joblib库的简介 对于大多数问题，并行计算确实可以提高计算速度。 随着PC计算能力的提高，我们可以通过在PC中运行并行代码来简单地提升计算速度。...以下我们使用一个简单的例子来说明如何利用Joblib实现并行计算。...time.time()函数来计算my_fun()的运行时间。...Joblib中的Parallel和delayed函数，我们可以简单地配置my_fun()函数的并行运行。...两个并行任务给节约了大约一半的for循环运行时间，结果并行大约需要5秒。
通过仔细分析你会发现，这些测试是可以并行执行的。就像原来只有一个测试人员，要测试4个浏览器，他只能测试完一个浏览器，再测试另一个浏览器，但是现在有4个测试人员，他们就可以同时进行测试。...很明显，Jenkins pipeline插件支持这种并行构建，并且使用起来也非常简单。...位于parallel块下的阶段都并行执行，而且并行阶段还可以被分到不同的Jenkins agent上执行。...如果希望所有并行阶段中的某个阶段失败后，就让其他正在执行的阶段都中止，那么只需要在与parallel块同级的位置加入failFast true就可以了。
systemctl start docker && systemctl enable docker systemctl daemon-reload # 守护进程重启 # 通过运行...我们可以使用 docker 命令的 -v 参数，把主机的目录映射到容器中。...8080 [GIN] 2020/08/09 - 16:00:30 | 200 | 99.894µs | 172.17.0.1 | GET "/ping" DockerFile构建...这里在docker里也使用go module的代理服务 ENV GO111MODULE=on ENV GOPROXY="https://goproxy.io" # 指定编译完成后的文件名，可以不设置使用默认的.../gin_docker"] 构建docker镜像 sudo docker build -t gin_docker .
使用Spark构建索引非常简单，因为spark提供了更高级的抽象rdd分布式弹性数据集，相比以前的使用Hadoop的MapReduce来构建大规模索引，Spark具有更灵活的api操作，性能更高，语法更简洁等一系列优点...然后，再来看下，使用scala写的spark程序： Java代码 package com.easy.build.index import java.util import org.apache.solr.client.solrj.beans.Field...val conf = new SparkConf().setMaster("spark://192.168.1.187:7077").setAppName("build index "); //上传运行时依赖的...，实际上它也可以支持spark on yarn （cluster 或者 client ） 模式，不过此时需要注意的是，不需要显式指定setMaster的值，而由提交任务时，通过--master来指定运行模式...，另外，依赖的相关jar包，也需要通过--jars参数来提交到集群里面，否则的话，运行时会报异常，最后看下本例子里面的solr是单机模式的，所以使用spark建索引提速并没有达到最大值，真正能发挥最大威力的是
如果在RF中运行9个Test，每个Test耗时10s，那就需要90s。下图为在RF中运行的测试结果。 如果使用Pabot，开启多个进程并行运行案例，那就会减少运行时间，这里分别2个进程和3个进程。...上面简单测试了使用Pabot开启多个进程并行执行RF案例，这里没有进程间的资源共享，所以没加锁，具体使用可以参考：https://github.com/mkorpela/pabot。...使用Pabot开启2个进程还是在原来单个执行机运行上面提到的705个测试案例，耗时减少5个小时，通过率也有提升，运行时间下降到8小时30分。...四、进一步优化 在开启2个进程并行运行705个案例减少5小时的运行时间，如果再多开启几个进程还是有下降的空间，除了多开几个进程外，还可以对案例进行优化。...由于Pabot并行运行是以Suite为单位运行的，因为项目的案例结构有的Suite中案例个数100多个，有的只有几个，这样就导致案例少的Suite几个可能已经运行完了，案例多的Suite可能才刚开始，并不能发挥并行运行的最大效果
