为了简化并发编程，并提高程序的可维护性和可扩展性，.NET Framework引入了任务并行库（TPL，Task Parallel Library）和并发集合类型，这些工具使得编写高性能的并行代码变得更加简单...（TPL）任务并行库是.NET Framework提供的用于简化并行编程的一个框架。...常见问题与解决策略问题1：任务取消分析：长时间运行的任务可能需要支持取消机制。解决方案：使用CancellationToken来通知任务应该停止执行。...问题2：异常处理分析：并行执行的任务中如果发生异常，默认情况下不会立即中断程序执行。解决方案：通过Task.WaitAll或Task.WhenAll等待所有任务完成，并检查是否有异常发生。...."); }}通过上述介绍，我们了解到并发集合和任务并行库在C#中提供了强大的工具集来帮助开发者构建高效且可靠的多线程应用。
为了实现任务并行性，程序必须在具有多个内核的CPU上运行。 .NET Core中的Parallel.For和Parallel.ForEach Parallel.For循环执行可能并行运行的迭代。...Parallel.For循环类似于for循环，不同之处在于它允许迭代在多个线程中并行运行。 Parallel.ForEach方法将要完成的工作分成多个任务，每个任务用于集合中的每个项目。...Parallel.ForEach类似于C＃中的foreach循环，除了foreach循环在单个线程上运行并且处理顺序进行，而Parallel.ForEach循环在多个线程上运行并且处理以并行方式进行。...C＃中的Parallel.ForEach与foreach 考虑以下方法，该方法接受整数作为参数，如果它是质数，则返回true。...限制C＃中的并行度 并行度是一个无符号整数，表示查询在执行过程中应利用的最大处理器数量。换句话说，并行度是一个整数，表示将在同一时间点执行以处理查询的最大任务数。
MapReduce允许程序员能够容易地编写并行运行在大规模集群上处理大量数据的程序，确保程序的运行稳定可靠和具有容错处理能力。...在新版本中MapReduce作业依然由Map和Reduce任务组成，Map依然接收由MapReduce框架将输入数据分割为数据块，然后Map任务以完全并行的方式处理这些数据块，接着MapReduce框架对...Map任务的输出进行排序，并将结果做为Reduce任务的输入，最后由Reduce任务输出最终的结果，在整个执行过程中MapReduce框架负责任务的调度，监控和重新执行失败的任务等。...MapReduce框架为每个由作业的InputFormat生成的InputSplit启动一个map任务，因此总的map任务数量由输入数据大小决定，更准确说是由输入文件总的块数决定。...虽然可以为较少使用CPU的map任务在节点上设置300个map任务，但每个节点更适合并行运行10-100个map任务。
Unimap利用自己的技术对所有子域的IP地址进行初始解析，完成后，根据用户配置的线程数，用唯一的IP地址创建一个向量，然后利用Nmap进行并行扫描任务。...与此同时，它还能够分析Namp文件中的数据，并尝试寻找出每个IP地址对应的相关信息。最后，Unimap会关联与子域相关联的每个IP地址的信息。...比如说，如果你有50个指向同一个IP地址的子域，那么在Unimap的帮助下，我们只需要执行一次Nmap扫描，就可以同时获取到与每个子域关联的所有数据，在一次大规模网络扫描任务中，Unimap将帮助我们节省数天或者数周的时间...-f, —file 将目标列表写入文件，并将文件作为输入使用。 —iport 自定义初始扫描的端口范围。 —lport 自定义最后扫描的端口范围。...工具使用样例 下列命令可以执行完整的扫描任务，并将输出存储至log.csv中： unimap -f targets.txt -u log.csv 下列命令将执行快速扫描，并将日志文件存储至logs/目录下
每个算子可以通过将并行实例放置在相应流的不同分区上运行来并行化，从而允许分布式执行流转换。 ? 下面的代码示例中显示了如何在 Apache Flink 中实现简单的 Word Count 程序。...在此程序中，从文本文件中读取单词，并将每个单词的当前计数打印到标准输出上。...在执行过程中，每个任务消耗输入记录，更新算子状态并根据其用户自定义函数生成新的记录。...(3) 当收到来自所有输入的 barrier 时，该任务会生成当前状态的一个快照并将其 barrier 广播到其输出（第12-13行 图2（c））。...最简单的是，整个执行图可以从上一个全局快照重新启动，每个任务 t ，如下所示： 从持久性存储中检索与快照 St 相关联的状态并将其设置为其初始状态 恢复备份的日志以及处理所包含的记录 从其 input
运算符子任务的数量是该特定操作符的并行性。stream 的并行性总是其生产运算符的并行性。同一程序的不同运算符可能具有不同的并行级别。...检查点与每个输入流中的特定点相关联，以及每个运算符的相应状态。Streaming dataflow可以从检查点恢复流，同时通过恢复操作符的状态，从检查点重新执行事件来保持一致性(一次性处理语义)。...通过调整task slots的数量，用户可以定义子任务彼此隔离的方式。每个TaskManager拥有一个slot 意味着每个任务组在单独的JVM中运行（例如，可以在单独的容器中启动）。...允许这个slot共享有两个主要好处： 1),Flink集群需要与job中使用的最高并行度完全相同的task slot数。不需要计算一个程序总共包含多少任务（具有不同的并行性）。...没有slot共享，非密集的source / map()子任务将拥有与资源密集型窗口子任务一样多的资源。
