#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...
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...
#include<vector> #include<iostream> #include<boost/algorithm/string.hpp> std::vector<std::string> v;// 此处填充 v std::cout << boost::algorithm::join(v,"") <<'\n'; Boost.Lexical_Cast Docs:http://boost.org/libs/lexical_cast ...
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 ...