来源:编程派 翻译:caspar 译文:https://segmentfault.com/a/1190000000414339 原文:https://medium.com/building-things-on-the-internet/40e9b2b36148 本文长度为5200字,建议阅读8分钟 本文教你通过一行Python实现并行化。 Python在程序并行化方面多少有些声名狼藉。撇开技术上的问题,例如线程的实现和GIL,我觉得错误的教学指导才是主要问题。常见的经典Python多线程、多进程教程多显
《Java8 Stream编码实战》的代码全部在https://github.com/yu-linfeng/BlogRepositories/tree/master/repositories/stream-coding,一定要配合源码阅读,并且不断加以实践,才能更好的掌握Stream。
Parallel 具有多种静态方法,用于并行执行一组操作。这些方法可以显著提高处理大量数据时的性能,因为它们可以将工作负载分配到多个处理器核心或线程上。
随着Java开发工具包(JDK)9的发布,大量的注意力都集中在Java的最新特性上,包括引入模块(通过集成项目Jigsaw)。尽管最近的很多关注都集中在这些强大的新功能上,但下一个版本的Java:JD
随着Java开发工具包(JDK)9的发布,大量的注意力都集中在Java的最新特性上,包括引入模块(通过集成项目Jigsaw)。尽管最近的很多关注都集中在这些强大的新功能上,但下一个版本的Java:JDK 10已经开始准备了。在本文中,我们将粗略地介绍一下JDK 10的主要特性,并探讨JDK 10中可能包含的一些特性。 请注意,本文中所包含的信息在写本文时是准确的。但是到发布时,JDK 10特性组预计将会增加。 新功能 与之前的JDK版本一样,对于即将到来的JDK 10也有一些主要特性。这些特性可以分为两个主
请注意,本文中所包含的信息在写本文时是准确的。但是到发布时,JDK 10特性组预计将会增加。
上一篇文章:(1条消息) 【JDK8 新特性 6】收集Stream流中的结果_一切总会归于平淡的博客-CSDN博客
我们在日常工作中经常要“批量”处理一些任务,比如“批量”解压目录下的gz文件。当然,用shell写一个for循环是很简单就可以实现的,比如下面这样:
包括静态数据使用CDN、本地缓存、分布式缓存等,以及对缓存场景中的热点key、缓存穿透、缓存并发、数据一致性等问题的处理。
译者:caspar 译文:https://segmentfault.com/a/1190000000414339 原文:https://medium.com/building-things-on-the-internet/40e9b2b36148 Python 在程序并行化方面多少有些声名狼藉。撇开技术上的问题,例如线程的实现和 GIL,我觉得错误的教学指导才是主要问题。常见的经典 Python 多线程、多进程教程多显得偏"重"。而且往往隔靴搔痒,没有深入探讨日常工作中最有用的内容。 传统的例子 简单搜
如果待处理任务满足: 可拆分,即任务可以被拆分为多个子任务,或任务是多个相同的任务的集合; 任务不是CPU密集型的,如任务涉及到较多IO操作(如文件读取和网络数据处理) 则使用多线程将任务并行运行,能够提高运行效率。 假设待处理的任务为:有很多文件目录,对于每个文件目录,搜索匹配一个给定字符串的文件的所有行(相当于是实现grep的功能)。 则此处子任务为:给定一个目录,搜索匹配一个给定字符串的文件的所有行。总的任务为处理所有目录。 将子任务表示为一个函数T,如下所示: def T(dir, pattern)
專 欄 ❈Pytlab,Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用,主要语言为Python,C,C++。熟悉数值算法(最优化方法,蒙特卡洛算法等)与并行化 算法(MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化)以及python优化方法,经常使用C++给python写扩展。 blog:http://ipytlab.com github:https://github.com/PytLab ❈— 前言 并行计算是使用并行计算机来减少单个计算问题所需要的时间,我们可以通过利用编程语言显
之前微信公众号里有一位叫sara的朋友建议我写一下Parallel的相关内容,因为手中商城的重构工作量较大,一时之间无法抽出时间。近日,这套系统已有阶段性成果,所以准备写一下Parallel的相关内容,正好也延续之前的C#并发编程系列。
沿用微软的写法,System.Threading.Tasks.::.Parallel类,提供对并行循环和区域的支持。 我们会用到的方法有For,ForEach,Invoke。
1.通常我们在获取到一个list列表后需要一个挨着一个的进行遍历处理数据,如果每次处理都需要长时间操作,那整个流程下来时间就是每一次处理时间的总和。
转自:https://www.cnblogs.com/sorex/archive/2010/09/16/1828214.html
在理想情况下,编译器使用自动并行化能够管理一切事务,使用OpenMP指令的一个优点是将并行性和算法分离,阅读代码时候无需考虑并行化是如何实现的。当然for循环是可以并行化处理的天然材料,满足一些约束的for循环可以方便的使用OpenMP进行傻瓜化的并行。
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-best-practices-guide/index.html 来阅读原文。
Python运行的慢是历来被诟病的,一方面和语言有关,另一方面可能就是你代码的问题。语言方面的问题我们解决不了,所以只能在编程技巧上来提高程序的运行效率。下面就给大家分享几个提高运行效率的编程方法。
JDK 10 是 Java 10 标准版的部分实现,将于 2018 年 3 月 20 日发布,改进的关键点包括一个本地类型推断、一个垃圾回收的“干净”接口。
Executor框架可以帮助将任务的提交和任务的执行解耦合,用户只需要将任务提交给Executor之后,其自会按照既定的执行策略来执行任务。但是要注意并不是所有的任务都适合于所有的执行策略。如下任务需要制定特殊的执行策略。
1000倍的速度听起来很夸张。Python并不以速度著称。这是真的吗?当然有可能 ,关键在于你如何操作!