TensorFlow支撑python、JavaScript、C ++、Java和Go，C＃和Julia等多种编程语言。...别离创建目标并将其与图形相关联的过程简化了高档体系结构的规划。Sonnet长处： Keras ? 除了Tensorflow之外，Keras仍是其他盛行的库（如Theano和CNTK）的高档API。...与PyTorch类似，Gluon结构支持使用动态图表 ，将其与高性能MXNet相结合。 从这个视点来看，Gluon看起来像是分布式核算的Keras十分有趣的替代品。...SWIFT优点： 如果动态语言不适合您的任务，那么这将是一个很好的选择。 当你训练运行了几个小时，然后你的程序遇到类型错误，那么使用Swift，一种静态类型语言。您将看到代码错误的地方。...Android开发人员应该关注D4LJ ，对于iOS来说， Core ML会破坏类似的任务范围。
调用线程在做其他事情时，异步方法在后台运行。这意味着这些方法是 I/O 密集型的，即他们大部分时间用于输入和输出操作，例如文件或网络访问。 只要有可能，使用异步 I/O 方法代替同步操作很有意义。...为了确认哪个任务抛出了哪个异常，您需要单独检查每个任务的 Status 和 Exception 属性。 在使用 WaitAny 和 WhenAny 时必须足够小心。...当然，您可以将延续任务与之前讨论的所有功能相结合：异常处理、取消和并行运行任务。这就有了很大的表演空间，以不同的方式进行组合： 任务同步 如果任务是完全独立的，那么我们刚才看到的协调方法就已足够。...最好的情况是多个线程在同一个输入集合的情况下，独立地修改数据，在最后一步可能为所有线程合并变更。而使用常规集合，需要提前为每个线程创建集合的副本。...与所有操作都是顺序执行的普通 LINQ to Objects 不同的是，PLINQ可以在多个CPU上并行执行这些操作。
那么这和任务与多线程有什么关系呢？在C#中，基于任务可以很简单的创建一个异步程序或者异步方法；同时任务也是一个简单的多线程模式。...不过值得注意的是，C#的异步可以由多线程实现，但多线程更多的是用来实现并行。所谓并行，顾名思义，就是多任务同时执行，这里的任务指的是程序需要完成的事，而不是C#中的任务机制。...任务 C#中的任务与线程的区别不是很大，因为C#的任务就是基于线程实现的，而任务比线程更友好，使用也更方便，当然使用也更加复杂。不过对于开发者而言，任务取消了线程的状态切换，只保留了有限的一部分。...总结 C#中任务基于线程，对其做了更多的抽象和封装，将线程的粒度进一步细分。所以线程在C#中就没有那么重要了，任务逐渐替代了线程在C#程序中的地位。 任务与线程，有共通的地方，也有完全不一样的地方。...线程的运行环境相对封闭，所以线程出现错误导致线程中断，不会影响主线程的运行。但任务则不一样了，任务与主线程的关联性更大，一旦任务出现异常导致任务中断，如果没有正确处理，则会影响主线程的运行。
运行该示例时，它会旋转示例图片中的每个 .jpg 图像并将其保存到“Modified”文件夹 可以根据需要修改这两个路径。...系统上的处理器越多，并行方法的运行速度就越快。 对于一些源集合，有序循环可能会更快，具体视源大小以及该循环要执行的工作类型而定。 有关性能的详细信息，请参阅数据和任务并行的潜在问题。...若要将 Parallel.ForEach 与非泛型集合结合使用，可以使用 Enumerable.Cast 扩展方法，将集合转换为泛型集合，如下面的示例所示： C#复制 Parallel.ForEach(...nonGenericCollection.Cast(), currentElement => { }); 还可以使用并行 LINQ (PLINQ) 并行处理 并行...要从 Visual Studio 中运行控制台应用程序，请按 F5。
基于以上机制，Transformer可以充分地利用结构化输出序列的内在结构信息及其与输入序列之间的关系，并在序列转换及诸多结构化输出学习的任务上取得了显著的性能提升，如针对序列翻译及图像描述问题，均能够生成语法和语义上有效的句子...为了能够效仿Transformer以充分利用手势的内在结构信息及其与输入点云信息之间的关系，同时达到并行加速的效果，我们提出以Transformer为基础框架，采用一种新的非自回归结构化学习机制来替代原始...编码器为输入点云的每个点 ? 计算逐点特征 ? 。 2. 结构化参考信息提取器生成参考手势并将其关节点特征 ? 喂给解码器。 3....解码器进一步对参考手势的内在结构信息进行建模，并将其与点云的特征信息 ? 相关联，从而估计最终的关节点位置 ? 。...与估计的关节点 ? ，使用平方差损失函数。每个训练样本的损失函数可以定义为： ? 具体针对结构化参考信息提取器，我们以3D点云作为其输入从而生成参考手势的逐点特征 ?
