义列，假设A表中有一个字段名叫...：A_B_C ,实体类就会有个叫ABC的字段，sql你写成： SELECT * FROM ( SELECT DISTINCT A., B.B1 AS ABC 这样写是没有问题的，但是：...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
题目 给你一个整数数组 nums与一个整数 k，请你构造一个长度 n-k+1 的数组 ans，这个数组第i个元素 ans[i] 是每个长度为k的子数组 nums[i:i+k-1] = [nums[i],...nums[i+1], ..., nums[i+k-1]]中数字的种类数。...示例 1: 输入: nums = [1,2,3,2,2,1,3], k = 3 输出: [3,2,2,2,3] 解释：每个子数组的数字种类计算方法如下： - nums[0:2] = [1,2,3] 有'...2,1,3] 有'1','2','3'三种数字所以 ans[4] = 3 示例 2: 输入: nums = [1,1,1,1,2,3,4], k = 4 输出: [1,2,3,4] 解释: 每个子数组的数字种类计算方法如下...博客地址 https://michael.blog.csdn.net/ 长按或扫码关注我的公众号（Michael阿明），一起加油、一起学习进步！
编写 SQL 语句以查找每个帖子的评论数。 结果表应包含帖子的 post_id 和对应的评论数 number_of_comments 并且按 post_id 升序排列。...Submissions 可能包含重复的评论。您应该计算每个帖子的唯一评论数。 Submissions 可能包含重复的帖子。您应该将它们视为一个帖子。... ID 为 3、4 和 9 的三个评论。...表中 ID 为 3 的评论重复出现了，所以我们只对它进行了一次计数。 表中 ID 为 2 的帖子有 ID 为 5 和 10 的两个评论。 ID 为 12 的帖子在表中没有评论。...表中 ID 为 6 的评论是对 ID 为 7 的已删除帖子的评论，因此我们将其忽略。
2、今日真题 题目介绍： 每个帖子的评论数 number-of-comments-per-post 难度简单 SQL架构 表 Submissions 结构如下： +-------------...编写 SQL 语句以查找每个帖子的评论数。...结果表应包含帖子的 post_id 和对应的评论数 number_of_comments 并且按 post_id 升序排列。...Submissions 可能包含重复的评论。您应该计算每个帖子的唯一评论数。 Submissions 可能包含重复的帖子。您应该将它们视为一个帖子。...表中 ID 为 6 的评论是对 ID 为 7 的已删除帖子的评论，因此我们将其忽略。
由斜杠划分区域[1] 题目描述 在由 1 x 1 方格组成的 N x N 网格 grid 中，每个 1 x 1 方块由 /、\ 或空格构成。这些字符会将方块划分为一些共边的区域。...示例5 输入： [ "//", "/ " ] 输出： 3 解释： 2x2 网格如下： ? 题解 这题如果不用写代码，直接让你数的话，那就非常简单了。但是要想实现代码，还是有点麻烦的。...如上图所示，首先将每个格子划分成 3 x 3 的更小的网格，然后对角线上填充 1 来表示斜杠，其余地方全部填充 0 。...那么问题就转化为了求一个 3N x 3N 的网格上的 0 的连通块一共有几块，这就用普通的 dfs 搜一遍就知道了。 那么这里有个问题，为什么不能每个格子划分成 2 x 2 呢？...首先将一个格子用 X 划分成四块，上图左半部分是各自之间的连通性，两个格子的相邻部分是一定连通的。 而右半部分是格子内部的连通性。如果有斜杠，那就将斜杠两边的两小块都连起来。
它在参数之前有方括号:add_scalars[1, 1](2.0, 7.0, dev_c) 这些方括号分别表示网格中的块数和块中的线程数，下面使用CUDA进行并行化时，会进一步讨论。...使用CUDA进行并行化编程 CUDA网格 当内核启动时它会得到一个与之关联的网格，网格由块组成;块由线程组成。下图2显示了一维CUDA网格。图中的网格有4个块。...如果我们希望每个线程只处理一个数组元素，那么我们至少需要4个块。启动4个块，每个块8个线程，我们的网格将启动32个线程。...如果我们改变数组的大小时会发生什么？我们这里不改变函数而更改网格参数（块数和每个块的线程数），这样就相当于启动至少与数组中的元素一样多的线程。 设置这些参数有一些”科学“和一些”艺术“。...Grid-stride循环 在每个网格的块数超过硬件限制但显存中可以容纳完整数组的情况下，可以使用一个线程来处理数组中的多个元素，这种方法被称为Grid-stride。
