现在现总结下并行加载多个js的方法： 1，对于动态createElement('script')的方式，对所有浏览器都是异步并行加载的。...这里所说的并行不仅仅指的是 js并行加载，也包括js和其他资源比如图片，iframe的加载。...但是此种方式在Firefox的2.0 3.0 3.1版本和opera 9.63 下是可以顺序执行的。...但是由于Kyle的提议，现代浏览器都可以通过对动态创建的script元素设置属性async=false来使 js顺序执行。 ...2，可以通过document.write('')的方式来并行加载（IE，现代浏览器）和顺序执行。 3，通过xhr加载js。
flatMap FlatMap()操作具有对该流的元素应用一对多变换的效果，然后将所得到的元素展平到新的流中。 flat是扁平的意思。它把数组流中的每一个值，使用所提供的函数执行一遍，一一对应。...flapMap应用一般是先map 再flatMap, 先将每个元素做处理，然后将两个处理结果flat 平铺 合并，返回一个完整的数据。...来看看flatMap List stringList = Arrays.asList({"Hello","World"}).stream()....flatMap(str -> Arrays.stream(str)) .collect(Collectors.toList()); 三 为了更具体表明展平,咱们再看一个demo...= Arrays.asList(inner1,inner2,inner3,inner4,inner5); List result = outer.stream().flatMap
flatMap val lineArray = Array("hello you","hello me","hello world") val lines = sc.parallelize(lineArray..., 1) val words = lines.flatMap(line =>{ line.split(" ") }) words.foreach { word => println(word.mkString...line.split(" ") }) words.foreach { word => println(word.mkString) } 结果 1.png map:获取一个新元素（原本几个元素还是几个元素） flatmap...获取一个或者多个新元素（比原来的元素多）
我们再通过Fork和Join这两个单词来理解下Fork/Join框架，Fork就是把一个大任务切分为若干子任务并行的执行，Join就是合并这些子任务的执行结果，最后得到这个大任务的结果。...工作窃取算法的优点是充分利用线程进行并行计算，并减少了线程间的竞争，其缺点是在某些情况下还是存在竞争，比如双端队列里只有一个任务时。并且消耗了更多的系统资源，比如创建多个线程和多个双端队列。...大家还可以看到程序虽然打印了0-999这一千个数字，但是并不是连续打印的，这是因为程序将这个打印任务进行了分解，分解后的任务会并行执行，所以不会按顺序打印。...java8新的写法 /************************************** 并行流 与 顺序流 *************************************...*****************/ /** *并行流 与 顺序流 */ @Test public void test03() { Instant
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...因此，map返回的流实际上是Stream 类型的。你真正想要的是用Stream来表示一个字符串。...下方图是上方代码stream的运行流程 第二种方式：flatMap（对流扁平化处理） String[] words = new String[]{"Hello","World"};...方法的效果是，各个数组并不是分别映射一个流，而是映射成流的内容，所有使用map(Array::stream)时生成的单个流被合并起来，即扁平化为一个流。...下图是运用flatMap的stream运行流程， 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/136019.html原文链接：https://javaforall.cn
A1 思路 添加分区参数看是否报错 看源码参数是否有与分区相关的 A2 具体 flatmap（窄）： reduceByKey（宽）： GroupByKey（宽）： A3 问题 宽窄依赖影响的是什么
序 本文主要研究下Flux的compose与flatMap操作 compose 20:59:15.692 [main] DEBUG reactor.util.Loggers$LoggerFactory...[main] INFO reactor.Flux.Array.1 - | onNext(1) 21:00:54.520 [main] INFO com.example.demo.FluxTest - flatMap...[main] INFO reactor.Flux.Array.1 - | onNext(2) 21:00:54.520 [main] INFO com.example.demo.FluxTest - flatMap...executed在每次onNext的时候都打印一次 小结 compose操作是将整个flux作为一个整体输入一次性转换，而flatMap是针对flux的每个item作为输入来进行转换。...doc Reactor compose vs flatMap Don’t break the chain: use RxJava’s compose() operator
该文章来自保罗·哈德森，解释了三种常见的功能方法。 ? Swift为我们提供了map()，compactMap()和flatMap()方法，但是尽管它们听起来很相似，但是它们做的却截然不同。...可选的可选参数使用起来非常混乱，但这就是flatMap()出现的地方：它不仅执行转换（其名称的“map”部分），但随后将返回的内容展平，因此“可选的可选参数”变为“可选的”。...最终，我们不在乎外部可选或内部可选是否存在，仅在乎其中是否存在值，这就是为什么flatMap()如此有用的原因。 所以，此代码会将结果设置为Int？而不是Int ??...= getUser(id: 97) let result = number.flatMap { Int($0) } 以上内容来自保罗·哈德森的 What’s the difference between...map(), flatMap() and compactMap()?