相反，我们需要利用 Swift 的async let绑定来告诉并发系统并行执行我们的每个加载操作。使用该语法使我们能够在后台启动异步操作，而无需我们立即等待它完成。...await如果我们在实际使用加载的数据时（即形成模型时）将其与单个关键字组合Recommendations，那么我们将获得并行执行加载操作的所有好处，而无需担心状态管理或数据竞争之类的事情： extension...因此async let，当我们有一组已知的、有限的任务要执行时，它提供了一种同时运行多个操作的内置方法。但如果不是这样呢？...但是，这次我们将无法使用async let，因为我们需要执行的任务数量在编译时是未知的。值得庆幸的是，Swift 并发工具箱中还有一个工具可以让我们并行执行动态数量的任务——任务组。...相反，如果这是我们想要做的，我们必须故意让我们的任务并行运行，这只有在执行一组可以独立运行的操作时才有意义。 - EOF -
本文记录并行Ai的一种实践路线。...背景 当遇到一个任务需要多个Ai模型分别完成时，串行执行Ai可能不是最好的方法，总无法发挥GPU的最大利用率 现有平台少有并行推断的相关信息 尝试搭建一个服务式的并行Ai执行框架 思路流程...构建网络服务，在网络服务中初始化模型 留出infer接口作为服务器备用 客户端多线程向服务器提供请求，实现Ai并行执行 技术方案 python平台 使用flask搭建微服务框架 将训练好的模型在服务器中初始化...留出infer接口，注册在路由中 服务端建好服务后 while True 在那呆着 客户端将测试数据作为 post 请求向指定ip 端口 路由发送请求 服务器收到数据进行Ai推断得到结果 pytorch并行在...Linux下可以多进程，但Win下会报内存或重复加载的错误 使用多线程向服务器提供请求的方式实现并行
项目场景： 前端开发过程中常常会遇到各种开发表格的场景，有时候有的表格比较简单有的比较复杂（如下图简单示例所示，有合并项和多级表头），Elementui的el-table控件也可以支持构建复杂的表格...，本文将指导你如何快速开发复杂表格~~~问题描述及解决方案1、多级表头数据结构比较复杂的时候，可使用多级表头来展现数据的层次关系。...{ name:'李四', }, { name:'王五', }, { name:'孙七', }])2、合并行或列通过给...table传入span-method方法可以实现合并行或列，方法的参数是一个对象，里面包含当前行row、当前列column、当前行号rowIndex、当前列号columnIndex四个属性。
测试效率提升36% ~ 100%，相当可观 本文目录 并行构建索引测试 进一步提高索引构建效率 并行构建索引的限制 ---- MySQL 8.0.31于2022.10.11发布了，比我预计的日期早了一周...简言之，就是支持并行构建索引，提升索引构建性能。 并行构建索引测试 还是直接做个测试看看吧。...都先采用默认设置，最后得到的结果如下表： GreatSQL 8.0.25-16 MySQL 8.0.31 平均耗时（秒） 42.529 31.202 可以看到，使用MySQL 8.0.31重建索引的效率提升了约...这是Online DDL期间总共可以使用的buffer，如果有多个DDL并发线程，则每个线程最大可用的buffer是 innodb_ddl_buffer_size / innodb_ddl_threads.../$db/mysql.sock -e "select @@global.innodb_ddl_threads" test done 并行构建索引的限制 最后，再来看下并行构建索引新特性都有哪些限制：
测试效率提升36% ~ 100%，相当可观 本文目录 并行构建索引测试 进一步提高索引构建效率 并行构建索引的限制 MySQL 8.0.31于2022.10.11发布了，比我预计的日期早了一周，先赞一个...简言之，就是支持并行构建索引，提升索引构建性能。 并行构建索引测试 还是直接做个测试看看吧。...都先采用默认设置，最后得到的结果如下表： GreatSQL 8.0.25-16 MySQL 8.0.31 平均耗时（秒） 42.529 31.202 可以看到，使用MySQL 8.0.31重建索引的效率提升了约...这是Online DDL期间总共可以使用的buffer，如果有多个DDL并发线程，则每个线程最大可用的buffer是 innodb_ddl_buffer_size / innodb_ddl_threads.../$db/mysql.sock -e "select @@global.innodb_ddl_threads" test done 并行构建索引的限制 最后，再来看下并行构建索引新特性都有哪些限制：
