马上年底了,各种云评测陆续放了出来,最近看到有一些评测也引起了争议,第三方评测数据可以作为参考,真正要使用云,将业务放到云上,还是要自己来做一些评测,一方面自己跑的数据可信,一方面自己最了解业务需求,知道测试的时候应该重点关注那些指标。
在使用Python处理任务时,限于单线程处理能力有限,需要将任务并行化,分散到多个线程或者是多个进程去执行。
在上一节,我们学习了Python的多线程编程,这节我们学习一下Python的多进程编程。
1、前言 这个项目是一次课程作业,老师要求写一个并行计算框架,本人本身对openmp比较熟,加上又是scala 的爱好者,所以想了许久,终于想到了用scala来实现一个类似openmp的一个简单的并行计算框架。 项目github地址:ScalaMp 2、框架简介 该并行计算框架是受openmp启发,以scala语言实现的一个模仿openmp基本功能的简单并行计算框架, 该框架的设计目标是,让用户可以只需关心并行的操作的实现而无需考虑线程的创建和管理。本框架实现了最 基本的并行代码块和
这个项目是一次课程作业,要求是写一个并行计算框架,本人本身对openmp比较熟,
Github项目地址:https://github.com/ShiqiYu/libfacedetection
有任务需要处理一堆收集来得开源数据集,在服务器单机跑了一天才给结果,多方咨询有HPC可以用,或者叫supercomputer,或者叫计算机集群,大部分的简称grid。看了wiki、confluence,给出一堆链接在脑海中织出密密麻麻的蜘蛛网——无从下手。居然没有use case出发端到端的参考demo,真是无力吐槽。自力更生求助google,youtube,stack overflow,梳理下来,简而言之,可以理解分而治之多线程的多处理核(cpu/gpu)的版本,涉及算力资源调度引入slurm,涉及通讯引入mpi。
libfacedetection是一个用于图像中人脸检测的开源库。人脸检测速度可达1500FPS。
引言:在Java中看似顺序的代码在JVM中,可能会出现编译器或者CPU对这些操作指令进行了重新排序;在特定情况下,指令重排将会给我们的程序带来不确定的结果…..
Linux 之父Linus Torvald:庆祝完Linux 30 岁了吧,一起来看新的 Linux 5.14。
提起JavaScript,我们也许经常会想到的是,可以用来写Web页面嘛,又或者,会想起Node.js 这个服务端环境,搞前后端同构。
WHY Python首先,学一门语言都会问:点解要学这门语言而学Python的原因很简单,原因就是…..好鬼简单.(这句话不是我说的) 很喜欢Python极简的代码风格,以及众多功能强大的模块…… 学了两天Python有点点体会,觉得应该总结一下有哪些应该注意的地方. 基本问题 学习途径 初学者推荐一个公众号:Crossin的编程教室(喜欢作者的教学方式) 环境配置 用Mac或者Linux的同学是幸福的,直接在终端输入idle就好了,这两个系统都是默认自带Python的,如果想直接在终端打开Python S
JMH是新的microbenchmark(微基准测试)框架(2013年首次发布)。与其他众多框架相比它的特色优势在于,它是由Oracle实现JIT的相同人员开发的。特别是我想提一下Aleksey Shipilev和他优秀的博客文章。JMH可能与最新的Oracle JRE同步,其结果可信度很高。
为了在不改变程序执行结果的前提下,尽可能地提高程序执行的并行度,我们需要了解as-if-serial规则和happens-before规则
Pi-hole 是一个通过自己的 Linux 硬件实现网络广告拦截的 DNS 陷阱,无需安装任何客户端软件即可保护设备免受不需要的内容干扰。
让计算机程序并发的运行是一个经常被讨论的话题,今天我想讨论一下Python下的各种并发方式。
学过操作系统的同学都知道,线程是现代操作系统底层一种轻量级的多任务机制。一个进程空间中可以存在多个线程,每个线程代表一条控制流,共享全局进程空间的变量,又有自己私有的内存空间。
上一篇我们讲到了处理器在执行时,会对指令进行重排序,而这会导致数据一致性问题。对指令重排的理解非常重要,这也是并发问题出现的最大原因。
