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。...{1} {2} {3}' -d = a b c -D 自定义记录分隔符 $ echo a b c d | rush -D " " -k 'echo {}' a b c d ❝「记录」理解为数据的行，...❞ -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
使用场景 1. 云函数概念 云函数是一段运行在云端的代码，无需管理服务器，在开发工具内编写、一键上传部署即可运行后端代码。 云函数的原理是基于事件驱动，当指定事件发生时，自动触发云函数执行。...云函数可以处理图片、音频、视频等多媒体文件，支持多种格式转换和处理，例如对图片进行压缩、裁剪、打水印等操作。同时，云函数也提供了丰富的数据处理和分析功能，例如数据库操作、机器学习推理、文件存储等。...测试 发一个 上面 请求路径的 web 请求，立即收到了处理结果 资源使用这里产生了一条记录 import requests url = "https://service-*******apigw.com...使用场景 一个很大的计算任务，可以拆解成独立的 n个子任务 使用 异步事件云函数，分别同时进行计算（本地内存等可能不支持这么大），缩短整体运行时间 云函数按量收费，减少本地机器资源的闲置
响应式编程 被观察者 运算符 4. 并行编程 线程 进程 使用多个进程 接口 Executor ，ProcessPoolExecutor 5. 锁 6....分布式处理 dask pyspark mpi4py 科学计算 7....响应式编程 旨在打造出色的并发系统 响应速度快 伸缩性高，处理各种负载 富有弹性，应对故障 消息驱动，不阻塞 ReactiveX 是一个项目，实现了用于众多语言的响应式编程工具，RxPy 是其中一个库...并行编程 问题是独立的，或者高度独立的，可以使用多核进行计算 如果子问题之间需要共享数据，实现起来不那么容器，有进程间通信开销的问题 线程 以共享内存方式实现并行的一种常见方式是 线程 由于 python...分布式处理 dask https://www.dask.org/ pyspark 用户提交任务，集群管理器自动将任务分派给空闲的执行器 mpi4py 科学计算 https://pypi.org/project
在Java中可以使用标准库提供的javax.imageio和java.awt.image包来进行图像处理。 首先，你需要使用ImageIO类的静态方法read()来读取图像文件。...BufferedImage对象的形式读取PNG文件： File file = new File("image.png"); BufferedImage image = ImageIO.read(file); 然后，你可以使用...Graphics2D对象对图像进行编辑。...Color.RED); g2d.drawLine(0, 0, image.getWidth(), image.getHeight()); g2d.dispose(); 除此之外，你还可以修改像素数据来进行图像处理...alpha << 24) | (red << 16) | (green << 8) | blue; image.setRGB(x, y, pixel); } } 最后，你需要使用
它易于理解和解析，并且可以与许多编程语言一起使用。在Java中，处理JSON数据最流行的方法是使用Jackson库。...2、创建Java对象 在使用Jackson库之前，需要指定一个Java类来表示JSON数据的结构。...最后，使用readValue()方法将JSON字符串转换为Person对象，并打印此对象的属性值。...然后，我们使用ObjectMapper的writeValueAsString()方法将Person对象转换为JSON字符串，并打印此字符串。...5、处理复杂的JSON数据格式 如果JSON数据比较复杂，并且包含多个嵌套的对象和数组，则需要增加Java类的层数来确保它们可以正确地表示JSON文件的结构。
Python 进行并行处理，觉得非常有帮助，因此介绍给大家，用我的风格对文章做了编译。...下面就举个例子进行说明： 在图像处理领域，我们有时候要处理海量的图像数据，比如几百万张照片进行尺寸统一化调整，然后扔到神经网络中进行训练。...这就是并行处理 这1000张照片，也可以分成多个进程来处理。...用 concurrent.futures 库只要多3行代码： 代码中，首先把具体的处理过程打包成函数 load_and_resize()，然后用框出来的3行代码，即可实现多线程处理： with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor...这个语句意味着，用6个进程，来并行对 image_file 文件进行 load_and_resize 处理。
概述 在对接第三方接口时，有些接口可能会比较耗时，为了提高接口调用的效率，可以考虑使用异步请求。通过异步请求，可以在发起接口调用后立即返回结果，而不需要等待接口返回。 正常请求 <?...接口简单：构建查询语句、POST请求、分流上传下载大文件、使用HTTP cookies、上传JSON数据等等。 发送同步或异步的请求均使用相同的接口。...使用PSR-7接口来请求、响应、分流，允许你使用其他兼容的PSR-7类库与Guzzle共同开发。...“这里可以使用Promise和异步请求来同时发送多个请求。 安装 compsoer require guzzlehttp/guzzle 伪代码 <?