顺序表的定义 线性表的顺序存储又称为顺序表 来看一个生活中的例子：周末和朋友一起吃火锅，人非常多，我们需要在等候区等候，这个等候区就与顺序表有非常多的相似之处，借助它去理解顺序表的特点。...所以有这样的规律：顺序表中逻辑顺序与物理顺序相同 其中在逻辑上相邻的两个数据元素，在顺序表中也存放在相同的存储单元当中，每一个小格子就代表一个存储单元。 在程序语言设计中，往往使用数组来实现顺序表。...但是数组和顺序表又有一些差别，第一个差别是数组下标是从 0 开始的，而顺序表是从 1 开始的。还有一个就是数组的容量是不可以增加的，而顺序表的容量是可以增加的。...顺序表的两种实现方法 顺序表可以用数组来实现。根据数组的两种分配方式，也就有两种描述顺序表的方法。分别是静态描述分配顺序表的方法和动态描述分配顺序表的方法。...这就是一个顺序表的程序设计语言描述。 接下来看数组动态分配是如何描述顺序表的。
最近，自己的一个测试环境，遭遇了hacker攻击。 具体是oracle用户被攻破了，原因是该环境通过DDNS连接到了外网，而因为只是测试，没有注意安全防范，设置的口令过于简单。...而这个罪魁祸首就是一个-bash的程序，好家伙，好有迷惑性的一个起名，不仔细判断还以为是正常程序，只是太贪心，把资源吃的这么满很容易被觉察。...2.排查处理 首先就尝试杀掉进程，在自己意料之中的，发现新的进程会再次被启动，很快又会将资源吃满。...值得一提的是，两个攻击的脚本也被放到了两个不同的地方，看起来设计理念是防止一个被发现清理，还有另外的一整套备份不受影响。...之前一直侥幸的以为数据安全离自己还是很远的，这次遭遇的被攻击小插曲也警醒自己引以为戒吧，数据安全始终是一个不可忽视的问题。
这篇为大家讲解RxJava中map和flatMap的使用。...确实，flatMap理解起来有点绕，刚接触flatMap的时候我也是懵逼一个。下面我将flatMap的示意图，希望能帮助理解： ?...flatMap示意图 由上图可以看出Student1、Student2经过flatMap后，按顺序依次经历了Observable1、Observable2，分别转化为Course。...结合代码和示意图，是不是对flatMap有了一定的理解。 注意：FlatMap对这些Observables发射的数据做的是合并(merge)操作，因此它们可能是交错的。...也就说，传入的顺序可能跟出来的顺序不一样。 如果要保证顺的的话，可以使用concatMap。 其他操作符 除了map和flatMap之外，还有其他操作符以供使用。
我们带着上面的问题进行下面的分析： map和flatmap的区别 map:对于stream中包含的元素使用 特定的转换函数进行转换操作，新生成的Stream只包含转换生成的元素。...Stream中的元素map方法示意图： flatMap：和map类似，不同的是每个元素 转换得到是Stream对象，会把子Stream中的元素压缩到父集合中: flatMap方法示意图： 如果我们用一句话来总结...flatmap： 把几个小的list转换成一个大的list 解决问题： 对于我们开始提出的问题，我们分为两步来完成： 1、分隔字符串，将数据中的字母都分隔开，形成多个小list新的stream 2、...) .map(s -> s.split("")) .flatMap(s -> Stream.of(s))...Collectors.toList()); collect.forEach(c->{ System.out.println(c); }); 这样我们就可以很好地理解map和flatmap
本文主要探讨从架构设计上看，TPU时如何做高性能和高效能的设计。高性能的多来自于并行，因此本文分别讨论了指令并行和数据并行的设计方法。...根据指令流和数据流之间的对应关系，可以将处理器分为以下几个类别 SISD，单指令流单数据流，顺序执行指令，处理数据，可以应用指令并行方法 SIMD，单指令流多数据流，同一指令启动多组数据运算，可以用于开发数据级并行.../卷积计算中，在单个处理器内部的设计上，SIMD是数据并行的最优选择。...），而weight在计算过程中认为是固定在计算阵列内部的，因此调整循环顺序后有 for(int kw=0;kw<KW;kw++){ for(int kh=0;kh<KH;kh++){...中一条指令可以完成大量数据的计算，提高了数据并行度。
[源码分析] 从FlatMap用法到Flink的内部实现 0x00 摘要 本文将从FlatMap概念和如何使用开始入手，深入到Flink是如何实现FlatMap。...flatMap输入可能是多个子数组流。所以flatMap先针对 每个子数组流的每个元素进行映射操作。...接下来看看几个FlatMap的实例。 Scala语言的实现 Scala本身对于List类型就有map和flatMap操作。...下面我们看看Flink框架是如何使用FlatMap的。...每个并行的算子子任务都有一个运行时上下文，上下文记录了这个算子运行过程中的一些信息，包括算子当前的并行度、算子子任务序号、广播数据、累加器、监控数据。最重要的是，我们可以从上下文里获取状态数据。