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原文地址:http://www.dotnetcurry.com/dotnet/1360/concurrent-programming-dotnet-core 今天我们购买的每台电脑都有一个多核心的 CPU，允许它并行执行多个指令。操作系统通过将进程调度到不同的内核来发挥这个结构的优点。 然而，还可以通过异步 I/O 操作和并行处理来帮助我们提高单个应用程序的性能。 在.NET Core中，任务 (tasks) 是并发编程的主要抽象表述，但还有其他支撑类可以使我们的工作更容易。 并发编程 - 异步 vs. 多
上一篇介绍了OptaPlanner 7.32.0.Final版本中的SolverManager接口可以实现异步求解功能。本篇将继续介绍SolverManager的另一大特性 - 批量求解。
通常Java开发人员喜欢使用同步代码编写程序,因为这种请求(request)/响应(response)的方式比较简单，并且比较符合编程人员的思维习惯;这种做法很好，直到系统出现性能瓶颈；在同步编程方式时由于每个线程同时只能发起一个请求并同步等待返回，所以为了提高系统性能，此时我们就需要引入更多的线程来实现并行化处理；但是多线程下对共享资源进行访问时，不可避免会引入资源争用和并发问题；另外操作系统层面对线程的个数是有限制的，不可能通过无限的增加线程数来提供系统性能；最后使用同步阻塞的编程方式还会导致浪费资源，比如发起网络IO请求时候，调用线程就会处于同步阻塞等待响应结果的状态，而这时候调用线程明明可以去做其他事情，等网络IO响应结果返回后在对结果进行处理。
【编者按】算法速度、系统性能以及易用性的瓶颈，制约着目前机器学习的普及应用，DMLC分布式深度机器学习开源项目（中文名深盟）的诞生，正是要降低分布式机器学习的门槛。本文由深盟项目开发者联合撰写，将深入介绍深盟项目当前已有的xgboost、cxxnet、Minerva和Parameter Server等组件主要解决的问题、实现方式及其性能表现，并简要说明项目的近期规划。文章将被收录到《程序员》电子刊（2015.06A）人工智能实践专题，以下为全文内容： 机器学习能从数据中学习。通常数据越多，能学习到的模型就越
该文介绍了分布式系统的基本概念、设计原则、关键技术、实践案例以及未来展望。主要目的是让读者快速了解分布式系统的来龙去脉，了解它的产生背景、使用场景、主要使用技术以及优秀的实践案例。
作者介绍：韩伟，1999年大学实习期加入初创期的网易，成为第30号员工，8年间从程序员开始，历任项目经理、产品总监。2007年后创业4年，开发过视频直播社区，及多款页游产品。2011年后就职于腾讯游戏
本次培训主要专注在四个重要的概念：连续处理流数据，事件时间，有状态的流处理和状态快照。
最近将内部测试框架的底层库从mocha迁移到了AVA，迁移的原因之一是因为AVA提供了更好的流程控制。
如果你在应用程序的后端使用过JavaScript进行编码，你可能对"promises"（承诺）有所了解。如果你对JavaScript中的承诺及其与代码的关系不太熟悉，它们基本上用于表示异步函数的最终调用/成功/失败。异步函数或操作是不在解释时运行的函数，可以与其他操作并行运行。相反，同步代码一次只运行一个操作，没有能力同时发送多个请求。
最近在研究Spring Boot中的异步处理，发现涉及到异步和多线程的很多知识点，就先写几篇关于异步与多线程的文章，带大一起回顾或学习一下相关的知识点。下面开始正文内容：
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Adam Geitgey 编译 | 元元、Lisa、Saint、Aileen Python绝对是处理数据或者把重复任务自动化的绝佳编程语言。要抓取网页日志?
