rush 是一个类似于 GNU-parallel 的工具，提供了并行化命令的处理方案。...简单使用 简单运行 $ seq 1 3 | rush echo {} 1 2 3 使用 -k 保证输出顺序不变，对比下下面两个结果： seq 1 10 | rush echo {} 8 1 2 4 7...-r 设定重试次数 这个在处理一些涉及联网的操作时应该相当有用。...seq 1 | rush 'python unexisted_script.py' -r 1 python: can't open file 'unexisted_script.py': [Errno...❞ -n 传递多行数据到命令 seq 5 | rush -n 2 -k 'echo "{}"; echo' 1 2 3 4 5 -t 设定超时 这个功能我自己认为用处不是很大，但对于处理那种长时间生信数据处理来说有时候可能会有发挥的地方
基于我自己的分析需求，几个月前我编写了一个批处理的函数，最近我将它打包发布 CRAN 上。下面我们看一下如何使用它。...这里有一点需要提醒读者注意，当 contrast_level 和 ref_level一致时，Cox 模型其实是将该变量作为一个连续变量进行处理，所以我们也可以观察到它们的样本量一致。...多变量批量处理 我们将年龄作为新的变量加入，也就是运行 2 个二变量的 Cox 模型。...227, number of events= 164 #> (1 observation deleted due to missingness) 可视化 我之前想过创建相应的可视化函数，但批量处理的结果使用表格展示更加方便...如果是单个 Cox 模型，我们可以直接使用 forestmodel 包提供的函数进行可视化。
数据抓取中的密集任务处理，往往会涉及到性能瓶颈，这时候如果能有多进程的工具来进行支持，那么往往效率会提升很多。 今天这一篇分享在R语言、Python中使用调用多进程功能进行二进制文件下载。...导入待下载的文件： 在R语言中，文件下载的思路一般有三种可选方案： 方案1——构建显示循环： 一共10个PDF文件，下载过程未设置等待时间，平均4.5m，一共44.5m,总耗时100m。...） 方案3——使用多进程包进行并发处理： 这里使用的多进程包是foreach包，你也可以尝试使用Parallel包来处理。...Python： 方案1——使用显式声明的循环进行下载： 居然比R语言的循环慢了三秒钟，接下来尝试使用多进程/多线程来尝试下载这些PDF文档。...方案2——使用threading包提供的多线程方式进行下载： 方案3——使用multiprocessing包提供的多进程功能 当使用multiprocessing包的进程池功能时，我的代码运行出现锁死挂起的状态
数据抓取中的密集任务处理，往往会涉及到性能瓶颈，这时候如果能有多进程的工具来进行支持，那么往往效率会提升很多。 今天这一篇分享在R语言、Python中使用调用多进程功能进行二进制文件下载。...—使用多进程包进行并发处理： library("parallel") library("foreach") library("iterators") 这里使用的多进程包是foreach包，你也可以尝试使用...Parallel包来处理。...,"") for text in mydata1.title] 方案1——使用显式声明的循环进行下载： def getPDF(mydata1): os.makedirs("folder1")...居然比R语言的循环慢了三秒钟，接下来尝试使用多进程/多线程来尝试下载这些PDF文档。
一、前言 前几天在Python钻石交流群【瑜亮老师】给大家出了一道Pandas数据处理题目，使用Pandas完成下面的数据操作：把data列中的元素，按照它们出现的先后顺序进行分组排列，结果如new列中展示...这篇文章主要盘点了使用Pandas完成data列数据处理，按照数据列中元素出现的先后顺序进行分组排列的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，一共6个方法，欢迎一起学习交流，我相信还有其他方法，
在操作上，无论是并行流还是顺序流，两者都提供了相同的中间操作和终端操作。这意味着你可以用几乎相同的方式进行数据处理和结果收集。...forEachOrdered 由于并行流是多线程操作，可能存在处理结果顺序问题，我们可以通过forEachOrdered()这个方法来进行处理。...，返回结果，同时通知其它尚未完成的子任务停止执行；即便是涉及distinct、sorted这两个有状态的中间操作，也不影响最终结果的一致性，系统会对每个分片的任务结果进行单独排序或去重，然后在合并结果的过程中再次进行排序或去重处理...，以此类推，在进行多次合并处理，完成最终的排序或去重，不过这种方式也会带来额外的性能开销。...，特别处理大数据量和计算密集型任务，然而，对于数据量规模较小或涉及IO操作的情况，顺序流可能会更合适，这是因为并行处理涉及线程管理和协调的额外开销，这些开销可能会抵消甚至超过了并行执行带来的性能提升，所以在是否使用并行流之前
