#include <iostream> #include <mutex> #include <thread> #include <vector> // 共享数据 int sharedCounter = 0; // 互斥锁 std::mutex mtx; // 对共享数据的访问操作 void incrementCounter() { std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx); // 使用互斥锁保护代码块 // 以下操作在互斥锁保护下是安全...
AI代码解释 #include<thread>#include<iostream>using namespace std;intmain(){int id=1;int numIterations=5;threadt1([id,numIterations]{for(int i=0;i<numIterations;++i){cout<<"Counter "<<id<<" has value "<<i<<endl;}});t1.join();return0;} 运行结果: 代码语言:javascript 代码运行次数...
\n"; } }; int main () { std::vector<std::thread> threads; std::cout << "spawning 10 threads that count to 1 million...\n"; for (int i=1; i<=10; ++i) threads.push_back(std::thread(count1m,i)); ready = true; for (auto& th : threads) th.join(); return 0; } ...
第三章:设置你的第一个 CMake 项目 现在我们已经收集了足够的信息,可以开始讨论 CMake 的核心功能:构建项目。在 CMake 中,一个项目包含管理将我们的解决方案带入生活的所有源文件和配置。配置从执行所有检查开始:目标平台是否受支持,是否拥有所有必要的依赖项和工具,以及提供的编译器是否工作并支持所需功能。 完成...
如下面左图所示,做一个矩阵乘,使用CPU计算需要三层for循环,而右图在昇腾AI处理器上使用vector计算单元,只需要两层for循环,最小计算代码能同时计算多个数据的乘加,更近一步,如果使用Cube计算单元,只需要一条语句就能完成一个矩阵乘的计算,这就是我们所说的SIMD(单指令多数据)。因此,我们通常使用AI处理器来进行大量...
Foo foo;usingFunc =void(Foo::*)(function<void()>); vector<Func> pmemfunc{ &Foo::first,&Foo::second,&Foo::third };for(autoi : vec) { vect.push_back(thread(pmemfunc[i-1],ref(foo),fun[i-1])); }for(auto& t : vect) t.join();system("pause");return0; } 运行结果:...
}void f2() { atom += 5; }void f3() { atom -= 3; }int main() {using namespace std;vector<func> func_vec = { &f1, &f2, &f3 };vector<thread> thread_vec;for (func& f : func_vec)thread_vec.emplace_back(std::thread(f));for (thread& t : thread_vec)t.join...
#include <string>#include<vector>#include<iostream>#include<boost/algorithm/string.hpp>std::vector<std::string>v;//此处填充 vstd::cout << boost::algorithm::join(v,"") <<'\n'; Boost.Lexical_Cast Docs:http://boost.org/libs/lexical_cast ...
Herc Factor: Why the C-130J Super Hercules is the MVP When it comes to tactical airlift, the C-130J Super Hercules is in a league of its own. Retired U.S. Air Force General of the Air Mobility Command, Gen. Carlton D. Everhart II, breaks down why the Super Herc is the best op...
AI Core内部数据处理的基本过程:DMA搬入单元把数据搬运到Local Memory,Vector/Cube计算单元完成数据,并把计算结果写回Local Memory,DMA搬出单元把处理好的数据搬运回Global Memory。该过程可以参考上图中的红色箭头所示的数据流。 Ascend C编程模型基础 Ascend C编程范式 ...