在没有操作系统运行的情况下，如何单独运行程序? 你能创建计算机在启动时可以加载和运行的汇编程序吗?例如，从闪存驱动器启动计算机，它运行CPU上的程序?

我知道RecyclerView已经取代了旧的ListView和GridView的功能。我正在寻找一个非常基本的例子，显示了一个最小的网格设置使用RecyclerView。我并不是在寻找冗长的教程风格的解释，只是一个简单的例子。我想象最简单的网格，模仿旧的GridView将包括以下功能:

每行多个单元格 每个单元格中的单个视图 响应点击事件

如何使用GridLayoutManager与RecyclerView设置列间距? 在我的布局中设置空白/填充没有效果。

这是运行脚本检查Tensorflow是否工作时收到的消息:

I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:125] successfully opened CUDA library libcublas.so.8.0 locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:125] successfully opened CUDA library libcudnn.so.5 locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:125] successfully opened CUDA library libcufft.so.8.0 locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:125] successfully opened CUDA library libcuda.so.1 locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:125] successfully opened CUDA library libcurand.so.8.0 locally
W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:95] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:95] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:910] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero

我注意到它提到了SSE4.2和AVX，

什么是SSE4.2和AVX? 这些SSE4.2和AVX如何提高Tensorflow任务的CPU计算。 如何使用这两个库使Tensorflow编译?

为了完成这项作业，我已经绞尽脑汁一个星期了，我希望这里有人能指引我走上正确的道路。让我从教练的指导开始:

Your assignment is the opposite of our first lab assignment, which was to optimize a prime number program. Your purpose in this assignment is to pessimize the program, i.e. make it run slower. Both of these are CPU-intensive programs. They take a few seconds to run on our lab PCs. You may not change the algorithm. To deoptimize the program, use your knowledge of how the Intel i7 pipeline operates. Imagine ways to re-order instruction paths to introduce WAR, RAW, and other hazards. Think of ways to minimize the effectiveness of the cache. Be diabolically incompetent.

作业要求在磨石或蒙特卡洛程序中进行选择。缓存效率注释大多只适用于Whetstone，但我选择了Monte-Carlo模拟程序:

// Un-modified baseline for pessimization, as given in the assignment
#include <algorithm>    // Needed for the "max" function
#include <cmath>
#include <iostream>

// A simple implementation of the Box-Muller algorithm, used to generate
// gaussian random numbers - necessary for the Monte Carlo method below
// Note that C++11 actually provides std::normal_distribution<> in 
// the <random> library, which can be used instead of this function
double gaussian_box_muller() {
  double x = 0.0;
  double y = 0.0;
  double euclid_sq = 0.0;

  // Continue generating two uniform random variables
  // until the square of their "euclidean distance" 
  // is less than unity
  do {
    x = 2.0 * rand() / static_cast<double>(RAND_MAX)-1;
    y = 2.0 * rand() / static_cast<double>(RAND_MAX)-1;
    euclid_sq = x*x + y*y;
  } while (euclid_sq >= 1.0);

  return x*sqrt(-2*log(euclid_sq)/euclid_sq);
}

// Pricing a European vanilla call option with a Monte Carlo method
double monte_carlo_call_price(const int& num_sims, const double& S, const double& K, const double& r, const double& v, const double& T) {
  double S_adjust = S * exp(T*(r-0.5*v*v));
  double S_cur = 0.0;
  double payoff_sum = 0.0;

  for (int i=0; i<num_sims; i++) {
    double gauss_bm = gaussian_box_muller();
    S_cur = S_adjust * exp(sqrt(v*v*T)*gauss_bm);
    payoff_sum += std::max(S_cur - K, 0.0);
  }

  return (payoff_sum / static_cast<double>(num_sims)) * exp(-r*T);
}

// Pricing a European vanilla put option with a Monte Carlo method
double monte_carlo_put_price(const int& num_sims, const double& S, const double& K, const double& r, const double& v, const double& T) {
  double S_adjust = S * exp(T*(r-0.5*v*v));
  double S_cur = 0.0;
  double payoff_sum = 0.0;

