秋季穿搭第一波
法国时尚品牌cache cache条纹毛衣～这个品牌对中国很有感情，全球入驻的第一个国家就是中国～新款毛衣超清新，秋季的一抹亮色！
宽松基础版型～微胖女孩也能轻松驾驭，圆领领口，能露出一点锁骨，美！
非常好看的一款～简单一点搭配牛仔裤帆布鞋，就足够好看啦～
#穿衣搭配[超话]##外贸原单##不潮不出街#
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终于知道为什么我的安卓机每次内存都会忽然降到少过500MB了 原来每次使用了app之后，它的缓存都不会释放 如果开了两个登录点也会有个别缓存 而微信每次一登录使用的缓存都很大（也可能是因此比微博快的原因 ）解决方法：点住图标～App Info~Storage～Clear Cache就可以释放缓存，内存又可以回到几个GB了
#FPGA#
盛立金融作为金融领域FPGA技术的领头企业，是首家实现FPGA技术在证券、期货市场应用的机构，也是唯一一家实现多个产品在实际生产环境长期运行的企业。在金融领域方面，FPGA能够实现什么现有CPU技术做不到的东西？ CPU， FPGA和另外经常被提到的GPU又到底有什么区别？
CPU：
CPU是通用处理器，被设计为可以用于任何应用。通常来讲，一个CPU核每一个时钟周期只能处理一个指令，并且指令是按顺序执行的（sequential processing）。虽然最新的CPU也能支持较大数量的核，更大的高速缓存（cache），并且新的架构能更好的支持流水线（pipelining），动态调度（dynamic scheduling）等，然而并行运算会造成大量CPU核之间的通信，高速缓存的管理会十分复杂。特别是对于网络数据的收发，由于应用程序需要依赖操作系统内核来处理网络协议，内核会产生大量的中断，进程调度，以及上下文切换（context switch），这些都会引入延迟。并且网络数据量大的时候，CPU资源将被网络协议处理大量占用。用FPGA处理网络数据收发就不需要依赖操作系统内核，而是在FPGA内部完成网络协议解析，直接将应用层数据发给应用程序。
对于计算机算法而言，用CPU处理需要将算法分为按顺序执行的一系列操作，所以虽然CPU主频很高，但对于某些算法，性能仍然不如GPU和FPGA。
FPGA：
FPGA由于其可编程特性，可以被用于实现任意的逻辑功能，FPGA的每一个时钟周期可以并行处理多个指令。由于FPGA可以被设计为专门处理某个（或某些）算法，所以即使其支持的时钟频率低于CPU，但单个时钟周期可以完成的运算可以远大于一个CPU指令可以完成的运算量，甚至整个算法都可能在几个时钟周期之内完成，所以完成整个算法FPGA所需的时钟周期数可以远低于CPU。不仅如此，FPGA的时钟频率还在不断提高，目前为止还依旧遵循摩尔定律，而CPU时钟频率已经不再按照摩尔定律提升了。除此之外，FPGA的并行处理特性使得大量的逻辑处理单元（算法单元）可以并行存在于FPGA内部。在需要处理大量数据的情况下，这些数据可以并行的分配给这些处理单元，从而获得比CPU更高的处理吞吐量。FPGA还有一个特性就是其相对CPU独立，不像GPU需要依赖CPU。对于某些特定的应用，比如程序化交易，FPGA可以完成网络协议处理、交易算法逻辑，从而避免与CPU和操作系统的通信，从而获得极低的延迟和极高的可靠性和确定性。
GPU：
GPU的特点是有大量的核（多达几千个核）和大量的高速内存，最初被设计用于游戏、计算机图像处理等。GPU主要擅长做类似图像处理的并行运算，所谓的“粗粒度并行（coarse-grain parallelism）”。这个对于图像处理很适用，因为像素与像素之间相对独立，GPU提供大量的核，可以同时对很多像素进行并行处理。但这并不能带来延迟的提升（而仅仅是处理吞吐量的提升）。比如，当一个消息到达时，虽然GPU有很多的核，但只能有其中一个核被用来处理当前这个消息，而且GPU核通常被设计为支持与图像处理相关的运算，不如CPU通用。GPU主要适用于在数据层呈现很高的并行特性（data-parallelism）的应用，比如GPU比较适合用于类似蒙特卡罗模拟（Monte Carlo simulations）这样的并行运算。GPU的另外一个问题，是它的“确定性（determinism）”不如FPGA，相对较容易产生计算错误（这个是由GPU结构决定的）。