数据依赖性 如果两个操作访问同一个变量,且这两个操作中有一个为写操作,此时这两个操作之间就存在数据依赖性。数据依赖分下列三种类型: 名称 代码示例 说明 写后读 a = 1;b = a; 写一个变量之后,再读这个位置。 写后写 a = 1;a = 2; 写一个变量之后,再写这个变量。 读后写 a = b;b = 1; 读一个变量之后,再写这个变量。 上面三种情况,只要重排序两个操作的执行顺序,程序的执行结果将会被改变。 前面提到过,编译器和处理器可能会对操作做重排序。编译器和处理器在重排序时,会遵守数据依
futex全称是fast user-space locking,也就是快速用户空间锁,在linux下使用C语言写多线程程序时,在需要线程同步的地方会经常使用pthread_mutex_lock()函数对临界区进行加锁,如果加锁失败线程就会挂起,这就是互斥锁。但是pthread_mutex_lock并不是立即进行系统调用,而是首先在用户态进行CAS操作,判断其它线程是否已经获取了锁,如果锁被其它线程获取了,再进行系统调用sys_futex(),将当前线程挂起。futex可以用在多线程程序中,也可以用在多进程程序中。互斥变量是一个32位的值。
flask最近终于发布了它的1.0版本更新,从项目开源到最近的1.0版本flask已经走过了8个年头。
如果两个操作访问同一个变量,且这两个操作中有一个为写操作,此时这两个操作之间就存在数据依赖性.
有2个循环程序A和B,它们共享一个变量N,程序A每执行一次时,都要做N:=N+1; B则每次要执行Print(N), 然后再做N:=0. 若程序A,B以不同的速度运行有以下三种不同的结果. N:=N+1在print(N)和N:=0之前,则N值分别为 n+1,n+1,0. N:=N+1在print(N)和N:=0之后,则N值分别为 n,0,1. N:=N+1在print(N)和N:=0之间,则N值分别为 n,n+1,0.
你或许听过好几种Make工具,例如GNU Make ,QT的qmake ,微软的MS nmake,BSD Make(pmake),Makepp,等等。这些Make工具遵循着不同的规范和标准,所执行的Makefile格式也千差万别。这样就带来了一个严峻的问题:如果软件想跨平台,必须要保证能够在不同平台编译。而如果使用上面的 Make 工具,就得为每一种标准写一次Makefile,这将是一件让人抓狂的工作。
在过去的十年间,大多数新型开源操作系统已从移动市场转向物联网市场。本文介绍了面向物联网的许多新型开源操作系统。我们之前的文章介绍了开源物联网框架,以及面向物联网和消费者智能家居设备的Linux和开源开发硬件。 除了介绍面向物联网的新型嵌入式Linux发行版外,我还介绍了OpenWrt等几款比较老的轻量级发行版,它们在这个领域迎来了新生。虽然Linux发行版主要针对网关和集线器,但是面向物联网的非Linux开源操作系统取得了同样迅猛的发展,它们可以在微控制器单元(MCU)上运行,通常面向物联网边缘设备。
C++11 中推出了三种智能指针,unique_ptr、shared_ptr 和 weak_ptr,同时也将 auto_ptr 置为废弃 (deprecated)。
以下内容摘自《程序员的自我修养》 什么是线程? 线程(Thread),有时被称为轻量级(Lightweight Process, LWP),是程序执行流程的最小单元。一个标准的线程由线程ID、当前指令
M端使用GPS;PC使用IP地址:精度低;IP经常会变,需要一个IP库(网上搜有,如ip.taobao.com)
Python有一套很有用的标准库(standard library)。标准库会随着Python解释器,一起安装在你的电脑中的。它是Python的一个组成部分。这些标准库是Python为你准备好的利器,
Python有一套很有用的标准库(standard library)。标准库会随着Python解释器,一起安装在你的电脑中的。它是Python的一个组成部分。这些标准库是Python为你准备好的利器,可以让编程事半功倍。 我将根据我个人的使用经验中,挑选出标准库三个方面的包(package)介绍: Python增强 系统互动 网络 第一类:Python增强 Python自身的已有的一些功能可以随着标准库的使用而得到增强。 1) 文字处理 Python的string类提供了对字符串进行处理的方法。更进一步,通
在这浓浓的鞭炮声中,迎来了这个系列的最后一篇。哈哈~这是多么有纪念意义的春节呀。 今天我们来写一个小小的Demo,来演练一下通过OC绘图,根据进度自己绘制出来一个进度条,或者进度扇形、进度球形。
