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。...他开发的其他几个工具也比较有名，如 seqkit[1]、csvtk[2]。感兴趣的朋友可以访问他的博客[3]。 rush 提供的功能特性非常多，作为技术介绍文，这里我只会简单介绍它的基础核心功能。...$ seq 1 10 | rush -k echo {} 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 要并行的命令是可以包裹在引号中的...-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。...❞ -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
背景 本文是一个短文章，介绍Java 中的并行处理。 说明：10多分钟读完的文章我称之为短文章，适合快速阅读。...2.知识 并行计算（parallel computing）一般是指许多指令得以同时进行的计算模式。在同时进行的前提下，可以将计算的过程分解成小部分，之后以并发方式来加以解决。...从理论上讲，在 n 个并行处理的执行速度可能会是在单一处理机上执行的速度的 n 倍。...Java 中的并行处理 JDK 8 新增的Stream API（java.util.stream）将生成环境的函数式编程引入了Java库中，可以方便开发者能够写出更加有效、更加简洁的代码。...steam 的另一个价值是创造性地支持并行处理（parallel processing）。
通过 PyTorch 使用多个 GPU 非常简单。...在多 GPU 中执行前馈，后馈操作是非常自然的。尽管如此，PyTorch 默认只会使用一个 GPU。...通过使用 DataParallel 让你的模型并行运行，你可以很容易的在多 GPU 上运行你的操作。...我们放置了一个输出声明在模型中来检测输出和输入张量的大小。请注意在 batch rank 0 中的输出。...input size", input.size(), "output size", output.size()) return output 创建模型并且数据并行处理
在这个教程里，我们将学习如何使用数据并行（DataParallel）来使用多GPU。...PyTorch非常容易的就可以使用GPU，可以用如下方式把一个模型放到GPU上： device = torch.device("cuda：0") model.to(device) 然后可以复制所有的张量到...然而，PyTorch默认将只是用一个GPU。你可以使用DataParallel让模型并行运行来轻易的让你的操作在多个GPU上运行。...导入和参数 导入PyTorch模块和定义参数。 阅读全文／改进本文
在现代软件开发中，充分利用多核处理器的并行处理能力已成为提高应用性能的关键。在Java中，Executor提供了一个工具集，用于简化多线程编程，其中线程池是其核心组件之一。...在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用线程池来优化任务处理 1、线程池的基本概念 线程池（Thread Pool）是一种基于池化技术的多线程处理方式。...性能提升：通过并行处理多个任务，可以显著提高应用性能。 更好的线程管理：线程池提供了一种统一管理线程的方式，包括线程的创建、执行和销毁。...2、实现线程池的示例代码 让我们通过一个简单的示例来看看如何在Java中实现线程池。...在这个例子中，我们假设有一个 List 集合，每个元素代表一个任务需要的数据。 List params = new ArrayList(); // ...
处理JSON类型的文件主要有以下几种方式: 使用Org.json库 使用Google的GSON库 使用号称速度最快的Jackson库 使用Jackson库来解析JSON的方法： New 一个 ObjectMapper...对象，后续将利用这个ObjectMapper对象来进行一系列的操作。...ObjectMapper 直接 WriteValueAsString即可 将JSON文本转换为JavaObject 用ObjectMapper 直接 readValue 即可 将JSON文本转换为JsonNode来进行后续处理...用ObjectMapper进行readTree(str) 返回一个Node 调用Node的Get方法来获取相关的节点 用get().asText() 可以实现ToString 使用Jackson库的一些注意事项...要实现Set/Get方法 从JSON反序列化为对象时，要确定这个类有无参数的Default Construstor构造函数 直接从JsonNode调用get方法返回的是一个节点，需要用asText等方法进行转换
在国际化应用中，对日期/时间的处理远比你想象中的更难，特别是当涉及到时区的时候。为什么会这么难？我们该如何解决它？请听我为你一一解析。...所以，一旦遇到“下个月”、“第 2 周”这样的概念，先要明白它是指公历系统中的。...所以，不要在数据库中存储人类可读格式，而应该存储时刻，否则会丢失信息。只有在把时间显示给人类的时候，才应该临时转换成人类可读格式。只传输时刻在 API 中，我们只应该传输时刻。...除了让用户强制修改客户端的时区之外，还可以允许当前用户指定一个时区，在应用服务器上用这个时区进行换算。不过，这种情况下客户端需要对日期选择器进行特殊处理，以便让用户感知的日期与实际使用的日期保持一致。...指定数据库会话的时区我们经常需要根据年月日周等标准进行统计。这时候只通过指定区间就不容易统计了。我们可以把数据库会话的时区修改为用户期望的时区。