像素处理：这阶段（在对每个像素进行光栅化处理期间）GPU完成对像素的计算和处理，从而确定每个像素的最终属性。...所以，为了保持流水线保持忙碌，GPU的设计者使用了多线程机制(multi-threading)。...而且顶点数据（xyzw），像素数据（RGBA）一般都用四元数表示，适合于并行计算。在GPU中专门设置了SIMD指令来处理向量，一次可同时处理四路数据。SIMD指令使用起来非常简洁。...GPU这种对内存使用的约束也进一步保证了并行处理的顺利完成。 为了进一步提高并行度，可以增加流水线的条数。在GPU中，有多达16组像素着色器流水线，6组顶点着色器流水线。...在单指令多数据流（SIMD）的结构中，GPU通过单指令多数据(SIMD)指令类型来支持数据并行计算。在单指令多数据流的结构中，单一控制部件向每条流水线分派指令，同样的指令被所有处理部件同时执行。
由于代码过长，截图不方便，采用代码加注释的形式.实现 makeRef 方法，该方法创建了一个去重操作的流水线，使用了并行处理来实现去重，并且在处理过程中保持了有序性 。...流的并行处理通过将数据流分成多个子流，并行处理每个子流来实现。结合源码来解析一下流的并行处理机制：在流的并行处理中，流的元素会被分成多个子流，每个子流会被分配给不同的线程进行处理。...这个方法会利用并行计算资源来同时处理多个子流，加速数据处理过程。...这个方法会按顺序处理每个子流的元素，没有并行化处理。在评估方法中，会根据 TerminalOp 的实现对子流的元素进行相应的操作，并最终返回结果。...这个方法会利用并行计算资源来同时处理多个子流，加速数据处理过程。任务的合并与结果返回：在并行执行过程中，各个线程会独立执行任务，并产生各自的部分结果。
具体来说，在 DeepSeek-V3 (DeepSeek-R1) 中，使用 Sigmoid 而不是 softmax。 4. 专家稀疏计算 只有选定的专家才能处理令牌，而其他人则保持不活动状态。...这种稀疏激活可确保任何时候仅使用模型的一小部分，从而保持计算可管理。 为什么要用 MoE 取代单一 FFN？ 可扩展性— MoE 允许模型使用更多参数进行扩展，而无需线性增加计算量。...DeepSeek-V3/R1 和 Meta 的多令牌预测有两个关键区别： “与 Gloeckle 等人（2024 年）[Meta Research] 使用独立输出头并行预测 个额外标记不同，我们按顺序预测其他标记...它从主模型的最终 Transformer 层获取输出，应用 RMSNorm 进行归一化，然后将其与输入嵌入连接起来。这些输入嵌入是从主模型中使用的相同嵌入层获得的。...与第一个预测头不同，这个头从t₂而不是t₁开始处理输入标记。然后使用线性投影层将连接的输出投影到合适的嵌入大小，然后使用可学习的 Transformer 块/层进行进一步处理。
Stream 方法在处理小规模数据或者需要保持顺序的情况下可能更适合，因为它没有并行处理的开销。 线程安全： Stream 方法是线程安全的，因为是单线程，没有多线程并发访问的问题。...parallelStream 方法在并行处理时存在线程安全性，因为多个线程可能同时访问和修改共享的数据。 结果顺序： Stream 方法保持元素的顺序，即使在并行处理时也会按照原始顺序输出结果。...parallelStream 方法在并行处理时可能会改变元素的顺序，因为多个线程并行处理不同的子任务，最后合并结果时可能会导致顺序变化。...总结 使用 Stream 方法适合处理小规模数据、需要保持顺序或对线程安全性要求较高的情况。 使用 parallelStream 方法适合处理大规模数据、不需要保持顺序或对性能要求较高的情况。...在使用时，根据具体需求选择适合的方法，可以根据数据量、性能需求和线程安全性等因素进行权衡。
