导读：随着各类算法学习库的出现，算法的使用门槛被降低，使用模式也逐渐从代码复现转变为命令的标准化调用。...但传入数据格式不清晰、结果看不懂的问题依然影响了对算法的使用，因此我们将算法调用进一步提炼为“标准输入->命令执行->结果解读”三个步骤，并推出的“公式化调用”系列，从应该准备什么样的数据、能获得什么样的结果角度...1 kmeans简介 kmeans是聚类算法中的一种，通过点与点之间的距离计算，将相近的点聚为一组。...2 调用公式 python中可从sklearn.cluster导入KMeans实现算法调用。以此为背景介绍数据的输入格式和结果。...().fit()训练+predict()预测 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X2) pre_new = kmeans.predict
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。...为了使用自动并行化对Mandelbrot集合进行计算，必须对代码进行内联：书中首次使用自动并行化时候，通过性能分析发现工作在线程中并未平均分配。...当然我再一次见识到了OpenMP傻瓜化的并行操作机制，纠正工作负荷不均衡只要更改并行代码调度子句就可以了，使用动态指导调度，下面代码是增加了OpenCV的显示部分： #include "Fractal.h
在很多场景中我们需要通过并行化的方式来提高程序运行的速度，比较典型的需求就是并行下载。...前期遇到一个需求是要批量下载瓦片，每次大概下载上百万个瓦片，要想提高瓦片的下载速度，只能通过并行化的方式，下面把我解决此问题的思路和代码总结如下： 第一步确定线程个数（ThreadCount），这个要根据网络情况和硬件配置进行确定...以上就是使用Parallel进行并行化编程的方式，看似简单的代码，其实蕴藏了一个哲学问题（所有问题上升到一定程度都是哲学问题）——做事要细分：将一件复杂的事情尽量根据实际情况进行细分，完成一件一件小的任务
为了赋予数据每个维度同等的重要性，我们在运用欧氏距离时，必须先对数据进行规范化，比如将每个维度都缩放到[0,1]之间。 2.3 质心的计算 在Kmeans算法中，将簇中所有样本的均值作为该簇的质心。...|X(i)−uc(i)||2 与其他机器学习算法一样，我们要最小化这个代价函数，但这个函数没有解析解，所以只能通过迭代求解的方法来逼近最优解（这一点也和众多机器学习算法一样吧）。...numpy.ndarray类型X.shape #输出(1000,2)y.shape #输出(1000,)对应每个样本的真实标签 对该数据集进行聚类分析，聚类个数设置为10(因为有十种数字)，质心初始化方式为随机初始化...而且，不改动上面的代码，每一次得到的结果也不一样，这是因为Kmeans聚类对于初始质心的选取是敏感的，而上面的代码中我们采用随机初始化质心的方式。...算法在“二分”的时候，采取的也是随机初始化质心的方式。
“ 这篇文章尝试借用数据离散化这个事给大家讲明白K-Means算法的含义。” ? 01 — 数据离散化 数据离散化是数据预处理的一个非常重要的步骤，就是将连续的数据分成几个段。...因此，就需要在数据预处理阶段将连续属性的数给它离散化，除此之外离散化还具有以下好处： 提高计算效率 分类模型计算需要 距离计算模型（k均值、协同过滤）中降低异常数据对模型的影响 图像处理中的二值化处理...03 — 常用的数据离散化方法 离散化的工作很容易理解，就是依照一定规律把写数据给分成少数的几类。那这个规律是什么呢？...（例如0），然后得到一个只拥有两个值域的二值化数据集。...06 — 小结 本文概要讲了数据离散化和K-Means算法的理论基础。
在这里，我们将看几个有关Citus如何采用标准SQL并将其转换为以分布式形式运行以便可以并行化的示例。结果是您可以看到单节点数据库的查询性能提高了100倍或更多。...如果未使用该查询，我们会将查询拆分并跨节点并行发送给所有分片。 作为快速更新，Citus中的一个表是另一个表。...用SQL编写，用MapReduce思考 Citus对实时分析的支持是自从我们早期以来，人们就一直使用Citus的工作负载，这要归功于我们先进的查询并行化。...性能远远超过count（*） 虽然count（*）很容易看出它是如何工作的，但是您可以执行更多操作。如果要获得四个平均值并将它们平均在一起，则实际上并不会获得结果平均值。...分布式SQL不一定很困难，但是可以肯定很快 下推连接和并行化的好处是： 您不必通过网络发送太多数据，这比在内存中扫描要慢 您可以一次利用系统中的所有内核，而不是在单个内核上运行查询 您可以超出可以在一台计算机中装载多少内存