  for (int i=0; i<num_sims; i++) {
    double gauss_bm = gaussian_box_muller();
    S_cur = S_adjust * exp(sqrt(v*v*T)*gauss_bm);
    payoff_sum += std::max(K - S_cur, 0.0);
  }

  return (payoff_sum / static_cast<double>(num_sims)) * exp(-r*T);
}

int main(int argc, char **argv) {
  // First we create the parameter list                                                                               
  int num_sims = 10000000;   // Number of simulated asset paths                                                       
  double S = 100.0;  // Option price                                                                                  
  double K = 100.0;  // Strike price                                                                                  
  double r = 0.05;   // Risk-free rate (5%)                                                                           
  double v = 0.2;    // Volatility of the underlying (20%)                                                            
  double T = 1.0;    // One year until expiry                                                                         

  // Then we calculate the call/put values via Monte Carlo                                                                          
  double call = monte_carlo_call_price(num_sims, S, K, r, v, T);
  double put = monte_carlo_put_price(num_sims, S, K, r, v, T);

  // Finally we output the parameters and prices                                                                      
  std::cout << "Number of Paths: " << num_sims << std::endl;
  std::cout << "Underlying:      " << S << std::endl;
  std::cout << "Strike:          " << K << std::endl;
  std::cout << "Risk-Free Rate:  " << r << std::endl;
  std::cout << "Volatility:      " << v << std::endl;
  std::cout << "Maturity:        " << T << std::endl;

  std::cout << "Call Price:      " << call << std::endl;
  std::cout << "Put Price:       " << put << std::endl;

  return 0;
}

我所做的更改似乎增加了一秒钟的代码运行时间，但我不完全确定我可以在不添加代码的情况下更改什么来暂停管道。一个指向正确方向的点将是非常棒的，我感谢任何回复。

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更新:布置这个作业的教授发布了一些细节

重点是:

这是一所社区大学第二学期的建筑课程(使用的是轩尼诗和帕特森的教科书)。 实验室的计算机有Haswell的cpu 学生们已经了解了CPUID指令和如何确定缓存大小，以及intrinsic和CLFLUSH指令。 任何编译器选项都是允许的，inline asm也是如此。 编写自己的平方根算法被认为是不合理的

Cowmoogun对元线程的评论表明，编译器优化可能是其中的一部分并不清楚，并假设-O0，运行时增加17%是合理的。

听起来作业的目标是让学生重新排列现有的作业，以减少指令级的并行性或类似的事情，但这并不是一件坏事，人们钻研得更深入，学得更多。

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请记住，这是一个计算机体系结构问题，而不是一个关于如何使c++变慢的问题。

这个问题以前可能被问过，但没有明确的答案。如何在Retrofit请求的主体中发布原始的整个JSON ?

在这里看到类似的问题。或者这个答案是正确的，它必须是表单url编码并作为一个字段传递?我真的希望不是，因为我要连接的服务只是希望在文章正文中有原始JSON。它们不是用来为JSON数据寻找特定字段的。

I just want to clarify this with the restperts once and for all. One person answered not to use Retrofit. The other was not certain of the syntax. Another thinks yes it can be done but only if its form url-encoded and placed in a field (that's not acceptable in my case). No, I can't re-code all the services for my Android client. And yes, it's very common in major projects to post raw JSON instead of passing over JSON content as field property values. Let's get it right and move on. Can someone point to the documentation or example that shows how this is done? Or provide a valid reason why it can/should not be done.

更新:有一件事我可以百分之百确定。你可以在谷歌的Volley中做到这一点。这是与生俱来的。我们可以在Retrofit中这样做吗?