在C#编程中，类（class）是一种让我们可以同时执行任务的方式，允许我们在程序的其他部分继续运行时执行代码。...以下是一个完整的C#代码示例，展示了每个成员（属性和方法）的用法： using System; usingSystem.Threading; classProgram { staticvoidMain...Task是.NET Framework 4中引入的一种更高级别的构造，提供了一种在C#中并发运行代码的更灵活的方式。...; } } 请注意，我们仅声明了一个可运行的任务并将其加入线程池。同时，主线程完成了它的工作而不等待该任务完成。因此，在运行上面的示例时，命令行可能不会显示任何内容。...任务：任务可以更容易地通过 CancellationToken 取消，适合长时间操作。 最佳实践： C# 中的任务并行库 (TPL) 旨在提高代码可读性、改进应用程序响应能力并确保稳健的错误处理。
每个任务在由所选的NodeManager管理的容器内运行。 ApplicationMaster与ResourceManager协商资源（以容器的形式）。...key，value>对： Reduce(k2, list(v2)) -> list(k3, v3) 在Map和Reduce函数之间，Map函数生成的所有中间的对都被按顺序排列，并将所有与相同键相关联的值分组在一起并传递给相同的...MR AM生成运行map()函数的Map任务，并减少运行reduce()函数的任务。每个Map任务处理输入数据集的单独子集（默认情况下HDFS中的一个块）。...每个Reduce任务处理由Map任务生成的中间数据的单独子集。此外，Map和Reduce任务彼此隔离运行，这允许并行和容错的计算。 为了优化计算，MR AM尝试安排数据本地化的Map任务。...这些任务在运行在NodeManager上的容器中执行，该容器与已存储要处理数据的DataNodes上一同布置。
C# 提供了非常强大的多线程支持，它不仅提供了传统的 Thread 类，还通过 Task Parallel Library (TPL) 提供了更高层次的并行编程模型。...2.2 线程的创建与启动在 C# 中，创建线程非常简单。你可以通过 System.Threading.Thread 类来创建和启动一个新的线程。...Task 并行库（Task Parallel Library）C# 的 Task Parallel Library (TPL) 提供了一种更高层次的并行编程模型，使得我们可以更轻松地创建和管理线程。...Console.WriteLine("所有任务都已完成");4.3 Task 的异常处理与 Thread 不同，Task 会自动捕获任务中的异常，并在任务完成时重新抛出。...总结C# 提供了多种多线程编程的机制，从底层的 Thread 类，到高层的 Task 并行库，再到更加灵活的异步编程模型。不同的场景需要不同的多线程技术。
单值功能提供程序的代码如下所示： C＃复制 使用这样的类，可以以CoreML理解的方式提供输入参数。功能的名称（例如myParam代码示例中）必须与模型所期望的相匹配。...4.运行模型 使用该模型需要实例化特征提供程序并设置参数，然后GetPrediction调用该方法： C＃复制 5.提取结果 预测结果outFeatures也是一个例子IMLFeatureProvider...; 可以使用GetFeatureValue每个输出参数的名称（例如theResult）访问输出值，如下例所示： C＃复制 将CoreML与Vision框架结合使用 CoreML还可以与Vision框架结合使用...，以对图像执行操作，例如形状识别，对象识别和其他任务。...在CoreMLVision示例中，此代码在用户选择图像后运行： C＃复制 此处理程序将传递ciImage给VNDetectRectanglesRequest在步骤1中创建的Vision框架。