文章目录 1.简介 1.1 算法思想 1.2 排序过程 1.3 复杂度分析 2.二路归并实现 2.1 C++ 串行实现 2.2 C++ 并行实现 2.2.1 并行思路 2.2.2 并行代码 参考文献...2.2 C++ 并行实现 2.2.1 并行思路 将待排序数组通过偏移量进行逻辑切分为多块，将每个块传递给多个线程调用二路归并排序函数进行排序。待各个块内有序后，再合并各个块整合成有序数列。...2.2.2 并行代码 线程函数，供创建出来的线程调用。...arrayLen/blockNum; int blockIndex[blockNum];//各个块中元素在数组中的下标，VC可能不支持变量作为数组的长度，解决办法可使用宏定义 // 初始化块内元素起始下标...resultArray[i]=smallest; } } main 函数中创建多线程完成并行排序，代码如下： int main(int argc,char* argv[]) { int
对于java、python之类的支持多线程的语言可以使用多线程编程，但也会增加程序的复杂性，像php这样的不支持多线程的语言只能借助其他方法实现并行，下面总结几种比较实用的并行化框架。...值得一提yar的并行操作是通过libcurl的并行实现的，服务端代码必须能够通过http访问到。...对于tpc和unix socket目前只能进行同步请求，如需要并行实现需要自行加入消息队列之内的东西去实现。...4、nodejs，是一个事件驱动的单进程语言，可以通过这种异步编程模式实现对后台业务的并行处理。...在实际的应用中的选择什么样的并行框架可能会根据各个方面来抉择，不管选择哪个，带来的一个很大的好处是使程序SOA化，减小代码间的耦合度，更变方便扩展。
本文将简要概括其算法思想，串行代码及其并行化。 一、基数排序算法简介 1....C/C++并行版本 基于串行版本，在Linux平台利用Pthreads实现多线程并行执行，提升基数排序的性能。 2.1并行思路 将待排序数组逻辑分块，将每个块分配给不同的线程执行，达到并行的效果。...blockIndex[blockNum];//各个块中元素在数组中的下标，VC可能不支持变量作为数组的长度，解决办法可使用宏定义 for(int i=0;i<blockNum;++i)//初始化块内元素起始下标...break; } } resultArray[i]=smallest;//本次循环最小数放入结果数组 } } main函数中创建多线程完成并行排序
写了个多核跑程序的例子，从《go语言编程而来》。关键就是runtime.NumCPU()读出cpu核数，runtime.GOMAXPROCS(MULTICORE...
深层模型的并行化框架和训练加速方法是深度学习走向实用的重要基石，已有多个针对不同深度模型的开源实现，Google、Facebook、百度、腾讯等公司也实现了各自的并行化框架。...GPU（Graphic Process Units，图形处理器）的众核体系结构包含几千个流处理器，可将矢量运算并行化执行，大幅缩短计算时间。...腾讯深度学习平台（Mariana）是为加速深度学习模型训练而开发的并行化平台，包括深度神经网络的多GPU数据并行框架，深度卷积神经网络的多GPU模型并行和数据并行框架，以及深度神经网络的CPU集群框架。...Mariana基于特定应用的训练场景，设计定制化的并行化训练平台，支持了语音识别、图像识别，并积极探索在广告推荐中的应用[36]。...强有力的基础设施和定制化的并行计算框架，让以往不可想象的训练任务加速完成，为深度学习走向实用奠定了坚实的基础。
parallelize并行化集合是根据一个已经存在的Scala集合创建的RDD对象。集合的里面的元素将会被拷贝进入新创建出的一个可被并行操作的分布式数据集。
[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。...数据并行，模型并行，流水线并行这几种并行之中，每个节点分别属于哪个部分？ 如何避免流水线带来的问题。 我们接下来就仔细分析一下。...0x02 初始化 initialize_model_parallel 方法用来设置模型并行，所以我们接下来就具体分析。...，如何把多种并行模式组合在一起。
Appium系列分享 Appium自动化(一)常用的API接口 Appium自动化(二)常用的API接口 Appium自动化(三)常用的API接口 Appium自动化(四)常用的API接口...Appium自动化(五)常用的API接口 Appium自动化(六)Appium启动app Appium自动化(七)通过脚本自动化获取apk的包名和对应启动activity Appium自动化...(八)通过脚本自动化获取设备deviceName和platformVersion Appium自动化(九)如何处理多设备的启动参数 ---- 前言 ?...前面的文章呢，我们简单的去讲诉了一些api，并且我们讲了如何启动app进行测试，并且我们可以根据自动化获取我们的待测app的apkname和luanchactivity以及设备的一些参数信息， 并且我们扩充到多设备...，那么问题来了，我们怎么多设备并行呢，这次给大家分享，如何做到，多设备并行。