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 map的作用很容易理解就是对rdd之中的元素进行逐一进行函数操作映射为另外一个rdd。...flatMap的操作是将函数应用于rdd之中的每一个元素，将返回的迭代器的所有内容构成新的rdd。通常用来切分单词。...而flatMap函数则是两个操作的集合——正是“先映射后扁平化”： 操作1：同map函数一样：对每一条输入进行指定的操作，然后为每一条输入返回一个对象 操作2：最后将所有对象合并为一个对象 object...map( i => println(i)) println(rdd1) println("----------------------") val strings = rdd1.flatMap...(f => f) println(strings) strings.foreach( i => println(i)) } } map：List里有小的List flatmap
这个方法比较好理解，把一个事物映射为另一个事物，是一对一的关系。...在没有stream.map()时，就在使用apache和guava的类似api apache中的ListUtils public static List transformedList(final...extends E> transformer) guava中的Lists public static List transform(List fromList, Function...flattering flatMap()其实是两个方法的合并，map()好理解，主要是flattering。...实例 在stackoverflow上找的一个示例： What's the difference between map() and flatMap() methods in Java 8?
序 本文主要研究一下flux的map与flatMap的区别 map @Test public void testMap() throws InterruptedException {...() throws InterruptedException { Flux.just(1,2,3,4) .log() .flatMap....subscribe(e -> LOGGER.info("get:{}",e)); TimeUnit.SECONDS.sleep(10); } 这里的flatMap...的转换Function要求返回一个Publisher，这个Publisher代表一个作用于元素的异步的转换操作；而map仅仅是同步的元素转换操作。...doc Flux.map vs Flux.flatMap for a 1-to-1 operation Reactive Programming with Reactor 3 transform
，因此parallel()本身不引入顺序源的异步消耗，只准备并行流。...ParallelFlowable的操作符 并非所有的顺序操作在并行世界中都是有意义的。...ParallelFlowable 和 Flowable.flatMap 比较 上一篇文章RxJava 并行操作介绍了使用Observable.flatMap来实现并行。...Flowable.flatMap实现并行和Observable.flatMap实现并行的原理是一样的。 那何时使用flatMap进行并行处理比较好，何时使用ParallelFlowable比较好呢？...因此，如果你有一些特殊的操作需要并行执行，而这些操作不能用ParallelFlowable所支持的操作符表达，那么肯定应该使用基于Flowable.flatMap来实现并行。
上两节我们建了一个并行运算组件库，实现了一些基本的并行运算功能。到现在这个阶段，编写并行运算函数已经可以和数学代数解题相近了：我们了解了问题需求，然后从类型匹配入手逐步产生题解。...如果线程池不是固定数量线程的话，答案就是否定的：如果并行运算数量大于线程数，那么运算会分批进行：后面的运算可以等待前面的运算完成后释放出线程后继续运行，这里重点是前面的运算始终是可以完成的，所以不会造成死锁...现在有个新问题：如果一个并行运算的运行依赖另一个并行运算的结果，应该怎样解决？...这个函数就像之前接触过的flatMap函数的传入参数函数f一样的。...现在看来flatMap恰恰是我们需要解决choice的组件，而且flatMap能更抽象一层，连choiceN都一并解决了。
这一篇我们就要开始手写这个并行框架了。 做任何一个项目，都要做的事情都是先定大框架，后拆解任务。 那么这个并发框架，要完成上一篇讲的那些所有任务，该如何定大框架呢，如何选型呢？...如果大家仔细看了上一篇文章，可以看到该框架的难点和重点，主要有两点，分别是任务的顺序编排和任务结果的回调。 如何做任务顺序编排 依次来看一下各个基本场景 1 全串行 ?...这种是最简单的，依次串行即可。 假如有3个任务，譬如每个任务由一个worker来完成，共计3个worker，这3个worker有明显的先后顺序。...要描述这种依赖关系和前后顺序，我们对任务的包装类应该至少有两个属性，nextWrappers和dependWrappers。分别代表我这个任务的后面的任务和依赖的任务。...2 全并行 ? 这种也很简单，也比较常见。
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