我在C#程序中有以下PLINQ语句:
foreach (ArrestRecord arrest in
from row in arrestQueue.AsParallel()
select row)
{
Geocoder geocodeThis = new Geocoder(arrest);
writeQueue.Enqueue(geocodeThis.Geocode());
Console.Out.WriteLine("Enqueued "
我想要输入下面的代码是如何构造的。想知道它是否需要以一种不同的方式来更快地执行。具体来说,我是否需要在嵌套循环中以不同的方式使用foreach和dopar。目前,内环是大部分工作(在1-8个分解变量之间,每个变量有10-200个级别),这就是我并行运行的内容。为了简单起见,我省略了代码的细节。
有什么想法吗?如下所示,我的代码确实可以工作,但在一台6核41 as的机器上需要几个小时。数据集没有那么大(< 20k记录)。
for(m in 1:length(Predictors)){ # has up to three elements in the vector
# constr
我最近开始在R中使用雪花包,我让它在一个相当复杂的实现中成功地工作,如下所示(y循环并行处理):
increment x from 1:100 {
increment y from 1:100 {
increment z from 1:20 { }
increment q from 1:20 { }
}
}
我在一台2或4处理器的计算机上运行这个程序。理论上,我想我可以并行运行x,y,z和q循环。所以并行运行x计数器,然后对于每个并行x进程,并行运行y,依此类推。
我的问题是,当使用这么少的处理器时,这有意义吗?例如,在四个处理器的情况下,我认为
我有一个子程序,我已经尽可能地对它进行了串行优化,大致如下
sub overlap {
my $hash_reference = shift; # pass the hash to the subroutine
my %h = %{ $hash_reference }; # refer to the hash as %h
my $standard = shift; # this is the key that will be compared against
my $compared = shift; # this is t
假设我有一个需要更新的“不同”人员列表。我想使用Parallel.For()
所涉方法:
public void UpdatePerson(Person row){
row.Name = //get from cache and update property
}
VS
public Person UpdatePerson(Person row){
row.Name = //get from cache and update property
return row;
}
当使用Parallel.For()枚举此列表并并行运行这些更新时(即。(调用此方法),使用其中一种对另一种
这与我之前的问题有关:
假设你有一段代码,它由两个连续的代码块A和B组成,其中B依赖于A。这在编程中非常常见。A和B都包含一个循环,其中每个迭代都可以并行运行:
double[] array = [ ... ]; // has N elements
// A
for (int i = 0; i < N; i++)
{
job1(array[i]); // new task
}
// wait for all job1's to be done
// B
for (int i = 0; i < N; i++)
{
job2(array[i]); // n
我希望能在RStudio中获得和码头一样的性能。我在Windows 10上安装了Desktop,并且正在使用Linux容器。其目标是将R脚本封装为通用脚本。一个R脚本dtbenchmark.R.R(由改编自data.table基准脚本)封装了我遇到的问题
library(data.table)
K <- 100L
rows <- c(1e7L, 1:7*1e8L)
for (i in 1:length(rows)) {
tme <- proc.time()
N <- rows[i]
set.seed(1)
DT <- data.table(
我正在尝试转换一个for循环,我目前正在使用这个循环来运行一个跨大型矩阵的进程。当前for循环在30x30段中找到最大值,并创建一个具有最大值的新矩阵。
for循环的当前代码如下所示:
mat <- as.matrix(CHM) # CHM is the original raster image
maxm <- matrix(nrow=nrow(mat)/30, ncol=ncol(mat)/30) # create new matrix with new dimensions
for(i in 1:dim(maxm)[1]) {
for(j in 1:dim(maxm)[
有没有更短的方法来等待多个线程完成?也许使用ContinueWhenAll..。但我不想异步运行剩下的代码。
List<object> objList = // something
List<Task> taskHandles = new List<Task>();
for(int i = 0; i < objList.Count; i++) {
taskHandles.Add(Task.Factory.StartNew(() => { Process(objList[i]); }));
}
foreach(Task t in t
我用java编写了LU矩阵分解的顺序代码。我的问题是,如何轻松地使分解函数并行?在c#中有像OpenMP或Parallel.for这样的类似技术吗? 我认为,将for loop并行化是可能的,但我不知道如何在Java语言中轻松实现这一点。 下面是我的代码: public class LuDecomposition {
private int size;
private double[][] matrix;
public LuDecomposition(double[][] matrix, int size) {
this.matrix = matri
我一直在开发一个应用程序,我需要运行一些并行和非阻塞的方法。首先,我使用了Task.Run,但是在调试模式中的,我看到操作阻塞并且只是等待结果。我不想这样,我想要所有的方法,它调用一个foreach循环,异步运行。
public async void f()
{
foreach (var item in childrenANDparents)
{
await Task.Run(() => SendUpdatedSiteInfo(item.Host,site_fr));
// foreach loop does not work until
最初,我使用foreach来完成我的任务。然而,我想提高任务的效率。所以,我想使用Parallel.ForEach来完成我的任务。
但是,出现错误"Object reference not set to an instance“。发生了。
下面是我的代码:
System.Threading.Tasks.Parallel.ForEach(items, item =>
{
System.Threading.Tasks.Parallel.ForEach(item.a, amount =>
{
当我试图在R中运行下面的代码时,需要很长时间才能执行。因此,我想检查一下是否可以使用并行编程来运行这个程序。我在网上看到,人们会首先将任务转换为函数。但不太确定我该怎么做。
holder = matrix(0, 1000, 20)
for (x in 1:1000) {
end = x + 99
thedata = dataindataframe[x:end,]
for (y in 1:20) {
m = garchFit(~garch(1,1), data = thedata[,y], trace = FALSE)
holder [x,y] = predict