（SM)上的，但是单个SM的资源有限，这导致线程块中的线程数是有限制的，现代GPUs的线程块可支持的线程数可达1024个。...另外线程还有内置变量 gridDim，用于获得网格块各个维度的大小。...这是因为资源限制，SM要为每个线程块分配共享内存，而也要为每个线程束中的线程分配独立的寄存器。所以SM的配置会影响其所支持的线程块和线程束并发数量。...// 每个Block中最大的线程数是多少 int maxThreadsDim[3]; // 一个块中每个维度的最大线程数 int maxGridSize[3]; //...一个网格的 0 维度的块数量 // prop.maxGridSize[1]： 一个网格的 1 维度的块数量 // prop.maxGridSize[2]： 一个网格的 2 维度的块数量
kernel在device上执行时实际上是启动很多线程，一个kernel所启动的所有线程称为一个网格（grid），同一个网格上的线程共享相同的全局内存空间，grid是线程结构的第一层次，而网格又可以分为很多线程块...（SM)上的，但是单个SM的资源有限，这导致线程块中的线程数是有限制的，现代GPUs的线程块可支持的线程数可达1024个。...另外线程还有内置变量gridDim，用于获得网格块各个维度的大小。...这是因为资源限制，SM要为每个线程块分配共享内存，而也要为每个线程束中的线程分配独立的寄存器。所以SM的配置会影响其所支持的线程块和线程束并发数量。...device 0: GeForce GT 730 SM的数量：2 每个线程块的共享内存大小：48 KB 每个线程块的最大线程数：1024 每个EM的最大线程数：2048
CUDA的内存模型 每个线程有自己的私有本地内存(local memory) ， 每个线快有包含共享内存， 可以被线程块中所有线程共享，其声明周期与线程块一致。...‘ SM的核心组件包括CUDA核心，共享内存，寄存器等，SM可以并发地执行数百个 线程，并发能力就取决与SM所拥有的资源数。...总之，就是网格和线程块只是逻辑划分，一个kernel的所有线程其实在物理层是不一定同时并发的。所以kernel的grid和block的配置不同，性能会出现差异。.../ 1024.0 << " KB" << std::endl; std::cout 每个线程块的最大线程数：" << devProp.maxThreadsPerBlock << std...::endl; std::cout 每个EM的最大线程数：" << devProp.maxThreadsPerMultiProcessor << std::endl; std::
kernel在device上执行时实际上是启动很多线程，一个kernel所启动的所有线程称为一个网格（grid），同一个网格上的线程共享相同的全局内存空间，grid是线程结构的第一层次，而网格又可以分为很多线程块...CUDA内存模型 CUDA中的内存模型分为以下几个层次： 每个线程都用自己的registers（寄存器） 每个线程都有自己的local memory（局部内存） 每个线程块内都有自己的shared memory...我们可以用dim3类来表示网格和线程块的组织方式，网格grid可以表示为一维和二维格式，线程块block可以表示为一维、二维和三维的数据格式。...) 设备全局内存总量： 12189MB SM的数量：28 每个线程块的共享内存大小：48 KB 每个线程块的最大线程数：1024 设备上一个线程块（Block）种可用的32位寄存器数量： 65536 每个...GPU device 1: TITAN X (Pascal) 设备全局内存总量： 12189MB SM的数量：28 每个线程块的共享内存大小：48 KB 每个线程块的最大线程数：1024 设备上一个线程块
2022-09-03：n块石头放置在二维平面中的一些整数坐标点上 每个坐标点上最多只能有一块石头 如果一块石头的 同行或者同列 上有其他石头存在，那么就可以移除这块石头。...给你一个长度为 n 的数组 stones ， 其中 stones[i] = [xi, yi] 表示第 i 块石头的位置， 返回 可以移除的石子 的最大数量。
CUDA 线程层次结构CUDA 最基本的执行单位是线程（Thread），图中每条曲线可视为单个线程，大的网格（Grid）被切分成小的网格，其中包含了很多相同线程数量的块（Block），每个块中的线程独立执行...因此对于 CUDA 来讲，就可以将问题划分为独立线程块，并行解决的子问题，子问题划分为可以由块内线程并行协作解决。...，实际上是启动很多线程，一个 kernel 所启动的所有线程称为一个网格（grid），同一个网格上的线程共享相同的全局内存空间，grid 是线程结构的第一层次。...核心频率：GPU 的核心频率越高，每个核心每秒钟能够执行的指令数就越多。...每个核心的计算能力：不同型号的 GPU 具有不同的计算能力，通常以每个核心每个时钟周期能够执行的浮点指令数（FLOPS）为单位进行衡量。