这些输出随后被拼接起来，并通过一个线性变换来融合它们的结果，得到最终的多头注意力输出。这种并行连接的方式使得多头注意力机制能够同时处理不同抽象级别的信息，从而提高了模型处理复杂任务的能力。...Transformer架构特别是其在自注意力（Self-Attention）层中使用的多头注意力（Multi-Head Attention, MHA）机制，是Transformer模型能够高效处理序列数据并具备强大并行计算能力的关键...非时间顺序计算：传统的循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）在处理序列数据时，需要按照时间顺序逐步计算每个时间步的输出。...相比之下，Transformer通过自注意力层中的多头注意力机制，能够同时处理序列中的所有元素，而无需遵循任何特定的时间顺序。...自动混合精度推理能够动态地调整不同层的计算精度，以在保持模型精度的同时，最大化性能提升。
而使用并行去遍历时，数据会被分成多个段，其中每一个都在不同的线程中处理，然后将结果一起输出。...是的，这个场景下明显无需使用并行流，直接用串行流执行即可， 否则性能可能更差，因为最后又强行将所有并行结果进行了排序。 OK，下面我们先介绍一下Stream接口的相关知识。...其实很好理解，我们看一下接口中对S的使用就知道了：如sequential()、parallel()这两个方法，它们都返回了S实例，也就是说它们分别支持对当前流进行串行或者并行的操作，并返回「改变」后的流对象...以此类推，对于500万的数据也会做出同样的分割处理，到最后会设置一个阈值来规定当数据规模到多少时，停止这样的分割处理。比如，当元素的数量小于10时，会停止分割，转而使用插入排序对它们进行排序。...” 小结： 当需要处理递归分治算法时，考虑使用ForkJoinPool。 仔细设置不再进行任务划分的阈值，这个阈值对性能有影响。
因此在最终执行的指令序列中，C不能被重排序到A和B的前面（C排到A和B的前面，程序的结果将会被改变）。但A和B之间没有数据依赖关系，编译器和处理器可以重排序A和B之间的执行顺序。...下面以一个具体的例子来讲下如何使用这些规则进行推论： double pi = 3.14; //A double r = 1.0; //B double area = pi * r *...r; //C 依旧以上面计算圆面积的进行描述。...A happens-before B，定义1要求A执行结果对B可见，并且A操作的执行顺序在B操作之前，但与此同时利用定义中的第二条，A，B操作彼此不存在数据依赖性，两个操作的执行顺序对最终结果都不会产生影响...，在不改变最终结果的前提下，允许A，B两个操作重排序，即happens-before关系并不代表了最终的执行顺序。
使用Collector进行collect收集 Collector接口中的方法介绍 1....4.合并两个结果容器：combiner方法 四个方法中的最后一个——combiner方法会返回一个供归约操作使用的函数，它定义了对流的各个子部分进行并行处理时，各个子部分归约所得的累加器要如何合并。...UNORDERED—— 结果不受流中项目的遍历和累积顺序的影响。 CONCURRENT—— accumulator函数可以从多个线程同时调用，且该收集器可以并行归约流。...这种情况下，累加器对象将会直接用作归约过程的最终结果。这也意味着，将累加器A不加检查地转换为结果R是安全的。 示例 1.顺序归约过程的逻辑步骤 1. 建立新的结果容器:supplier方法 2....对结果容器应用最终转换:finisher 2.使用combiner来并行化归约过程 Collectors类 小结 collect是一个终端操作，它接受的参数是将流中元素累积到汇总结果的，各种方式(称为收集器
使用执行器服务并行化 IO 任务 6. 使用执行器服务并行化 IO 任务(CompletableFuture) 7. 使用 ExecutorService 并行处理所有任务 8. RxJava 9....使用执行器服务并行化 IO 任务(CompletableFuture) 与上述情况类似：处理传入请求的 HTTP 线程被阻塞，而 CompletableFuture 用于处理并行任务 6.1 何时使用？...使用 ExecutorService 并行处理所有任务 使用 ExecutorService 并行处理所有任务，并使用 @suspended AsyncResponse response 以非阻塞方式发送响应...因此，以非阻塞方式保持线程所带来的好处非常少，而且在此模式中处理请求所涉及的成本似乎很高。 通常，对这里讨论采用的例子使用异步非阻塞方法会降低应用程序的性能。 7.1 何时使用？...RxJava 这与上面的情况类似，唯一的区别是 RxJava 提供了更好的 DSL 可以进行流式编程，下面的例子中没有体现这一点。 性能优于 CompletableFuture 处理并行任务。
