Node.js v15.12.0发布，新增Linux s390x架构支持

0 下载量 192 浏览量 更新于2024-12-03 收藏 31.39MB GZ 举报
资源摘要信息:"Node.js是一个开源的JavaScript运行时环境，由Ryan Dahl于2009年创立，其主要目标是实现高性能的Web服务器和网络应用程序。Node.js的运行基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎，它支持在多个操作系统平台上运行，包括Windows、Linux、Unix和Mac OS X等。 Node.js的主要特点包括事件驱动和非阻塞I/O模型，这使得Node.js在处理大量并发连接方面表现出色，非常适合构建实时应用程序，如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务等。此外，Node.js还采用了模块化的架构，通过npm（Node package manager，Node包管理器）实现代码的共享和复用，这极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅可以用于服务器端开发，还可以用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。它可以处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等任务，因此开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序，这大大提高了开发效率和便捷性。 许多大型企业和组织，如Netflix、PayPal和Walmart等，已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台。它们利用Node.js提高了应用性能，简化了开发流程，并且能更快地响应市场需求。" 资源文件信息:"node-v15.12.0-linux-s390x.tar.gz"是一个包含Node.js v15.12.0版本的压缩包文件，它专门针对Linux平台下的s390x架构进行了优化。该压缩包内含了Node.js运行时环境的所有必需文件和库，以及相关的工具和文档。开发者可以将此文件下载并解压到Linux服务器上，完成安装后开始使用Node.js进行开发。 压缩包的文件名称列表中包含了"node-v15.12.0-linux-s390x"，这表示该压缩包是针对s390x架构的Linux系统准备的。s390x是一种由IBM设计的64位微处理器架构，常用于IBM大型机和一些高性能服务器。因此，对于拥有此类硬件的用户而言，该压缩包文件提供了一个优化版本的Node.js运行时环境，可以充分利用硬件的性能优势。 由于Linux和s390x架构的特定性，对于希望在此硬件环境下部署Node.js的开发者来说，"node-v15.12.0-linux-s390x.tar.gz"文件是实现这一目标的关键资源。开发者可以通过解压此文件，按照Node.js官方文档的指引完成安装和配置，之后即可开始基于Node.js的开发工作。 总的来说，"node-v15.12.0-linux-s390x.tar.gz"文件是Node.js v15.12.0版本的Linux s390x架构特定的发行包，它为开发者提供了一个高效且强大的JavaScript运行环境，使得开发者可以在特定硬件架构上充分发挥Node.js的性能，构建高性能的Web服务器和网络应用程序。

aspose-words-15.12.0-jdk16.jar

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aspose-words-15.12.0-jdk16.jar 用于操作将word文档转换为pdf文档的工具包，内还包含授权去除pdf水印标记的xml。详细操作使用，请参考我的文章链接：...

node-v15.12.0-linux-s390x.tar.xz

2024-04-21 上传
它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎，可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型，这使得它非常适合处理大量并发连接，从而在构建实时应用程序如...

node-v15.12.0-linux-x64.tar.gz

2024-04-15 上传
它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎，可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型，这使得它非常适合处理大量并发连接，从而在构建实时应用程序如...

frontline15.12-18.11.17745.20364_signed.exe

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frontline15.12-18.11.17745.20364_signed.exe是一个可执行文件，它可能是某些软件或游戏的安装程序，或者是某些系统工具的升级程序。其中15.12-18.11.17745.20364是版本号或者编译日期，signed表示该文件是经过数字...

'C:\ti\ccsv6\tools\compiler\ti-cgt-c2000_15.12.1.LTS\bin\ofd470'

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这是一个文件路径，看起来像是 Texas Instruments 公司的 Code Composer Studio (CCS) 集成开发环境 (IDE) 中使用的编译器工具链的路径。其中 `ti-cgt-c2000` 是针对 C2000 微控制器系列的编译器，`ofd470` 则可能是...

stata did案例及代码

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gender | -.624791 1.445252 -0.43 0.672 -3.601642 2.35206 age | .1760523 .0572664 3.07 0.005 .0583812 .293723 tenure | .6452129 .1874961 3.44 0.002 .2593699 1.031056 education | 1.845393 .6653419 ...