---- #include //找出1-9不重复数组成的三位完全平方数 int fe( int i, int b[]);//判断该三位数各位数字是否重复 void fed(int...i,int b[]);//组成b[i]的三个数字所存放的数组归零 int main(void){ int i,j,k,num,sqt; int a[100];//存放完全平方数 int b...[100];//b[i]中存放i代表的数字出现的次数 int cnt=0;//记录完全平方数的个数 for( i=1; i<=9; i++ ){ for( j=1; j<=9; j++...i+1; j<cnt; j++ ){ for( k=j+1; k<cnt; k++ ){ if(fe(a[i],b)&&fe(a[j],b)&&fe(a[k],b) ){//判断三个三位数各位数字是否重复
为什么不要循环，就是因为这里的tid可以把整个循环的工作做了。这里的tid也就是thread的id，每个thread负责数组一个数的操作，所以将10个循环操作拆分成了十个线程同时搞定。...GPU的逻辑结构如下图所示： 这个图来自NVIDIA官方文档，其中CTA就是线程块，Grid就是线程块组成的网格，每个线程块里有若干线程束warp，然后线程束内有最小的单位线程(文档里会称其为...首先，为啥是x，那有没有y,z呢，答案是肯定的，但是这里（对，就这本书里），用不上。其实线程块和网格都并不是只有一维，线程块其实有三个维度，而网格也有两个维度。因此存在.x的现象。...那就看下面这个图： 这就是只有一维的线程网格。其中，threadIdx.x就是每个线程在各自线程块中的编号，也就是图中的thread 0,thread 1。...引入了blockIdx.x，这个就表示了线程块的标号，有了线程块的标号，再乘上每个线程块中含有线程的数量blockDim.x，就可以给每个线程赋予依次递增的标号了，程序猿们就可以操作比较长的数组下标了。
确定了 BlockSize 之后需要确定 Kernel 启动线程块的数量，我一直觉得上述文章中对这一段的分析是尤其精彩的，这里再截图展示一下： 选自OneFlow CUDA Kernel 中 grid_size...然后这里以GTX 3080Ti为例，它的SM个数也就是sm_count=80，每个SM最多调度的线程数tpm=1536，那么sm_count * tpm / kBlockSize * kNumWaves...初学者看到这个循环也许会比较疑惑，为什么它的步幅是 blockDim.x * gridDim.x ? 这个 blockDim.x * gridDim.x 表示的是 CUDA 线程网格中的线程总数。...假设线程网格中有 1280 个线程，线程 0 将计算元素 0、1280、2560 等。通过使用步幅等于网格大小的循环，确保了 warp 中的所有寻址都是单位步幅，可以获得最大的内存合并。...除此之外，使用这种技巧的还有个好处就是如果对于 Kernel 中存在每个线程都包含一个公共的操作，那么线程数的增多，也代表着这部分的开销变大。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...defcalc(numbers): sum=0for n innumbers: sum= sum + n *nreturnsumprint (calc([1,2,4])) 现在返回的值又是什么呢：结果返回...1 为什么会返回1，仔细分析一下，代码我将return进行了缩进，这时return是基于for的每一个循环返回一个值，并且return当第一个条件满足时就不在往下执行了，所以当传入第一个1时，sum=0...而return不缩进那么return和for是同一级，当所有的for执行完后才执行return然后返回最终的结果 用将return替换成print更容易理解 defcalc(numbers): sum=...二、if..else 在if..else条件判断中，一个块里面的语句都要保持缩进 def my_abs(x):if x>=0: x=x-1 return(x)else: x=x+1 在这里return就必须缩进
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