在可串行化调度中，虽然事务可能会有时间重叠，但它们的执行顺序和结果与某个串行调度的执行结果相同。可串行化调度保持了事务之间的并发一致性，避免了并发执行可能导致的问题。...如果一个调度不仅与某个串行调度的操作顺序冲突等价，还要保持事务读写操作的顺序和数据库初始状态到最终状态的读写结果一样，那么我们称它是视图可串行化的。...它确保事务可以并行执行而不相互干扰，同时保持数据的一致性和完整性。 关于并发控制的一些关键点： 自动管理：DBMS中的并发控制是自动的。...系统会自动处理锁定和解锁请求，并安排不同事务的操作，以防止冲突并确保正确的执行顺序。 锁定机制：常见的并发控制方法之一是使用锁定机制，在执行读取或写入操作之前，事务会请求并获得数据项的锁定。...这些锁定阻止其他事务同时访问相同的数据，从而避免数据不一致和冲突。 可串行化：并发控制确保事务的最终执行结果等效于按某种顺序依次执行它们，称为可串行化。
而使用并行去遍历时，数据会被分成多个段，其中每一个都在不同的线程中处理，然后将结果一起输出。...是的，这个场景下明显无需使用并行流，直接用串行流执行即可， 否则性能可能更差，因为最后又强行将所有并行结果进行了排序。 OK，下面我们先介绍一下Stream接口的相关知识。...以此类推，对于 500 万的数据也会做出同样的分割处理，到最后会设置一个阈值来规定当数据规模到多少时，停止这样的分割处理。比如，当元素的数量小于 10 时，会停止分割，转而使用插入排序对它们进行排序。...小结： ``` 当需要处理递归分治算法时，考虑使用 ForkJoinPool。 仔细设置不再进行任务划分的阈值，这个阈值对性能有影响。...如果流没有遇到顺序，大部分流操作都必须遵守该顺序。对于顺序执行，会「自动保留遇到顺序」，因为元素会按遇到它们的顺序自然地处理。
---- 4.合并两个结果容器： combiner 方法 四个方法中的最后一个—— combiner 方法会返回一个供归约操作使用的函数，它定义了对 流的各个子部分进行并行处理时，各个子部分归约所得的累加器要如何合并...原始流会以递归方式拆分为子流，直到定义流是否需要进一步拆分的一个条件为非（如果分布式工作单位太小，并行计算往往比顺序计算要慢，而且要是生成的并行任务比处理器内核数多很多的话就毫无意义了）。...现在，所有的子流都可以并行处理，即对每个子流应用【见顺序归约过程的逻辑步骤】的顺序归约算法。 最后，使用收集器 combiner 方法返回的函数，将所有的部分结果两两合并。...UNORDERED ——归约结果不受流中项目的遍历和累积顺序的影响 CONCURRENT —— accumulator 函数可以从多个线程同时调用，且该收集器可以并行归约流。...这种情况下，累加器对象将会直接用作归约过程的最终结果。这也意味着，将累加器 A 不加检查地转换为结果 R 是安全的。
而使用并行去遍历时，数据会被分成多个段，其中每一个都在不同的线程中处理，然后将结果一起输出。...是的，这个场景下明显无需使用并行流，直接用串行流执行即可， 否则性能可能更差，因为最后又强行将所有并行结果进行了排序。 OK，下面我们先介绍一下Stream接口的相关知识。...这里的要点在于，ForkJoinPool需要使用相对少的线程来处理大量的任务。比如要对1000万个数据进行排序，那么会将这个任务分割成两个500 万的排序任务和一个针对这两组500万数据的合并任务。...以此类推，对于500万的数据也会做出同样的分割处理，到最后会设置一个阈值来规定当数据规模到多少时，停止这样的分割处理。比如，当元素的数量小于10时，会停止分割，转而使用插入排序对它们进行排序。...小结： 当需要处理递归分治算法时，考虑使用ForkJoinPool。 仔细设置不再进行任务划分的阈值，这个阈值对性能有影响。 Java 8中的一些特性会使用到ForkJoinPool中的通用线程池。
编译器在不改变单线程程序语义的前提下，可以重新安排语句的执行顺序； 指令级并行的重排序。现代处理器采用了指令级并行技术来将多条指令重叠执行。...如果不存在数据依赖性，处理器可以改变语句对应机器指令的执行顺序； 内存系统的重排序。由于处理器使用缓存和读/写缓冲区，这使得加载和存储操作看上去可能是在乱序执行的。...重排序过程 一个好的内存模型实际上会放宽对处理器和编译器规则的束缚，也就是说软件技术和硬件技术都为同一个目标而进行奋斗：在不改变程序执行结果的前提下，尽可能提高并行度。...，对最终结果也不会存在影响，它们之间执行顺序可以重排序。...写后读，或者三种操作都是存在数据依赖性的，如果重排序会对最终执行结果产生影响，编译器和处理器在重排序时，会遵守数据依赖性，编译器和处理器不会改变存在数据依赖性关系的两个操作的执行顺序 重排序对多线程的影响
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