前言 在上篇文章《浅谈深度学习:如何计算模型以及中间变量的显存占用大小》中我们对如何计算各种变量所占显存大小进行了一些探索。...优化显存 在Pytorch中优化显存是我们处理大量数据时必要的做法，因为我们并不可能拥有无限的显存。...如果进行一次backward那么需要的就更多。...一种可能的情况是这些引用不在Python代码中，而是在神经网络层的运行中为了backward被保存为gradient，这些引用都在计算图中，我们在程序中是无法看到的： 后记 实际中我们会有些只使用一次的模型...限于篇幅这里不进行讲解，下一篇会进行说明。
执行的部分结果： 将transforms组合： 执行的部分结果： 结语 transfroms是一种常用的图像转换方法，他们可以通过Compose方法组合到一起，这样可以实现许多个transfroms对图像进行处理...transfroms方法提供图像的精细化处理，例如在分割任务的情况下 ，你必须建立一个更复杂的转换管道，这时transfroms方法是很有用的。
*它将整数值从 1 递增到 numJobs，然后将每个值发送到名为 jobs 的通道中*/ for j := 1; j <= numJobs; j++ { jobs <- j } close(...*/ // 收集处理结果 /*它从 results 通道中接收数据，并且重复执行直到接收到 numJobs 个数据为止。...*/ for a := 1; a <= numJobs; a++ { <-results } } /*在这个示例中，我们首先创建了两个 int 类型的通道 jobs 和 results， 用于传递任务和处理结果...每个 worker 会从 jobs 通道中接收任务 ，处理完后将结果发送到 results 通道中。...通过这种方式，我们可以轻松地搭建并行处理管理，让多个任务可以并发处理， 同时保持任务处理结果的顺序。当所有任务都处理完成后，程序会退出主 goroutine。*/
在Vuex中处理异步操作，可以使用actions来执行异步操作并更新状态。 一个处理异步操作的示例： 在Vuex的store中定义一个actions对象，其中包含处理异步操作的方法。...fetchData action中执行异步操作，例如发起API请求，然后在请求完成后通过mutations更新状态。...当异步操作完成后，可以使用context.commit来调用mutations中的方法，更新状态。...context对象包含了当前的state、getters和commit等属性，可以用于在actions中访问和操作状态。...actions中的异步操作是非必需的，如果没有异步操作需求，也可以直接在mutations中更新状态。异步操作通常用于处理需要等待响应的操作，例如API请求、定时器等。
在几年之前，开发人员不会去考虑在服务端之外处理大量的数据。现在这种观念已经改变了，很多Ajax程序需要在客户端和服务器端传输大量的数据。此外，更新DOM节点的处理在浏览器端来看也是一个很耗时的工作。...而且，需要对这些信息进行分析处理的时候也很可能导致程序无响应，浏览器抛出错误。 将需要大量处理数据的过程分割成很多小段，然后通过JavaScript的计时器来分别执行，就可以防止浏览器假死。...先看看怎么开始： function ProcessArray(data,handler,callback){ ProcessArray()方法支持三个参数： data:需要处理的数据 handler:处理每条数据的函数...首先，先计算endtime，这是程序处理的最大时间。do.while循环用来处理每一个小块的数据，直到循环全部完成或者超时。 JavaScript支持while和do…while循环。...如果使用while循环，那么当开发者设置一个很小或者很低的endtime值的时候，那么处理就根本不会执行了。
，在深度学习模型的训练过程中应用广泛。...）配合使用； albumentations支持各种任务（图像分流）的数据扩增操作 albumentations它可以对数据集进行逐像素的转换，如模糊、下采样、高斯造点、高斯模糊、动态模糊、RGB转换、随机雾化等...；也可以进行空间转换（同时也会对目标进行转换），如裁剪、翻转、随机裁剪等。...2.5 Pytorch数据读取 由于本次赛题我们使用Pytorch框架讲解具体的解决方案，接下来将是解决赛题的第一步使用Pytorch读取赛题数据。...在Pytorch中数据是通过Dataset进行封装，并通过DataLoder进行并行读取。所以我们只需要重载一下数据读取的逻辑就可以完成数据的读取。
前言 在Web开发中，JavaScript是一种常用的脚本语言，用于增强网页的交互性和动态性。HTML事件是用户与网页交互时发生的动作，如点击、鼠标移动、键盘输入等。...本文将介绍如何在JavaScript中处理HTML事件，以实现更丰富的用户体验和交互功能。 什么是HTML事件 HTML事件是指在网页中发生的用户交互动作，如点击、鼠标移动、键盘输入等。...通过JavaScript，我们可以对这些事件进行监听和处理，以实现相应的功能。 JavaScript中处理HTML事件的方法 在JavaScript中，可以使用多种方法来处理HTML事件。...使用事件监听器可以同时处理多个事件，也可以在需要时移除事件监听器。 总结 在JavaScript中处理HTML事件是实现网页交互和动态功能的重要手段。...在开发过程中，根据实际需求选择合适的事件处理方法，并注意优化代码以提高性能。