机器之心报道 编辑：张倩 在强化学习研究中，一个实验就要跑数天或数周，有没有更快的方法？近日，来自 SalesForce 的研究者提出了一种名为 WarpDrive（曲率引擎）的开源框架，它可以在一个 V100 GPU 上并行运行、训练数千个强化学习环境和上千个智能体。实验结果表明，与 CPU+GPU 的 RL 实现相比，WarpDrive 靠一个 GPU 实现的 RL 要快几个数量级。 深度强化学习是一种训练 AI 智能体的强大方法。然而，如何将强化学习应用于多个智能体或高维状态、观察结果、行动空间等复杂
近日，由北京大学崔斌教授数据与智能实验室（ Data and Intelligence Research LAB, DAIR）开发的通用黑盒优化系统 OpenBox 开源发布！
总算开始了，大家最关心的问题，也是我们面试经常会遇到的问题。相信不少同学都会经历过面试官提出的这个问题。如果你的本专业就是计算机相关的专业，那么这个问题非常简单，但如果你不是的话，那么还真是要补补课呢。
再有两天就进入2018了,想想还是要准备一下明年的工作方向。回想当初开始学习函数式编程时的主要目的是想设计一套标准API給那些习惯了OOP方式开发商业应用软件的程序员们，使他们能用一种接近传统数据库软件编程的方式来实现多线程，并行运算，分布式的数据处理应用程序，前提是这种编程方式不需要对函数式编程语言、多线程软件编程以及集群环境下的分布式软件编程方式有很高的经验要求。前面试着发布了一个基于scalaz-stream-fs2的数据处理工具开源项目。该项目基本实现了多线程的数据库数据并行处理，能充分利用域内服务器的多核CPU环境以streaming，non-blocking方式提高数据处理效率。最近刚完成了对整个akka套装（suite）的了解，感觉akka是一套理想的分布式编程工具：一是actor模式提供了多种多线程编程方式，再就是akka-cluster能轻松地实现集群式的分布式编程，而集群环境变化只需要调整配置文件，无需改变代码。akka-stream是一套功能更加完整和强大的streaming工具库，那么如果以akka-stream为基础，设计一套能在集群环境里进行分布式多线程并行数据处理的开源编程工具应该可以是2018的首要任务。同样，用户还是能够按照他们熟悉的数据库应用编程方式轻松实现分布式多线程并行数据处理程序的开发。
下面是一个简单介绍matlab并行计算的文章，属于不知道多少次的转载，我找到原文地址了
外部工作者任务已添加到BPMN和CMMN引擎中。这是一个新的范例，可用于在BPMN和CMMN引擎之外执行服务逻辑。
Python是一门非常适合处理数据和自动化完成重复性工作的编程语言，我们在用数据训练机器学习模型之前，通常都需要对数据进行预处理，而Python就非常适合完成这项工作，比如需要重新调整几十万张图像的尺寸，用Python没问题！你几乎总是能找到一款可以轻松完成数据处理工作的Python库。
本文原来只计划直接翻译OptaPlanner官网一篇关于SolverManager下实时规划的博文《Real-time planning meets SolverManager》，但在翻译过程中，发现该文仅从具体的技术细节上描述使用SolverManager及其相关接口实现在批量规划过程中的实时响应。因此，只能对具体使用OptaPlanner的开发人员有一定帮助，对于相关的业务分析和决策人员关注的适用场景，该文并未作深入描述；因而，未能从业务场景到工程实践的角度和过程，来描述批量规划与实时规划的实用意义。
CUDA 是“Compute Unified Device Architecture (计算统一设备架构)”的首字母缩写。CUDA 是一种用于并行计算的 NVIDIA 架构。使用图形处理器也可以提高 PC 的计算能力。
俗话说，不想开飞机的程序员不是一名好爸爸；作为微软技术栈的老鸟，一直将代码整洁之道奉为经典， 优秀的程序员将优雅、高性能的代码看成自己的脸面。
读论文有一种原则是：本领域最经典的论文，近5年最热的论文，近1年最新的论文。按照这个原则，本文主要介绍一篇Tensorflow 经典论文 Implementation of Control Flow in TensorFlow。