目录 何为并行和并发Python有哪些相关的模块该如何选择合适的模块CPU-bound和I/O-bound问题threading、asyncio和multiprocessing优劣抉择结论 何为并行和并发...在文章开始之前先看看来自 StackOverflow 的一篇回答是如何解释并行和并发的。...对于并行而言就比较孤独了，只有 multiprocessing 。...CPU-bound和I/O-bound问题 在决定如何选择之前，要解决两个主要问题CPU-bound和I/O-bound，因为所有的问题都可以归结为这两类问题。...其核心是事件循环（event loop），事件循环控制这每一个任务如何运行以及何时运行，也就是说事件循环需要维护一个关于事件状态的列表。
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。...使用mpi4py 由于实验室的集群都是MPI环境，我还是选择使用MPI接口来将代码并行化，这里我还是用了MPI接口的Python版本mpi4py来将代码并行化。...组内集合通信接口 由于本次并行化的任务是在种群繁衍时候进行的，因此我需要将上一代种群进行划分，划分成多个子部分，然后在每个进程中对划分好的子部分进行选择交叉变异等遗传操作。...可视化如下图: ? 核心数与优化时间的关系: ? 核心数与加速比: ?...可见针对上述两个案例，MPI对遗传算法的加速还是比较理想的，程序可以扔到集群上飞起啦~~~ 总结 本文主要总结了使用mpi4py对遗传算法进行并行化的方法和过程，并对加速效果进行了测试，可见MPI对于遗传算法框架
翻译：陈之炎 校对：顾伟嵩 本文约3200字，建议阅读7分钟本教程的目标是展示如何使用OpenCV的parallel_for_框架轻松实现代码并行化。...目标 本教程的目标是展示如何使用OpenCV的parallel_for_框架轻松实现代码并行化。为了说明这个概念，我们将编写一个程序，利用几乎所有的CPU负载来绘制Mandelbrot集合。...第二个（弱）预备条件与任务相关，因为不是所有任务的计算都可以/适合以并行方式来运行。为了尽量保持简单，可以将任务分解为与存储器无关的多个元素，从而使其更加容易实现并行化。...在计算机视觉处理过程中，由于大多数时间里一个像素的处理不依赖于其它像素的状态，所以往往更加容易实现并行化。...简单的示例：绘制Mandelbrot集合 这个例子中将展示如何绘制Mandelbrot集合，将普通的顺序代码实现并行化计算。
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。
在现实当中，并行化流开始并没有引起我的注意，直到我发现了它的应用场景后才发现，并行化流在提高性能以及编码难易程度上，代码bug上似乎要更胜一筹。...，是一种数据并行化，流本身就擅长对数据进行运算。...我们分别举几个数据量不同的例子，来说明for循环、串行化Stream流、并行化Stream流的性能在我本机的性能。 ?...从曲线图可以看出90000个学生以前3者的性能都是几毫秒，并没有太大区别，从90000个学生过后，串行化流性能主键走弱，并行化流的性能开始逐渐赶上for循环，但注意这并不意味着从900000个数据后并行化的数据就一定会超越...如果想要使用parallelStream想提高性能，一定要根据实际情况做好测试，因为并行化的流性能不一定比串行化流性能高。
3.应用中的并行 一说起让你的服务高性能的手段，那么异步化，并行化这些肯定会第一时间在你脑海中显现出来，在之前的文章：《异步化，你的高并发大杀器》中已经介绍过了异步化的优化手段，有兴趣的朋友可以看看。...将这五个查询服务并行查询，在理想情况下可以优化至50ms。当然说起来简单，我们真正如何落地呢？...5.最后 本文介绍了什么是并行化，并行化的各种历史，在Java中如何实现并行化，以及并行化的注意事项。希望大家对并行化有个比较全面的认识。...最后给大家提个两个小问题: 在我们并行化当中有某个任务如果某个任务出现了异常应该怎么办?...在我们并行化当中有某个任务的信息并不是强依赖，也就是如果出现了问题这部分信息我们也可以不需要，当并行化的时候，这种任务出现了异常应该怎么办?
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