因此，它主要是一个机器学习库，而不是一个通用的信号处理库。...PyTorch 的好处可以在 torchaudio 中看到，因为所有计算都通过 PyTorch 操作进行，这使得它易于使用并且感觉像是一个自然的扩展。...conda conda install -y -c pytorch-nightly torchaudio 从 Source 如果您的系统配置不在上述支持的配置中，您可以从源代码构建 torchaudio...API 参考 API 参考位于此处：http://pytorch.org/audio/ 公约 由于 torchaudio 是一个机器学习库，并且构建在 PyTorch 之上，torchaudio 围绕以下命名约定进行了标准化...在这里，在文档中，我们使用省略号“…”作为张量其余维度的占位符，例如可选的批处理和通道维度。 贡献指南 请参考CONTRIBUTING.md 数据集免责声明 这是一个下载和准备公共数据集的实用程序库。
静态资源处理是前端工程经常遇到的问题，在真实的工程中不仅仅包含了动态执行的代码，也不可避免地要引入各种静态资源，如图片、JSON、Worker 文件、Web Assembly 文件等等。...而静态资源本身并不是标准意义上的模块，因此对它们的处理和普通的代码是需要区别对待的。...使用场景在日常的项目开发过程中，我们一般会遇到三种加载图片的场景:在 HTML 或者 JSX 中，通过 img 标签来加载图片，如:在 CSS 中通过 background 属性加载图片，如:background: url('../.....生产环境处理在前面的内容中，我们围绕着如何加载静态资源这个问题，在 Vite 中进行具体的编码实践，相信对于 Vite 中各种静态资源的使用你已经比较熟悉了。
静态数组常用于合约中需要处理固定数量数据的场景，例如固定数量的参与者或预定义的常量值。...一个显著的限制是，Solidity 不直接支持像 JavaScript 中的 Set 这样的动态数据结构。这使得在 Solidity 中处理集合操作（如去重）变得更加复杂和昂贵。...这些数据结构虽然足以满足许多简单需求，但在处理更复杂的数据操作时，如自动去重或排序，它们显得力不从心。...3.2 在 Solidity 中实现去重的难度 在 Solidity 中去重的主要难点在于如何在保证数据唯一性的同时控制 gas 成本。...去重操作的复杂性可能导致 gas 消耗迅速增加，特别是在处理大型数组或在复杂逻辑中嵌套多次去重操作时。
如何在C语言中进行日期和时间处理日期和时间处理在许多软件和应用程序中都是非常重要的功能。无论是计算两个日期之间的天数，还是计算某个日期是星期几，C语言提供了丰富的库函数和功能来满足这些需求。...本文将介绍如何在C语言中进行日期和时间处理。18如何在C语言中进行日期和时间处理1. 获取当前日期和时间要获取当前的日期和时间，可以使用time.h头文件中的time函数。...判断某个日期是星期几要判断某个日期是星期几，可以使用tm结构体中的tm_wday成员。该成员表示星期几，其中0表示星期日，1表示星期一，以此类推。可以根据这个值来输出相应的星期几。...可以根据具体的需求选择合适的函数来处理日期和时间。总结C语言提供了丰富的函数和功能来进行日期和时间处理。...同时，还提到了其他一些常用的日期和时间处理函数。掌握这些技巧和函数，可以更方便地进行日期和时间处理，提高程序的功能和灵活性。
如何在面试中处理竞争与压力 猫头虎博主 摘要 面试是一个充满竞争和压力的过程。面对强大的竞争者和高强度的面试问题，如何保持冷静、展现自己的能力并成功脱颖而出？...本文将为你提供实用的策略和建议，帮助你在面试中应对竞争和压力。 引言 无论你是刚刚开始职业生涯的应届生，还是已经在行业内积累了丰富经验的资深人士，面试中的竞争和压力都是无法避免的。...# 示例：将自己的技能与行业平均水平进行比较 def compare_skills_with_average(my_skills, industry_average): unique_skills...充分准备 对于即将面对的面试问题，进行充分的准备和模拟。 2. 呼吸与放松 面试前，进行深呼吸和简单的放松练习，帮助你保持冷静。 3. 转移焦点 将焦点从“我怎么样？”...反思与成长 无论面试结果如何，都进行反思，找出可以改进的地方。 2. 建立抗压能力 将面试视为锻炼自己抗压能力的机会。 3. 扩大社交网络 每次面试都是与行业内的专家建立联系的机会。
Fayson在前面的文章《如何在Hadoop中处理小文件》和《如何使用Impala合并小文件》中介绍了什么是Hadoop中的小文件，以及常见的处理方法。这里Fayson再补充一篇文章进行说明。...当根据分区进行查询时，只需要扫描必要分区的数据，从而显著提升查询性能。 在HDFS中尽量保存大文件的原则同样适用于分区表的每个分区，我们应尽量保证每个分区对应的HDFS目录下的文件都较大。...这样即使我们只扫描单个文件夹下的所有文件，也会比处理分散在数个分区中的数百甚至数千个文件性能要好。...当查询处理大量数据时，这些作业会被分解为大量的map或者reduce来并行执行。 Hive查询执行的最后一个Map-Reduce作业的task数将决定查询生成的文件数。...如上一节所述，也即没有办法只处理表中的小文件，而保持大文件不变。 FileCrusher使用MapReduce作业来合并一个或多个目录中的小文件，而不会动大文件。
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