C++与并行计算：利用并行计算加速程序运行在计算机科学中，程序运行效率是一个重要的考量因素。针对需要处理大量数据或复杂计算任务的程序，使用并行计算技术可以大幅度加速程序的运行速度。...以下是一些常用的C++并行计算工具：OpenMP：OpenMP是一种基于共享内存的并行计算模型，使用指令性编程方式实现并行。通过在代码中插入特定的指令，开发人员可以指定循环、函数等部分的并行执行。...结论利用并行计算可以大大加速程序的运行速度，提高计算效率。C++提供了多种并行计算工具和技术，如OpenMP、MPI和TBB等，可以帮助开发人员充分利用计算资源，实现高性能的并行计算。...在使用并行计算技术时，需要注意数据依赖性、负载均衡、数据共享和性能调优等方面的问题。合理地使用并行计算工具和技术，并注意这些注意事项，可以使C++程序在大规模数据处理和复杂计算任务中发挥出更好的性能。...根据具体的应用需求，可以使用其他并行计算库（如MPI，CUDA等）或者优化算法来实现更高效的并行图像处理。同时，注意应用并行计算时需要考虑线程安全和合理使用资源（如线程数的选择）。
目录： 1、基于docker官方的jenkins镜像启动容器 2、使用源码构建jenkins镜像并运行容器 3、使用csphere产品对容器、镜像、主机进行管理 docker近两年很火...同时也使用Jenkins近两年，所以尝试使用docker构建jenkins镜像、运行基于镜像的容器。...使用docker images查看镜像信息： ? 使用docker ps查看运行的容器信息： ? 通过web界面访问jenkins： ?...2、使用源码构建jenkins镜像并运行容器 使用git clone源码到本地： git clone https://github.com/jenkinsci/docker.git 切换到...docker目录下并使用docker build命令构建镜像： cd docker ?
并行处理：利用多线程或多进程技术，同时发起多个远程接口调用，显著减少总的处理时间。 现有方案 远程接口案例 假设第三方或者远程接口调用伪代码如下： <?...data":"2024-05-16 22:38:08"} [9] => {"data":"2024-05-16 22:38:09"} ) 可以看出上面是按顺序调用接口，总共耗时10.14秒 异步并行调用...它允许并行运行不同的进程，并具有易于使用的API。...没有安装在您当前的PHP运行时中， Pool 将自动回退到同步执行任务。 Pool类有一个静态方法 isSupported，你可以调用它来检查你的平台是否能够运行异步进程。 require '.....vendor/autoload.php'; use Spatie\Async\Pool; var_dump(Pool::isSupported()); 支持异步进程则打印true，否则为false 使用
读到这里估计很多同学该说了，这个我了解但是貌似跟yarn最大并行度没什么关系呀？别急！...重磅来袭～ 其实，yarn为了很方便控制在运行的任务数，也即是处于running状态任务的数目，提供了一个重要的参数配置，但是很容易被忽略。...也即是yarn所能同时运行的任务数受限于该参数和单个AM的内存。 那么回归本话题，可以看看该同学所能申请的AM总内存的大小是： 400GB*0.1=40GB。
/project1/bin/activate (project1)lab@ubuntu:~$ 使用venv创建python虚拟运行环境 python 3.3及以上版本在标准库中有一个venv的模块...apt-get install python3-venv $ python3 -m venv venv1 $ source venv1/bin/activate (venv1)lab@ubuntu:~$ 使用...pyenv创建不同版本的共存 前面两种方法中的主要功能是在一个操作系统里实现不同的python运行环境，其python的软件版本是相同的。...如果我们希望快速攒机不同python版本的运行环境，pyenv是一个不错的选择。...使用docker创建python运行环境 链接：https://www.oschina.net/translate/using-docker-as-a-python-development-environment
