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22|RISC-V指令精讲(七):访存指令实现与调试

你好,我是LMOS。上节课我们说了RISC-V是加载储存体系结构的典型,只有加载指令和储存指令才有资格访问内存。计算机运算完成的结果,一开始会放在寄存器中,但最终归宿还是内存,此时就需要存储指令发挥作用了。这节课我们就来看看RISC-V提供的存储指令,一共有三条,分别是储存字节指令、储存双字节指令和储存字指令。课程的代码你可以从下载。话不多说,咱们进入正题。

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#risc-v
从0开始学大数据16-ZooKeeper是如何保证数据一致性的?

你可能还记得,我们在讲HDFS和HBase架构分析时都提到了ZooKeeper。在分布式系统里的多台服务器要对数据状态达成一致,其实是一件很有难度和挑战的事情,因为服务器集群环境的软硬件故障随时会发生,多台服务器对一个数据的记录保持一致,需要一些技巧和设计。这也就是我们今天要讨论的分布式系统一致性与ZooKeeper的架构。在讲分布式系统一致性前,我们先回顾一下HDFS。HDFS为了保证整个集群的

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#大数据#java-zookeeper#zookeeper
07|手写CPU(二):如何实现指令译码模块?

你好,我是LMOS。上节课,我们了解了什么是CPU的流水线,并决定采用经典的五级流水线来设计我们的MiniCPU,之后梳理了我们将要设计的MiniCPU架构长什么样,最后完成了流水线的第一步——取指。取指阶段把存储器里的指令读出以后,就会传递给后续的译码模块进行处理。那之后指令是如何译码的呢?这就要说到流水线的第二步——译码(代码从下载)。

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#fpga开发
轻松通关Flink第34讲:Flink 和 Redis 整合以及 Redis Sink 实现

这节课我们学习了 Flink 计算 PV、UV后的结果分别写入 Redis、MySQL 和 HBase。我们在实际业务中可以选择使用不同的目标库,你可以在本文中找到对应的实现根据实际情况进行修改来使用。

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#redis#flink#java
16|RISC-V指令精讲(一):算术指令实现与调试

你好,我是LMOS。通过前面的学习,我们已经了解了在C语言编译器的“视角”下,C语言的各种表达式是如何转换成各种机器汇编指令的。从这节课开始,我会带你进一步深入学习各种汇编指令的细节。只要你耐心跟我学完这节课,对RISC-V的各种指令,你就能了如指掌了。这里我们将从RV32I的算术指令开始,先学习加减指令(add、sub),接着了解一下数值比较指令(slt)。这些指令都有两个版本,一个是立即数版本

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#risc-v
22|RISC-V指令精讲(七):访存指令实现与调试

你好,我是LMOS。上节课我们说了RISC-V是加载储存体系结构的典型,只有加载指令和储存指令才有资格访问内存。计算机运算完成的结果,一开始会放在寄存器中,但最终归宿还是内存,此时就需要存储指令发挥作用了。这节课我们就来看看RISC-V提供的存储指令,一共有三条,分别是储存字节指令、储存双字节指令和储存字指令。课程的代码你可以从下载。话不多说,咱们进入正题。

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#risc-v
21|RISC-V指令精讲(六):加载指令实现与调试

你好,我是LMOS。之前我们已经学过了RISC-V中的算术指令、逻辑指令、原子指令。这些指令主要的操作对象是寄存器,即对寄存器中的数据进行加工,这是RISC体系的重要特性。但你是否想过寄存器中的数据从哪里来呢?答案是从内存中来,经过存储指令加载到寄存器当中。RISC-V是一个典型的加载储存体系结构,这种体系类型的CPU,只有加载与储存指令可以访问内存,运算指令不能访问内存。这节课我们就来学习一下R

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#risc-v
反爬虫兵法演绎答疑课堂|爬虫反爬虫调试对抗技巧以及虚拟机详解

你好,我是DS Hunter。因为一些保密需要,我们的课程充满了理论,可能你会认为难以落地。因此啊,我们总要有一讲,擦着泄密的边缘,稍稍讲一点实际的例子,也在课程的基础与理论实践篇快要结束的时候做个总结。反爬虫领域里的例子就像魔术揭秘一样,一旦了解背后的秘密了,我打赌你会先惊讶一下:哦原来是这样?然后仔细想想,就会再说:哦……不过如此!

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#爬虫#python#前端
运维36讲第12课:基于 K8S 架构下打造 CICD 平台的核心思路

本课时我们讲解一套在 K8s 环境下打造 CI\CD 平台的核心思路。K8s 架构中的 CI\CD 平台课程意义在开始之前,我给你讲一下学习本课时的意义。在课时 9 中,我们介绍了基于 Jenkins 的持续集成架构及普通使用模式下需要注意的问题。在本课时,我们来讲解基于 K8s 和 Docker 容器化部署架构下需要实现 CI\CD 平台所需关注核心知识,如: CI/CD 平台实现后需要具备什么

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#运维#kubernetes#k8s
Springboot实战14 消息驱动:如何使用 KafkaTemplate 集成 Kafka?

消息通信机制的整体工作流程如下图所示:消息通信机制示意图上图中位于流程中间的就是各种消息中间件,消息中间件一般提供了消息的发送客户端和接收客户端组件,这些客户端组件会嵌入业务服务中。消息的生产者负责产生消息,在实际业务中一般由业务系统充当生产者;而消息的消费者负责消费消息,在实际业务中一般是后台系统负责异步消费。消息通信有两种基本模型,即发布-订阅(Pub-Sub)模型和点对点(Point to

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#spring boot#kafka#java
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