问题标签 [coalescing]

我正在考虑的用例是创建一个绝望的以自我Null为中心的合并。

此代码有效，但需要对相关Null问题进行明确检查：

我希望能够省略显式检查并简单地做

但这不起作用，因为 myNull是一个对象，因此被视为真实。

该规范似乎表明这是不可能的，但是 javascript 是一个如此奇怪的生态系统，我希望有人能够提出一个可能的解决方案。

（另外请不要争论这种类型的优点Null，我知道这是一个潜在的有争议的问题，我完全感兴趣的是它是否可以完成，而不是是否应该完成。）

这可能是基本问题，但谷歌没有返回令人满意的结果。

如果我使用 Redis 作为缓存并向 Redis 发送大量相同的请求，它是否会将其合并为一个请求并仅将一个请求转发到服务器以防缓存未命中？

在我的网站上，三元运算符被全部使用，我正在考虑尝试更新它们以合并。这只是一个例子，我希望得到有关进行过渡的提示/建议。合并的事情是它发送它找到的第一个值/字符串，所以我不确定合并是否可能？

是否有可能将其变成合并或我应该坚持使用三元运算符？

我知道我可以测试条件并像这样运行代码：

但是，如果可能的话，我想在一行中完成。与此类似的东西（这是我希望它工作的完整代码行）：

我正在做的是一个网络爬虫，然后将文件保存在一个 excel 文件中。对于它找到的每个链接元素，如果不只是添加元素，请在其后添加一个空行。

我目前正在用 OpenCL 编写一个较小的项目，我正在尝试找出真正导致内存合并的原因。每本关于 GPGPU 编程的书都说 GPGPU 应该如何编程，而不是为什么硬件更喜欢这样。

那么它是某种特殊的硬件组件来合并数据传输吗？还是只是为了更好地利用缓存？还是完全不同的东西？

我正在尝试创建一个简单的待办事项列表。在介绍 Realm 或 coreData 之前，我想对其进行测试，看看是否一切顺利。

我知道我可能可以在某些if 条件下完成这项工作，但我希望能够使用nil 合并运算符（我只是喜欢它的简单性），而且我不确定它为什么不起作用。

我让它在没有它的情况下工作，但真的很感兴趣它表现得这样的原因是什么。

当我启动应用程序时，即使我将一些项目添加到数组并打印出来，它也只会显示“未添加类别” ，列表保持不变。

这是 FauxData 类：

抱歉，如果这太简单或重复，我无法找到合适的答案。

我正在尝试在 C++ 中制作自己的内存分配器以用于教育目的，并且我有这样的代码：

而且我对如何合并未使用的内存块感到困惑。我正在尝试像这样测试它：

正如预期的那样，输出为 8。我的问题：

• 为什么输出是正确的？
• 这样的代码正确吗？如果没有，还有其他方法可以实现两个内存块的合并吗？

更新：所有方法都可以正常工作。例如，这会起作用：

输出为 54。

更新 2：首先，我的任务不是从操作系统请求一个新的内存块来实例化一个对象，而是从一个空闲块的链接列表（在启动程序时分配）中提供它。我的问题是我可以拥有不同大小的多态对象，并且不知道如何拆分内存块，或者有效地合并（我通过合并或合并块来理解）它们（如果请求分配）。

使用 C#，知道为什么以下方法返回57.999999999999993（而不是58）吗？

我最近开始学习 Swift，现在我正在尝试安全地解开来自可能包含或不包含该密钥的 JSON 响应的多个变量。

JSON 响应示例：

在这里，我正在尝试以下操作：

如果值为 nil，我想要做的是给出bar一个默认值（合并），例如"Not Available"为了在标签中显示它。

是否可以？我怎么能那样做？

我正在 Pascal 上运行内存合并实验并得到意想不到的nvprof结果。我有一个内核，可以将 4 GB 的浮点数从一个数组复制到另一个数组。nvprof报告gld_transactions_per_request和的混淆数字gst_transactions_per_request。

我在 TITAN Xp 和 GeForce GTX 1080 TI 上进行了实验。结果相同。

使用 CUDA 10.1 版编译：

简介：

分析结果中有一些令人困惑的部分：

• gld_transactions = 536870914，这意味着每个全局负载事务平均应该是4GB/536870914 = 8 bytes。这与以下一致gld_transactions_per_request = 16.000000：每个 warp 读取 128 个字节（1 个请求），如果每个事务是 8 个字节，那么我们需要128 / 8 = 16每个请求的事务。为什么这个值这么低？我期望完美的合并，所以类似于 4 个（甚至 1 个）事务/请求。
• gst_transactions = 134217728并且gst_transactions_per_request = 4.000000，所以存储内存更有效？
• 请求和实现的全局加载/存储吞吐量 ( gld_requested_throughput, gst_requested_throughput, gld_throughput, gst_throughput) 是150.32GB/s每个。我希望负载的吞吐量低于商店的吞吐量，因为我们每个请求有更多的事务。
• gld_transactions = 536870914但是l2_read_transactions = 134218800。始终通过 L1/L2 高速缓存访​​问全局内存。为什么 L2 读取事务的数量如此之少？它不能全部缓存在 L1 中。( global_hit_rate = 0%)

我想我读nvprof错了结果。任何建议，将不胜感激。

这是完整的分析结果：