我开发了一个会运行很长时间的构建脚本，这个脚本中包含了很多的步骤。 这个脚本会运行1-2个小时。 它会从网络下载比较大的文件（超过300M）。 后面的构建步骤依赖前期构建的库。...使用这种技术可以轻松实现快照，每个快照都是所有层的一个Union mount。 生成脚本的快照 使用快照可以帮助构建一个长时运行的脚本。...使用快照构建脚本的Docker 在本节中，我将介绍我是如何使用Docker实现GHC7.8.3 ARM交叉编译器的构建脚本。Docker非常适合做这件事，但并非完美。...因为Docker不知道这些变化会不会影响到构建。 此外，使用RUN命令要注意，每次运行时它都会导致文件系统有不同的更改。在这种情况下，Docker会发现中间镜像并使用它，但是这将是错误的。...2.不要使用ENV命令来设置环境变量，请使用scriptlet。 它似乎看起来很有诱惑力：使用ENV命令来设置所有构建脚本需要的环境变量。
一、前言 相信使用Pycharm的粉丝们肯定有和我一样的想法，就是当你有5份代码时，手动一个个的运行时，正常的情况下，pycharm的输出控制台里，不是会单独新建5个输出框嘛，逐一对应每份代码。...有时候在跑一个机器学习或者网络爬虫或者其他长时间运行的Python程序的时候，你是不是一直在等待程序跑完？...前几天在Python白银交流群【巭孬】分享了一个Pycharm同一时间同时运行多个Python文件的方法，这里拿出来给大家分享下。
阅读目录： 1.开篇介绍 2.NET并行计算基本介绍 3.并行循环使用模式 3.1并行For循环 3.2并行ForEach循环 3.3并行LINQ（PLINQ） 1】开篇介绍 最近这几天在捣鼓并行计算...，发现还是有很多值得分享的意义，因为我们现在很多人对它的理解还是有点不准确，包括我自己也是这么觉得，所以整理一些文章分享给在使用.NET并行计算的朋友和将要使用.NET并行计算的朋友； NET并行编程推出已经有一段时间了...，这不太符合我们对.NET并行的强大技术的理解，所以自己搞了点资料看看，实践了一下，发现在使用.NET并行技术的时候需要注意一些细节，这些细节看代码是看不出来的，所以我们看到别人这么用我们就模仿这么用，...； 下面我们将接触.NET并行计算中的第一个使用模式，有很多并行计算场景，归结起来是一系列使用模式； 3】并行循环模式 并行循环模式就是将一个大的循环任务分解成多个同时并行执行的小循环，这个模式很实用；...，我们在做对象相关的操作时基本上都在使用LINQ，很方便，特别是Select、Where非常的常用，所以.NET并行循环也在LINQ上进行了一个封装，让我们使用LINQ的时候很简单的使用并行特性； LINQ
也就是说，当引擎对每一个possible solution进行分数计算的过程中，细化到每个步骤(Caculation)，都只能排队在同一个线程中依次计算，不管你的问题是否存在并行计算的可能。...很显然这种运算方式应用于一些可并行计划的场景下，是相当不利的。...就算是一些在业务逻辑上无法实现并行运算的情况，在引擎自行调用指定的算法进行寻优时，若可以将每个Step,甚至每个Move的运行操作，适当地分配到不同的线程中执行，那么在多核CPU的环境下，无疑能大大提升规划运算性能...而在7.9.0.Final版本中，发布了并行计算功能 - Multithreaded incremental solving....此功能只需要在配置文档中指定对应的并行线程数（可指定数量，也可由系统自行决定线程数）,在规划运算过程中，每一个Step中的各个Move即有可能被分配于不同的线程进行计算。
程序 三、运行部署Flink程序 ---- 一、构建Flink程序 构建一个Flink程序有两种方式 方式一：构建 maven 工程，导入流式应用依赖包 1.11.3 provided 方式二：基础环境构建直接使用快捷命令...【推荐在Mac或者Linux上使用】 curl https://flink.apache.org/q/quickstart.sh | bash -s 1.11.3 * -s 构建 flink 版本...StreamExecutionEnvironment env=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); //设置并行度...parallelism.default: 1 slot 和 parallelism 总结： 1、slot 是静态的概念，是指 taskmanager 具有的并发执行能力 2、parallelism 是动态的概念，是指程序运行实际使用的并发能力
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