在此过程的每一步，你都可以先开始一项任务，然后将注意力转移到准备进行的其他任务上。 做早餐是非并行异步工作的一个好示例。单人（或单线程）即可处理所有这些任务。...你不希望每个组件任务都按顺序执行。最好首先启动每个组件任务，然后再等待之前任务的完成。 同时启动任务 在许多方案中，你希望立即启动若干独立的任务。...由于每个任务都需要操作，所以你会将注意力转移到那个任务上，进行下一个操作，然后等待其他需要你注意的事情。 启动一项任务并等待表示运行的 Task 对象。...复制 异步准备的早餐的最终版本大约花费了 15 分钟，因为一些任务并行运行，并且代码同时监视多个任务，只在需要时才执行操作。...async 和 await 的语言功能支持每个人做出转变以遵循这些书面指示：尽可能启动任务，不要在等待任务完成时造成阻塞。
这可确保在执行工作时 UI 能流畅运行。...应用 await 关键字后，它将挂起调用方法，并将控制权返还给调用方，直到等待的任务完成。 仅允许在异步方法中使用 await。...如果该工作同时适用于并发和并行，则应考虑使用任务并行库。 此外，应始终对代码的执行进行测量。 例如，你可能会遇到这样的情况：多线程处理时，上下文切换的开销高于 CPU 绑定工作的开销。...如果 await 未用在 async 方法的主体中，C# 编译器将生成一个警告，但此代码将会以类似普通方法的方式进行编译和运行。...请注意这会导致效率低下，因为由 C# 编译器为异步方法生成的状态机将不会完成任何任务。 应将“Async”作为后缀添加到所编写的每个异步方法名称中。
关于并发编程的几个误解 误解一：并发编程就是多线程 实际上多线只是并发编程的一中形式，在C#中还有很多更实用、更方便的并发编程技术，包括异步编程、并行编程、TPL数据流、响应式编程等。...程序必须能随时响应用户的操作，尤其是在后台处理时（读写数据、与服务器通信等），这正是并发编程的目的之一。...比如你的代码输入new Thead(),说明项目中的代码过时了。但是，不要认为多线程已经彻底被淘汰了！因为线程池要求多线程继续存在。线程池存放任务的队列，这个队列能够根据需要自行调整。...相应地，线程池产生了另一个重要的并发形式：并行处理 并行处理 把正在执行的大量的任务分割成小块，分配给多个同时运行的线程。为了让处理器的利用效率最大化，并行处理（或并行编程）采用多线程。...当现代多核 CPU执行大量任务时，若只用一个核执行所有任务，而其他核保持空闲，这显然是不合理的。并行处理把任务分割成小块并分配给多个线程，让它们在不同的核上独立运行。
以前的方法通过首先执行目标检测，并将检测到的对进行单独的后处理来预测交互关系，来间接地解决这个任务。但是这种方式非常耗时，并且计算量也非常大。...为了克服HOI检测器中的冗余计算，最近的方法也提出了并行的HOI检测器，这些方法可以显式地定位与任何一个检测框的交互。通过将局部相互作用与目标检测结果相关联，以完成三元组的生成。...然后，作者提出了本文结构HOTR，它并行地预测一组检测的 目标 ，并将交互作用中的人和对象关联起来，而Transformer中的自注意用于交互作用之间的关系建模。...Transformer Encoder-Decoder architecture 与DETR类似，全局上下文特征由主干CNN和共享编码器从输入图像中提取。...作者还开发了一种新的基于集合的匹配来检测HOI，它将交互表示与实例表示相关联。
不同于朴素的模型并行，流水线并行通过将输入数据切分成多个微批次（micro-batch），使得每个设备可以在处理完当前批次后立即处理下一个批次，从而提高设备利用率。...输入数据也被切分成多个微批次，每个设备同时处理不同的微批次，从而提高并行效率。此外，Gpipe 也可以使用重计算策略，在前向和反向传播过程中节省内存。...PipeDream 流水线并行与 Gpipe 流水线并行一样，PipeDream 流水线并行也是一种用于加速神经网络模型训练的流水线并行技术。...前向函数将输入批次分割成多个微批次，以流水线方式处理这些微批次，并将结果合并为一个输出张量返回。...最后，创建一个随机输入张量，并将其分配到 GPU 0 上。调用 model 的前向函数时，Pipe 会自动处理不同设备之间的通信，并将输入数据通过模型的各个层进行计算。
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