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英特尔推出采用数据并行 C ++ 编程语言的 OneAPI

英特尔在 Supercomputing 2019 活动中推出了OneAPI 编程模型。 据悉,OneAPI 计划是英特尔的统一编程方法,可简化跨不同计算体系结构的应用程序开发。它将有助于使用现代C ++功能对CPU和加速器进行编程,这些功能通过称为Data Parallel C ++(DPC ++)的新编程语言来表达并行性。 而关于数据并行C ++(即DPC ++)编程语言的概述是:DPC ++ 是一种编程语言,其允许开发人员使用一个源代码文档为CPU,GPU,FPGA和其他硬件加速器进行编码。它是一种开放的,跨行业的编程语言(基于C ++概念和SYCL),被吹捧为“单一体系结构专有语言的替代”。 此处的目标是简化编程并允许跨硬件目标重复使用代码,同时允许调整到特定的加速器。 英特尔OneAPI Beta版支持两种编程样式:直接编程和API编程。其中,DPC ++则属于直接编程领域。 值得一提的是,这两种编程样式将提供有效的统一开发模型,从而促进跨各种异构处理硬件的完整本机代码性能。 参考消息:https://fossbytes.com/intel-launches-oneapi-wi...

如何使用DataWorks--HoloStudio联合查询实时(Blink)、离线(MaxCompute)数据。

离线大数据场景主要基于MaxCompute进行批量数据分析,实时数据场景主要是依靠实时计算做初步的数据清洗再对接数据库来完成数据的实时分析需求。但随着业务精细化运营的加深以及大促的常态化,单一的数据场景并不能满足业务的需求,而实时离线联合使用的场景诉求变得越来越多。例如双11大促当天快结束时,某手机店铺需要冲击一下销量,运营通过对实时数据分析发现当前店铺的加购率高但是转化不行,为了提高转化率,想针对部分人群发放一些优惠券或者红包来促进转化,但加购的实时人群数量庞大,如何选取最精准的人群成为一大难题。这时,运营调用历史购买数据即离线数据,通过对实时数据和离线数据在某个条件下的聚合查询对用户进行分层,最后筛选出最精准的人群来进行优惠券发放。交互式分析与大数据生态无缝打通,在离线数据场景上,与MaxCompute在底层打通,支持直接查询

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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