我试图获得在请求中发送的确切JSON。这是我的代码:

OkHttpClient client = new OkHttpClient();
client.interceptors().add(new Interceptor(){
   @Override public com.squareup.okhttp.Response intercept(Chain chain) throws IOException {
      Request request = chain.request();
      Log.e(String.format("\nrequest:\n%s\nheaders:\n%s",
                          request.body().toString(), request.headers()));
      com.squareup.okhttp.Response response = chain.proceed(request);
      return response;
   }
});
Retrofit retrofit = new Retrofit.Builder()
   .baseUrl(API_URL)
   .addConverterFactory(GsonConverterFactory.create())
   .client(client).build();

但我只在日志里看到过这个

request:
com.squareup.okhttp.RequestBody$1@3ff4074d
headers:
Content-Type: application/vnd.ll.event.list+json

我应该如何做正确的日志记录，给定的删除setLog()和setLogLevel()，我们用来使用的Retrofit 1?

我有一个任意的。net程序集列表。

我需要以编程方式检查每个DLL是否为x86构建(而不是x64或任何CPU)。这可能吗?

我喜欢在using块中实例化我的WCF服务客户端，因为它几乎是使用实现IDisposable的资源的标准方式:

using (var client = new SomeWCFServiceClient()) 
{
    //Do something with the client 
}

但是，正如这篇MSDN文章中提到的，将WCF客户端包装在using块中可能会掩盖导致客户端处于故障状态(如超时或通信问题)的任何错误。长话短说，当调用Dispose()时，客户端的Close()方法会触发，但会抛出一个错误，因为它处于故障状态。然后，原始异常被第二个异常掩盖。不好的。

在MSDN文章中建议的解决方法是完全避免使用using块，而是实例化你的客户端，并像这样使用它们:

try
{
    ...
    client.Close();
}
catch (CommunicationException e)
{
    ...
    client.Abort();
}
catch (TimeoutException e)
{
    ...
    client.Abort();
}
catch (Exception e)
{
    ...
    client.Abort();
    throw;
}

与using块相比，我认为它很难看。每次需要客户端时都要写大量代码。

幸运的是，我找到了一些其他的解决方法，比如IServiceOriented博客上的这个(现在已经不存在了)。你可以这样开始:

public delegate void UseServiceDelegate<T>(T proxy); 

public static class Service<T> 
{ 
    public static ChannelFactory<T> _channelFactory = new ChannelFactory<T>(""); 
    
    public static void Use(UseServiceDelegate<T> codeBlock) 
    { 
        IClientChannel proxy = (IClientChannel)_channelFactory.CreateChannel(); 
        bool success = false; 
        try 
        { 
            codeBlock((T)proxy); 
            proxy.Close(); 
            success = true; 
        } 
        finally 
        { 
            if (!success) 
            { 
                proxy.Abort(); 
            } 
        } 
     } 
} 

这就允许:

Service<IOrderService>.Use(orderService => 
{ 
    orderService.PlaceOrder(request); 
}); 

这还不错，但我不认为它像using块那样具有表现力和易于理解。

我目前正在尝试使用的解决方法是我第一次在blog.davidbarret.net上读到的。基本上，无论在哪里使用客户机的Dispose()方法，都要重写它。喜欢的东西:

public partial class SomeWCFServiceClient : IDisposable
{
    void IDisposable.Dispose() 
    {
        if (this.State == CommunicationState.Faulted) 
        {
            this.Abort();
        } 
        else 
        {
            this.Close();
        }
    }
}

这似乎能够允许using块再次出现，而不会有隐藏故障状态异常的危险。

那么，使用这些变通方法还有其他需要注意的问题吗?有没有人想出更好的办法?

一个学习Android的iOS开发人员提出的两部分问题，他正在开发一个Android项目，该项目将提出从JSON到图像到音频和视频的流媒体下载的各种请求:

在iOS上，我广泛使用AFNetworking项目。Android上有类似的库吗? 我已经阅读了Square的OkHTTP和Retrofit，以及Volley，但还没有使用它们开发的经验。我希望有人能够为每种方法提供一些最佳用例的具体示例。从我所读到的，OkHTTP似乎是三个中最健壮的，并且可以处理这个项目的需求(上面提到过)。