总论
CPU，FPGA和GPU 因为设计结构的不同，有各自适合的应用场景。简而言之，在金融证券行业，CPU适用于对速度和性能要求不是特别高的应用，尤其是开发周期要求较快的应用。FPGA更适用于性能以及性能确定性要求高的应用。GPU 主要用于计算量大而且可以并行处理的应用。
盛立金融作为金融领域FPGA技术的领头企业，是首家实现FPGA技术在证券、期货市场应用的机构，也是唯一一家实现多个产品在实际生产环境长期运行的企业。在金融领域方面，FPGA能够实现什么现有CPU技术做不到的东西？ CPU， FPGA和另外经常被提到的GPU又到底有什么区别？
CPU：
CPU是通用处理器，被设计为可以用于任何应用。通常来讲，一个CPU核每一个时钟周期只能处理一个指令，并且指令是按顺序执行的（sequential processing）。虽然最新的CPU也能支持较大数量的核，更大的高速缓存（cache），并且新的架构能更好的支持流水线（pipelining），动态调度（dynamic scheduling）等，然而并行运算会造成大量CPU核之间的通信，高速缓存的管理会十分复杂。特别是对于网络数据的收发，由于应用程序需要依赖操作系统内核来处理网络协议，内核会产生大量的中断，进程调度，以及上下文切换（context switch），这些都会引入延迟。并且网络数据量大的时候，CPU资源将被网络协议处理大量占用。用FPGA处理网络数据收发就不需要依赖操作系统内核，而是在FPGA内部完成网络协议解析，直接将应用层数据发给应用程序。
对于计算机算法而言，用CPU处理需要将算法分为按顺序执行的一系列操作，所以虽然CPU主频很高，但对于某些算法，性能仍然不如GPU和FPGA。
FPGA：
FPGA由于其可编程特性，可以被用于实现任意的逻辑功能，FPGA的每一个时钟周期可以并行处理多个指令。由于FPGA可以被设计为专门处理某个（或某些）算法，所以即使其支持的时钟频率低于CPU，但单个时钟周期可以完成的运算可以远大于一个CPU指令可以完成的运算量，甚至整个算法都可能在几个时钟周期之内完成，所以完成整个算法FPGA所需的时钟周期数可以远低于CPU。不仅如此，FPGA的时钟频率还在不断提高，目前为止还依旧遵循摩尔定律，而CPU时钟频率已经不再按照摩尔定律提升了。除此之外，FPGA的并行处理特性使得大量的逻辑处理单元（算法单元）可以并行存在于FPGA内部。在需要处理大量数据的情况下，这些数据可以并行的分配给这些处理单元，从而获得比CPU更高的处理吞吐量。FPGA还有一个特性就是其相对CPU独立，不像GPU需要依赖CPU。对于某些特定的应用，比如程序化交易，FPGA可以完成网络协议处理、交易算法逻辑，从而避免与CPU和操作系统的通信，从而获得极低的延迟和极高的可靠性和确定性。
GPU：
GPU的特点是有大量的核（多达几千个核）和大量的高速内存，最初被设计用于游戏、计算机图像处理等。GPU主要擅长做类似图像处理的并行运算，所谓的“粗粒度并行（coarse-grain parallelism）”。这个对于图像处理很适用，因为像素与像素之间相对独立，GPU提供大量的核，可以同时对很多像素进行并行处理。但这并不能带来延迟的提升（而仅仅是处理吞吐量的提升）。比如，当一个消息到达时，虽然GPU有很多的核，但只能有其中一个核被用来处理当前这个消息，而且GPU核通常被设计为支持与图像处理相关的运算，不如CPU通用。GPU主要适用于在数据层呈现很高的并行特性（data-parallelism）的应用，比如GPU比较适合用于类似蒙特卡罗模拟（Monte Carlo simulations）这样的并行运算。GPU的另外一个问题，是它的“确定性（determinism）”不如FPGA，相对较容易产生计算错误（这个是由GPU结构决定的）。
总论
CPU，FPGA和GPU 因为设计结构的不同，有各自适合的应用场景。简而言之，在金融证券行业，CPU适用于对速度和性能要求不是特别高的应用，尤其是开发周期要求较快的应用。FPGA更适用于性能以及性能确定性要求高的应用。GPU 主要用于计算量大而且可以并行处理的应用。
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