恒生电子JAVA笔试试题 USTC-SSE 中科大软院生活学习的经验分享 Document version1.0, continuously updated! 本文以过来人身份和学弟学妹们分享一下软件学院生活、学习、找实习和毕业的点点滴滴，本着分享和交流的心态，知无不言言无不尽。分享过来人的经验，是为了给后来者一些建议，可以少走弯路。有写的不好的地方，望指正，文档会持续更新，本文档由郭燕老师实验室维护更新。如果有问题也可以在文档地址提issues: 学习篇 考上研究生之后，无论本科是计算机科班出身还是跨专业同学，学习都是第一要务。我是工作两年才考的研究生，所以深知大学时期是很宝贵，因为我们可以有成块而连续的学习时间。走上工作岗位之后，想要去学习，只能去挤时间。IT行业的快速变化，要求我们有颗持续学习的心态，所以大家开学之后，就要投入到学习的状态中。软院的培养模式是第一年在学校上课，第二年实习，最后半年写论文。所以，相当于把所有的课程都压缩到第一年里面。我们 先介绍一下主要的课程情况，以网安专业为例(其他专业类似)。我们要向完成毕业，首先要修满8+9+14+9=40个学分： 8学分的公共

OpenSSE：打开草图搜索引擎 大家好！ 我对在SIGGRAPH 2012上非常感兴趣，所以我开发了OpenSSE，只是为了好玩。 这是一个开源草图搜索引擎，用于基于草图图像作为输入的3D对象检索。 实际上，它可以检索更多内容，例如图像，视频，点云模型和体积模型，您只需要获取其画线图像即可。 为了清楚地显示如何工作，我使用了单线程和ascii编码进行文件存储。 张东东 由OpenSSE提供支持的演示 该演示涉及3D网格模型。 查看更多搜索结果，点击。 识别输入的草图图像，您可以通过尝试。 查看更多搜索结果，点击。 有趣的演示 注：下面的演示中没有被OpenSSE供电，但我认为它们共

什么是SIMD SIMD(Single Instruction Multiple Data): 单指令流多数据流) 用一个控制器对一组数据（又称“数据向量”）中的每一个分别执行相同的操作来实现空间上的并行性 典型实例： Intel的MMX或SSE AMD的3D Now!

cosse是一个用于服务器端事件（sse）的轻量级低级android库。cosse是用kotlin编写的，它利用kotlin的协程，在每次收到新消息时启动一个协程。对于在协同过程中接收到消息时的自定义功能，此项目应分叉并进行调整以适应项目的需要。

SIMD 基准测试 测试基本矩阵和向量运算与其 SIMD 对应物的相对性能。 每个操作的时间平均超过 10000 次运行。 使用随机单精度浮点数的 4x4 矩阵或 4D 向量。 对 AVX 128 位 (XMM) 和 256 位 (YMM) 寄存器执行的单独计算。 AVX2/FMA3（128 位）指令集（融合乘加）需要 Intel Haswell CPU 。 所有操作都经过了相当大的优化。 SIMD 矩阵乘法使用线性组合方法。 在带有 Intel i5-4278u 2.6 GHz 双核 Haswell CPU 的 2014 rMBP 上进行测试。 操作系统：在 VMWare Fusion 7 上运行的 Windows 8.1。 使用 MSVC++ 2012 编译： x64 mode 、 /arch:AVX 、 /fp:Fast 通过__rdtsc()在 CPU 时钟周期中计时。 （也可以

ndt_omp 该软件包提供了从pcl派生的OpenMP增强的正态分布变换（和GICP）算法。 将NDT算法修改为对SSE友好并且是多线程的。 它的运行速度比pcl中的原始版本快10倍。 基准测试（在Core i7-6700K上） $ roscd ndt_omp/data $ rosrun ndt_omp align 251370668.pcd 251371071.pcd --- pcl::NDT --- single : 282.222[msec] 10times: 2921.92[msec] fitness: 0.213937 --- pclomp::NDT (KDTREE, 1 threads) --- single : 207.697[msec] 10times: 2059.19[msec] fitness: 0.213937 --- pclomp::NDT (DIRECT7,

关于使用Beini破解wifi涉及的CDlinux包，具体教程地址：https://blog.csdn.net/qq_26914291/article/details/84564038

文件夹结构：MPI——在“src”文件夹中包含 MPI 代码以及 Makefile 和运行脚本。 OMP——在“src”文件夹中包含 OpenMP 代码以及 Makefile 和运行脚本。 SEQ——在“src”文件夹中包含序列代码以及 Makefile 和运行脚本。 SSE——在“src”文件夹中包含英特尔内部代码以及 Makefile 和运行脚本。 MPI+OMP——在“src”文件夹中包含 MPI+OMP 代码以及 Makefile 和运行脚本。 如何： -- 请加载以下模块： $ 模块加载英特尔 $ 模块加载英特尔-mpi 在上述每个文件夹中都有一个运行脚本，用于在 SBATCH 中提交程序，这里是它们的名称、它们的作用以及如何运行它们。 ------------------------------------------------ 序列文件夹-------------

使用SIMD的C ++图像处理库：SSE，SSE2，SSE3，SSSE3，SSE4.1，SSE4.2，AVX，AVX2，AVX-512，VMX（Altivec）和VSX（Power7），NEON for ARM。 简介Simd库是一个免费的开源图像处理和机器学习库，专为C和C ++程序员设计。 它为图像处理提供了许多有用的高性能算法，例如：像素格式转换，图像缩放和过滤，从图像中提取统计信息，运动检测，对象检测（HAAR和LBP分类器级联）和分类，神经网络。 通过使用不同的SIMD CPU扩展来优化算法。

matlab如何rgb颜色代码Rgb2NV12 使用Matlab，IPP，Plain C和SSE优化代码将RGB转换为NV12色彩空间。 NV12格式定义： NV12格式是YUV 4：2：0格式，其在内存中的顺序是第一个Y平面，然后是在交错的UV平面中压缩的色度样本。 例子： YYYYYY YYYYYY 紫外线 RGB颜色格式，指的是像素顺序RGB（每像素字节，低字节为红色）：RGBRGBRGBRGBRGB RGBRGBRGBRGBRGB 更好的描述可以在这里找到： 我进行了一些Web研究，发现关于NV12，YUV被定义为YCbCr颜色空间。 当前至少有2种可能的YCbCr格式适用于NV12： BT.601-适用SDTV： BT.709-适用于HDTV： 我发现存在用于将RGB转换为NV12的IPP功能（适用于BT.601）： ippiRGBToYCbCr420_8u_C3P2R 尽管可以使用IPP，但我决定使用SSE内在函数来实现优化的代码。 IPP功能仅限于将RGB转换为BT.601标准。 我的SSE优化代码的优点在于，可以轻松对其进行修改以支持： BGR到NV12的转换。 支持B