RT1064 EVK板外接的I2C接口在哪

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RT1064 EVK板上有两个I2C接口，分别为I2C1和I2C2。 其中，I2C1接口位于J5和J6之间，引脚为： ...- J15.12 - I2C2_SDA 你可以根据需要选择其中一个接口来使用。注意，在使用I2C接口前，需要先进行相应的初始化配置。

输入以下程序： #include<stdio.h>int main(){int a,b;char c1,c2; float d,e;double f,g;long m,n;unsigned int p,q;a=61;b=62;c1='a';c2='b'; d=3.56;e=-6.87;f=3157.890121;g=0.123456789;m=50000;n=60000;p=32768;q=40000;printf("a=%d,b=%d\nc1=%c,c2=%c\nd=%6.2f,e=%6.2f\n",a,b,c1,c2,d,e);printf("f=%15.6f,g=%15.12f\nm=%ld,n=%ld\np=%u,q=%u\n",f,q,m,n,p,q);}②运行此程序并分析结果。③在此基础上，将程序第10~14行改为c1=a;c2=b;f=3157.890121;g=0.123456789;d=f;e=g;p=a=m=50000;q=b=n=-60000;运行程序，分析结果。

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printf("f=%15.6f,g=%15.12f\nm=%ld,n=%ld\np=%u,q=%u\n", f, g, m, n, p, q); return 0; } ``` 运行结果如下： ``` a=50000,b=-60000 c1= ,c2= d=3157.89,e=0.12 f= 3157.890121,g=0.123456789000 m=50000,n=-...

转换符的正确使用方法。 ①输入以下程序： #include<stdio.h> int main() {int a,b; char c1,c2; float d,e; double f,g; long m,n; unsigned int p,q; a=61;b=62; c1='a';c2='b'; d=3.56;e=-6.87; f=3157.890121;g=0.123456789; m=50000;n=60000; p=32768;q=40000; printf("a=%d,b=%d\nc1=%c,c2=%c\nd=%6.2f,e=%6.2f\n",a,b,c1,c2,d,e); printf("f=%15.6f,g=%15.12f\nm=%ld,n=%ld\np=%u,q=%u\n",f,q,m,n,p,q); } ②运行此程序并分析结果。 ③在此基础上，将程序第10~14行改为 c1=a;c2=b; f=3157.890121;g=0.123456789; d=f;e=g; p=a=m=50000;q=b=n=-60000; 运行程序，分析结果。

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%6.2f表示输出浮点数时保留两位小数，输出宽度为6，%15.6f表示输出浮点数时保留六位小数，输出宽度为15，%15.12f表示输出浮点数时保留12位小数，输出宽度为15。 运行程序后，输出结果如下： ``` a=61,b=62 c1=a,c2...

// cudaPi.cpp : Defines the entry point for the console application. // #include "stdafx.h" #include <stdio.h> #include <cuda.h> #include <math.h> #define NUM_THREAD 1024 #define NUM_BLOCK 1 __global__ void cal_pi(double *sum, long long nbin, float step, long long nthreads, long long nblocks) { long long i; float x; long long idx = blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x; for (i=idx; i< nbin; i+=nthreads*nblocks) { x = (i+0.5)*step; sum[idx] = sum[idx]+4.0/(1.+x*x); } } int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { long long tid; double pi = 0; long long num_steps = 100000000; float step = 1./(float)num_steps; long long size = NUM_THREAD*NUM_BLOCK*sizeof(double); clock_t before, after; double *sumHost, *sumDev; sumHost = (double *)malloc(size); cudaMalloc((void **)&sumDev, size); // Initialize array in device to 0 cudaMemset(sumDev, 0, size); before = clock(); // Do calculation on device printf("Before Compute \n\n"); dim3 numBlocks(NUM_BLOCK,1,1); dim3 threadsPerBlock(NUM_THREAD,1,1); cal_pi <<<numBlocks, threadsPerBlock>>> (sumDev, (int)num_steps, step, NUM_THREAD, NUM_BLOCK); // call CUDA kernel printf("After Compute \n\n"); // Retrieve result from device and store it in host array cudaMemcpy(sumHost, sumDev, size, cudaMemcpyDeviceToHost); printf("After Copy \n\n"); for(tid=0; tid<NUM_THREAD*NUM_BLOCK; tid++){ pi = pi+sumHost[tid]; } pi = pi*step; after = clock(); printf("The value of PI is %15.12f\n",pi); printf("The time to calculate PI was %f seconds\n",((float)(after - before)/1000.0)); free(sumHost); cudaFree(sumDev); return 0; }

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这段代码是用 CUDA 计算圆周率的程序。程序使用了 GPU 并行计算的能力，加快了计算速度。在主函数中，程序会先在主机端分配一个数组 sumHost，然后在设备端分配一个与之对应的数组 sumDev。然后程序会将 sumDev 数组...
程序员Chino的日记
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