使用Pandas dataframe执行数千甚至数百万次计算仍然是一项挑战。你不能简单的将数据丢进去,编写Python for循环,然后希望在合理的时间内处理数据。
在这学期的并行计算课程中,老师讲了OpenMP,MPI,CUDA这3种并行计算编程模型,我打算把相关的知识点记录下来,便于以后用到的时候查阅。
Transformer体系结构已经成为大型语言模型(llm)成功的主要组成部分。为了进一步改进llm,人们正在研发可能优于Transformer体系结构的新体系结构。其中一种方法是Mamba(一种状态空间模型)。
想必热爱游戏的同学小时候,都幻想过要是自己要是能像鸣人那样会多重影分身之术,就能一边打游戏一边上课了,可惜漫画就是漫画,现实中并没有这个技术,你要么只有老老实实的上课,要么就只有逃课去打游戏了。虽然在现实中我们无法实现多重影分身这样的技术,但是我们可以在计算机世界中实现我们这样的愿望。
Python 在程序并行化方面多少有些声名狼藉。撇开技术上的问题,例如线程的实现和 GIL,我觉得错误的教学指导才是主要问题。常见的经典 Python 多线程、多进程教程多显得偏"重"。而且往往隔靴搔痒,没有深入探讨日常工作中最有用的内容。
Taichi是基于python开发的高性能图形编程语言,为了解决python速度较慢的问题,特别设计了编译器,进一步提高了图形编程应用的生产力和可移植性。按Boss胡的说法是你只要装好了Taichi,别人的代码你copy过来基本上就可以直接用了,而不像OpenGL的一些你还得安装很多其他依赖库才能跑代码。
这是新的系列教程,在本教程中,我们将介绍使用 FPGA 实现深度学习的技术,深度学习是近年来人工智能领域的热门话题。
分支/合并框架的目的是以递归的方式将可以并行的任务拆分成更小的任务,然后将每个子任务的结果合并起来生成整体结果。
https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/
Stream 不是集合元素,它不是数据结构并不保存数据,它是有关算法和计算的,它更像一个高级版本的 Iterator。原始版本的 Iterator,用户只能显式地一个一个遍历元素并对其执行某些操作;高级版本的 Stream,用户只要给出需要对其包含的元素执行什么操作,比如 “过滤掉长度大于 10 的字符串”、“获取每个字符串的首字母”等,Stream 会隐式地在内部进行遍历,做出相应的数据转换。
在本节中,我们使用 Dask 和 dask.delayed 并行化简单的 for 循环样例代码。通常,这是将函数转换为与 Dask 一起使用所需的唯一函数。
提升R代码运行速度并不需要很高级的优化技术, 例如代码并行化, 使用数据库, 使用c++等. 实际上, 通过简单的操作, 就能够是R的运算速度显著的加快, 下面介绍几种方法.
之前的两篇文章,分别介绍了CPU和CPU Cache两个话题,性能是永恒的核心。我们也谈到了优化CPU性能面临的三堵墙:
在前面的章节中,我们一直在处理一次性处理整个任务的命令和管道。然而,在实践中,您可能会发现自己面临一个需要多次运行相同命令或管道的任务。例如,您可能需要:
如果您倾听来自Oracle的人们谈论Java 8背后的设计选择,您会经常听到并行性是主要动机。 并行化是lambdas,流API和其他方面的驱动力。 我们来看一下流API的示例。
根据文章内容总结的摘要
假如在此刻,您已经将数据全部加载到panda的数据框架中,准备好进行一些探索性分析,但首先,您需要创建一些附加功能。自然地,您将转向apply函数。Apply很好,因为它使在数据的所有行上使用函数变得很容易,你设置好一切,运行你的代码,然后…
https://segmentfault.com/a/1190000000414339
今天小强带来java8的Stream,Stream是java8中新增加的一个特性,被java猿统称为流。
在 QCon Plus 大会上,Juan Fumero 谈到了 TornadoVM,一种 Java 虚拟机(JVM)高性能计算平台。Java 开发人员可以通过它在 GPU、FPGA 或多核 CPU 上自动运行程序。
Parallel LINQ 1 System.Linq.ParallelEnumerable 重要方法概览: 1)public static ParallelQuery<TSource> AsParallel<TSource>(this IEnumerable<TSource> source);启用查询的并行化 2)public static ParallelQuery<TSource> AsOrdered<TSource>(this ParallelQuery<TSource> source);启用将数据
很多时候生信工作者处理多个文件,对每个文件做的操作都是一样的,这个时候,写一个for循环串行处理可能就行了。但有时候串行操作耗时较久,例如做个bwa mem比对,如果一个一个文件处理,时间就是累加的。
很容易使用自定义的线程池去异步执行,而且CompletableFuture为我们提高了强大的任务编排和异常处理方法。
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