任何的服务器的性能都是有极限的，面对海量的互联网访问需求，是不可能单靠一台服务器或者一个CPU来承担的。所以我们一般都会在运行时架构设计之初，就考虑如何能利用多个CPU、多台服务器来分担负载，这就是所
任何的服务器的性能都是有极限的，面对海量的互联网访问需求，是不可能单靠一台服务器或者一个CPU来承担的。所以我们一般都会在运行时架构设计之初，就考虑如何能利用多个 CPU、多台服务器来分担负载，这就是所谓分布的策略。分布式的服务器概念很简单，但是实现起来却比较复杂。因为我们写的程序，往往都是以一个 CPU，一块内存为基础来设计的，所以要让多个程序同时运行，并且协调运作，这需要更多的底层工作。
一、通信接口介绍 1、处理器与外部设备通信的两种方式： 并行通信：数据各个位同时传输。（速度快，占用引脚资源多） 串行通信：数据按位顺序传输（一位一位传输）。（占用引脚资源少，速度相对较慢） 2、串行通信三种传送方式 单工：数据传输只支持数据在一个方向上传输 半双工：允许数据在两个方向上传输，但是，在某一时刻，只允许数据在一个方向上传输，它实际上是一种切换方向的单工通信； 全双工：允许数据同时在两个方向上传输，因此，全双工通信是两个单工通信方式的结合，它要求发送设备和接收设备都有独立的接收和发送能力。 3、串行通信的通信方式 同步通信：带时钟同步信号传输。（-SPI，IIC通信接口） 异步通信：不带时钟同步信号。（-UART(通用异步收发器),单总线）
进程，是计算机中已运行程序的实体。程序本身只是指令、数据及其组织形式的描述，进程才是程序的真正运行实例。
parallel的-j参数是一个非常重要的参数，用于指定同时运行的作业数。-j参数后跟一个数字，表示同时运行的最大作业数。这通常与你的 CPU 核心数有关，但也可以根据任务的性质和资源需求进行调整。
机器之心报道 机器之心编辑部 「当前的 AI 模型只做一件事。Pathways 使我们能够训练一个模型，做成千上万件事情。」 在谈及当前的 AI 系统所面临的问题时，低效是经常被提及的一个。 谷歌人工智能主管 Jeff Dean 曾在一篇博文中写道，「今天的人工智能系统总是从头开始学习新问题 —— 数学模型的参数从随机数开始。就像每次学习一项新技能（例如跳绳），你总会忘记之前所学的一切，包括如何平衡、如何跳跃、如何协调手的运动等，然后从无到有重新学习。这或多或少是我们今天训练大多数机器学习模型的方式：我们
比如在调用线程里面异步打日志，为了不让日志打印阻塞调用线程，会把日志设置为异步方式。如图 所示的日志异步化打印，使用一个内存队列把日志打印异步化，然后使用单一消费线程异步处理内存队列中的日志事件，执行具体的日志落盘操作（本质是一个多生产单消费模型），在这种情况下，调用线程把日志任务放入队列后会继续执行其他操作，而不再关心日志任务具体是什么时候入盘的。
代码见：https://cs.adelaide.edu.au/~tjchin/apap/ 详细代码论文
分布式系统的消息&服务模式简单总结 在一个分布式系统中，有各种消息的处理，有各种服务模式，有同步异步，有高并发问题甚至应对高并发问题的Actor编程模型，本文尝试对这些问题做一个简单思考和总结。 一、消息的“推、拉模式” 在传统的Client/Server结构中，信息获取方式是按“拉”(Pull)的模型进行的：服务器根据用户终端发送的服务请求进行处理并返回用户所需的结果。在Push系统中，服务器把信息“推”给用户终端系统。虽然两者数据传输的方向都是从服务器流向用户，但操作的发起者是不同的。从“信源
从实时源收集数据后，会将其添加到数据流中。流包含随时间推移可用的一系列事件，每个事件包含来源端的数据以及标识源端属性的元数据。流可以是无类型的，但更常见的是，流的数据内容可以通过内部（作为元数据的一部分）或外部数据类型的定义来描述。流是无界的、不断变化的，可能是无限的数据集，与传统的有界，静态和有限批次的数据有很大不同。在本章中，我们讨论流数据管道。
设备预测维护与工业大数据应用在设备接入(IOT HUB)和实现数据可视化之后，就要用到云计算的数据分析、机器学习和深度学习功能。目前机器学习与深度学习框架包括 TensorFlow、Caffe、Keras、CNTK、Torch7、MXNet、Leaf、Theano、DeepLearning4、Lasagne、Neon 等。