这时候可以在动作工作栏中动作1的子菜单向看到图像大小，说明我们对图片的图像大小进行了调整。 ? 然后调整画布大小至160 * 160，按住快捷键Ctrl + Alt + c，弹出 ?...这时候一套完整的图像处理操作完成，在动作的工作栏单击如下提示的小方框，完成动作的录制。 ? 批量处理 完成动作的录制后，笔者接下来带大家进行批量操作。...在PS的菜单栏中点击文件—自动—批处理，弹出一个批处理操作面板，依次完成如下操作可实现批量操作： ?...批量处理的时间根据文件的数量可长可短，读者们耐心等待即可。 创建快捷批处理 为了方便后续同样的批处理操作，可以通过创建快捷批处理导出一个exe格式的可执行文件。...在PS的菜单栏，单击文件—自动—创建快捷批处理，和之前批处理的操作类似： ?
[源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (4) --- 如何设置各种并行 目录 [源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (4) --- 如何设置各种并行 0x00 摘要 0x01...本文将看看 Megatron 如何处理设置并行。...本系列其他文章为： [源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (1) --- 论文 & 基础 [源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (2) --- 整体架构 [源码解析] 模型并行分布式训练...接下来看看数据和张量模型的并行性对性能的影响。在较大的批处理量和微批处理量为1的情况下，数据并行通信并不频繁；张量模型并行需要对批处理中的每个微批进行all-to-all通信。...我们应该注意到，尽管数据并行可以带来高效的扩展，但我们不能单独使用数据并行来处理训练超大模型，因为 a）内存容量不足，b）数据并行的扩展限制。 3.4 实验 我们接下来做一个实验看看。
使用PHP GD库进行图像处理是PHP编程开发中常用的技术，而将其与SVG格式结合使用可以使图像处理更加灵活、高效和美观。本篇文章将围绕PHP GD库如何使用SVG格式进行图像处理展开探讨。...PHPGD库如何使用SVG格式进行图像处理SVG是可缩放矢量图形（Scalable Vector Graphics）的缩写，是一种基于XML的开放标准矢量图形文件格式，支持图像的无损放大和缩小，同时还可以用...三、PHP GD库如何使用SVG格式进行图像处理？PHP GD库是PHP中一种常用的图像处理库，它支持各种常见的位图格式（如JPEG、PNG等）和少数矢量图形格式（如PDF），但不支持SVG格式。...因此，我们可以使用php-svg-lib库来将SVG格式文件转换为PNG格式文件，这个过程不会重新生成图片。第二步，使用PHP GD库对PNG格式的图片进行图像处理。...在使用PHP GD库对PNG格式的图片进行图像处理时，就像使用任何其他支持的格式一样，可以使用GD库中提供的函数绘制、剪切、改变大小、旋转、加水印、合并等操作。
* GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用，转载请联系小编并注明来源。...准备工作 生成数据 使用 TPC-H 生成数据 #TPC-H Population Generator (Version 3.0.0) #生成10G的数据 $ ..../dbgen -vf -s 10 修改my.cnf vim /etc/my.cnf #设置IPB为8G innodb_buffer_pool_size = 8G #设置并行查询的使用最大内存(此处为...可以将dbgen和dists.dss拷贝到同一目录使用 dss.ddl 和 dss.ri 文件 准备表结构和索引文件 dss.ddl 和 dss.ri 到工作目录 $ cd /data/tpch/tpch...（16线程）的执行时间，与不开启并行查询的执行时间如下： SQL1 SQL3 SQL5 SQL6 SQL10 SQL12 SQL19 PQ16 1m25.645s 1m5.514s 8m56.306s
准备工作 生成数据 使用 TPC-H 生成数据 #TPC-H Population Generator (Version 3.0.0) #生成10G的数据 $ ..../dbgen -vf -s 10 修改my.cnf vim /etc/my.cnf #设置IPB为8G innodb_buffer_pool_size = 8G #设置并行查询的使用最大内存(此处为...可以将dbgen和dists.dss拷贝到同一目录使用 dss.ddl 和 dss.ri 文件 准备表结构和索引文件 dss.ddl 和 dss.ri 到工作目录 $ cd /data/tpch/tpch...----+ 4 rows in set (0.00 sec) mysql> show processlist; mysql> explain for connection **; 测试结果 开启并行查询...（16线程）的执行时间，与不开启并行查询的执行时间如下： SQL1 SQL3 SQL5 SQL6 SQL10 SQL12 SQL19 PQ16 1m25.645s 1m5.514s 8m56.306s
早上一看，硬盘没有写入活动，就确定可以进行下一步工作了。所以就mv了几个文件。...于是，把僵尸数据处理掉，又找到其对应的源文件，修改后，重新来过。 所以 对于重要的文件要反复确认是否已经处理完成，或上传或下载完成。