本文主要探讨了如何利用Akka实现分布式计算，通过介绍Akka的Actor模型、消息驱动、松耦合和弹性伸缩等特性，以及Actor的代码结构、运行时状态、多播、监控和调试等方面的内容，帮助读者了解如何使用Akka进行分布式编程。同时，本文还介绍了Akka的一些高级特性，如持久化Actor、路由Actor等，并探讨了如何利用这些特性实现基于Akka的Microservice工具库。
翻译自：https://docs.swift.org/swift-book/LanguageGuide/Concurrency.html
我们常常会听说，某个互联网应用的服务器端系统多么牛逼，比如QQ、微信、淘宝。那么，一个互联网应用的服务器端系统，到底牛逼在什么地方？为什么海量的用户访问，会让一个服务器端系统变得更复杂？本文就是想从最基本的地方开始，探寻服务器端系统技术的基础概念。
整理这番外篇的原因是希望能够让爬虫的朋友更加理解这块内容，因为爬虫爬取数据可能很简单，但是如何高效持久的爬，利用进程，线程，以及异步IO,其实很多人和我一样，故整理此系列番外篇 一、进程 程序并不能单
程序并不能单独运行，只有将程序装载到内存中，系统为它分配资源才能运行，而这种一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程就称之为进程。程序和进程的区别就在于：程序是指令的集合，它是进程运行的静态描述文本；进程是程序的一次执行活动，属于动态概念。进程一般由程序、数据集、进程控制块三部分组成。
时间片是CPU分配给各个线程的时间，因为时间非常短，所以CPU不断通过切换线程，让我们觉得多个线程是同时执行的，时间片一般是几十毫秒。 而每次切换时，需要保存当前的状态起来，以便能够进行恢复先前状态，而这个切换时非常损耗性能， 过于频繁反而无法发挥出多线程编程的优势。 通常减少上下文切换可以采用无锁并发编程，CAS算法，使用最少的线程和使用协程。
本质上布隆过滤器是一种数据结构，比较巧妙的概率型数据结构（probabilistic data structure），特点是高效地插入和查询，可以用来告诉你 “某样东西一定不存在或者可能存在”，它是用多个哈希函数，将一个数据映射到位图结构中。此种方式不仅可以提升查询效率，也可以节省大量的内存空间。
随着计算机的飞速发展，网站产生了大量数据，数据规模远超传统数据库系统能够处理的规模，我们把具有量大，存储速度要求高，数据多样性丰富的特征的数据统称为大数据。
强化学习算法的并行化可以有效提高算法的效率。并行化可以使单机多cpu的资源得到充分利用，并行化也可以将算法中各个部分独立运行，从而提高运行效率，如将环境交互部分和训练网络部分分开。我们这里介绍如何使用分布式框架Ray以最简单的方式实现算法的并行化。
一个 Rollup 插件是由一个或多个属性、构建钩子函数、输出钩子函数组成的对象，插件还需要符合一些官方的约定。一个插件应该作为一个包来发布，这个包导出一个可以用插件特定的选项来调用的函数，并且该函数返回一个对象。
Selenium是基于Web的最流行的UI自动化测试工具。它提供了一组支持多种平台的公开API（例如Linux，Windows，Mac OS X等）。此外，像Google Chrome，Mozilla Firefox，Internet Explorer和Safari等所有现代浏览器都可以用来运行Selenium测试。它也涵盖了Android平台，其中Appium是实现Selenium Webdriver界面的工具，用于移动自动化。
JUC实际上就是我们对于jdk中java.util .concurrent 工具包的简称。这个包下都是Java处理线程相关的类，自jdk1.5后出现。
Golang、Golang、Golang 真的够浪，今天我们一起盘点一下Golang并发那些事儿，准确来说是goroutine,关于多线程并发，咱们暂时先放一放(主要是俺现在还不太会，不敢出来瞎搞)。关于golang优点如何，咱们也不扯那些虚的。反正都是大佬在说，俺只是个吃瓜群众，偶尔打打酱油，逃～。
相比于以往的 PyTorch 版本，本次即将发布的 PyTorch 1.6 有哪些吸引人的地方呢？
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