下面是一个关于使用Python在几行代码中分析城市轮廓线的快速教程 说一句显而易见的话：轮廓线很美。 在本文中，我们将学习如何从图片中获取轮廓线轮廓。类似于： 让我们开始吧。...最终，即使使用B&W图像，我们也能分辨出轮廓线。 1.2模糊步骤 中值和归一化滤波器步骤都是用于在保持边的同时对信号的噪声进行滤波的步骤。...它解释了如何使用拉普拉斯滤波器以非深度学习的方式应用边缘检测 它解释了如何使用图像进行从头到脚的实验，以及如何创建一个有效的图像处理管道 当然，这本身很有趣，因为它为你提供了一个分析不同城市轮廓线的工具...你可以看到，城市A和城市B有不同的概况，特别是使用提取的信号，我们可以通过以下方式深化这项研究： 提取轮廓线的平均值、中值和标准差 使用深度学习对城市轮廓线进行分类 对轮廓线与时间进行统计研究（轮廓线如何随时间演变...我们还可以使用这种方法作为更复杂研究的起点，并且可以使用编码器-解码器来改进这些结果。
当两个或多个线程需要同时访问共享资源时，系统需要一个同步机制来确保一次只有一个线程使用该资源。Mutex是一个同步原语，它只允许对一个线程的共享资源进行独占访问。...在每个线程中使用该对象的WaitOne（）和ReleaseMutex（）方法包装您想要在关键部分执行的任何代码 使用Mutex类，您可以调用WaitHandle.WaitOne方法加锁，用ReleaseMutex...以下示例显示如何使用本地Mutex对象来同步对受保护资源的访问。...DecThread(); myt1.thrd.Join(); myt2.thrd.Join(); Console.Read(); } } 使用...通常，当存在当两个或多个线程正在等待同一个互斥锁同时可用导致死锁的风险时使用此方法，。死锁听起来很糟糕，因为它可能导致应用程序互相等待导致而出现无响应或者超时。
curl_setopt($ch2, CURLOPT_URL, "http://www.php.net/"); curl_setopt($ch2, CURLOPT_HEADER, 0); // 创建批处理...curl_multi_init(); // 增加2个句柄 curl_multi_add_handle(mh,ch1); curl_multi_add_handle(mh,ch2); running=null; // 执行批处理句柄
[源码分析]并行分布式任务队列 Celery 之 子进程处理消息 0x00 摘要 Celery是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统，专注于实时处理的异步任务队列，同时也支持任务调度。...在前文中，我们介绍了Celery 多线程模型，本文介绍子进程如何处理消息。...需要注意的是，这里的 fun 是 _trace_task_ret，用户自定的函数由 _trace_task_ret 内部调用； 进行后续处理，比如给父进程发送 READY； 代码如下: def workloop...3.2 得到父进程消息 wait_for_job 函数最终辗转调用到了_make_recv_method，就是使用管道 conn 的 读取函数来处理。...具体 子进程是通过 _make_recv_method来读取消息，就是使用管道 conn 的 读取函数来处理。 这里是子进程了。
我们将了解什么是 A/B 测试，了解其在渐进式交付中的作用，并使用一个简单的示例展示 A/B 测试如何与Argo Rollouts配合使用。...让我们看看如何使用 Argo Rollouts 进行渐进式交付中的 A/B 测试。...这用于并行创建基线和金丝雀部署，并比较两者生成的指标以决定后续步骤。 AnalysisTemplate：此模板定义如何执行分析。...在这篇文章中，我们将讨论如何使用 Argo Rollouts Experiment进行金丝雀部署。...Result: Failed 这是一个简短的演示，展示了如何使用 Argo Rollouts 进行渐进式交付中的 A/B 测试。
[源码解析] PyTorch 分布式(18) --- 使用 RPC 的分布式管道并行 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(18) --- 使用 RPC 的分布式管道并行 0x00 摘要 0x01...本文介绍如何使用 RPC 来完成分布式管道并行。 本文以DISTRIBUTED PIPELINE PARALLELISM USING RPC 的翻译为基础，加入了自己的理解。...分布式优化器(2)----数据并行优化器 [源码解析] PyTorch分布式优化器(3)---- 模型并行 [源码解析] PyTorch 分布式(14) --使用 Distributed Autograd...和 Distributed Optimizer [源码解析] PyTorch 分布式(15) --- 使用分布式 RPC 框架实现参数服务器 [源码解析] PyTorch 分布式(16) --- 使用异步执行实现批处理...1.2 基础知识 之前的教程分布式 RPC 框架入门 展示了如何使用torch.distributed.rpc 为 RNN 模型实现分布式模型并行。
一、背景 实际的业务开发过程中，我们经常需要对用户的隐私数据进行脱敏处理，所谓脱敏处理其实就是将数据进行混淆隐藏，例如下图，将用户的手机号、地址等数据信息，采用*进行隐藏，以免泄露个人隐私信息。...但如果是类似上面那种很多位置的数据，需要分门别类的进行脱敏处理，通过这种简单粗暴的处理，代码似乎就显得不太优雅了。...思考一下，我们可不可以在数据输出的阶段，进行统一数据脱敏处理，这样就可以省下不少体力活。 说到数据输出，很多同学可能会想到 JSON 序列化。...那么问题来了，如何在序列化的时候，进行数据脱敏处理呢？ 废话不多说，代码直接撸上！...四、参考 1、CSDN - 注解实现json序列化的时候自动进行数据脱敏 2、yanbin.blog - 自定义 Jackson 注解与禁用某一特定的注解 3、简书 - 数据脱敏处理
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