这篇文章主要介绍了Linux多线程及多线程并发访问同一块内存的问题怎么解决的相关知识,内容详细易懂,操作简单快捷,具有一定借鉴价值,相信大家阅读完这篇Linux多线程及多线程并发访问同一块内存的问题怎么解决文章都会有所收获,下面我们一起来看看吧。
如果你是在Linux下做开发,你就必须知道Makefile是什么东西,如果不知道那就可以说你不是一个合格的Linux开发工程师,因为Makefile是必备的一项技能。
不需要传递参数,也不需要返回参数 我们知道启动一个线程最直观的办法是使用Thread类,具体步骤如下: ThreadStart threadStart=new ThreadStart(Calculate); Thread thread=new Thread(threadStart); thread.Start(); public void Calculate() { double Diameter=0.5; Console.Write("The Area Of
而实际上,在Linux中,进程不止一个执行流,而是可能会有几个或很多个。同一个进程中,每一个执行流都指向同一个虚拟地址空间,由操作系统创建。即在完整的进程中,进程包括:若干个执行流,虚拟地址空间,页表,以及存在物理内存中属于该进程的数据和代码。
exit是c语言的库函数,他最终调用_exit。在此之前,先清洗标准输出的缓存,调用用atexit注册的函数等, 在c语言的main函数中调用return就等价于调用exit。
在强化学习(十四) Actor-Critic中,我们讨论了Actor-Critic的算法流程,但是由于普通的Actor-Critic算法难以收敛,需要一些其他的优化。而Asynchronous Advantage Actor-critic(以下简称A3C)就是其中比较好的优化算法。本文我们讨论A3C的算法原理和算法流程。
Raspberry Pi + Arduino + OpenCV Neural Network + RC CAR
本文介绍了多线程和并发的基本概念,以及常见的多线程服务器方案,如基于循环的迭代服务器、基于协程的并发服务器、基于事件驱动的非阻塞服务器和异步I/O服务器。作者还列举了一些常见的服务器应用场景,并给出了muduo库和Boost.Asio库的示例代码。
ThreadStart这个委托定义为void ThreadStart(),也就是说,所执行的方法不能有参数。
顺序一致性内存模型是一个理论参考模型,JMM 和处理器内存模型在设计时通常会把顺序一致性内存模型作为参照。JMM 和处理器内存模型在设计时会对顺序一致性模型做一些放松,因为如果完全按照顺序一致性模型来实现处理器和 JMM,那么很多的处理器和编译器优化都要被禁止,这对执行性能将会有很大的影响。
我们很高兴展示借助 TensorFlow Lite 在 Raspberry Pi 上构建 Smart Photo Booth 应用的经验(我们尚未开放源代码)。该应用可以捕捉笑脸并自动进行记录。此外,您还可以使用语音命令进行交互。简而言之,借助 Tensorflow Lite 框架,我们构建出可实时轻松处理笑脸检测和识别语音命令的应用。
在传统的方法中,我们有一个策略 $\pi$ 以及一个初始的演员与环境交互、收集数据以及反馈。通过每一步得到的反馈,我们进一步更新我们的策略 $\pi$ ,通常我们使用的更新方式是策略梯度。但是对于演员-评论员算法,我们不是直接使用每一步得到的数据和反馈进行策略 $\pi$ 的更新,而是使用这些数据和反馈进行价值函数的估计,这里我们通常使用的算法包括时序差分和蒙特卡洛等算法以及基于它们的优化算法。接下来我们再基于价值函数来更新策略,公式如下:
以及一个初始的演员与环境交互、收集数据以及反馈。通过每一步得到的反馈,我们进一步更新我们的策略
在学习完常规的语法后,我们将进入下一步的学习,而多线程则是被大多数人认为的下一步的学习目标,因为在有了基础的语法大框架后我们都有了对编程的一个基本的认知,而多线程则是开始有了一定的深度。
典型的UNIX系统都支持一个进程创建多个线程(thread)。在Linux进程基础中提到,Linux以进程为单位组织操作,Linux中的线程也都基于进程。尽管实现方式有异于其它的UNIX系统,但Linux的多线程在逻辑和使用上与真正的多线程并没有差别。 多线程 我们先来看一下什么是多线程。在Linux从程序到进程中,我们看到了一个程序在内存中的表示。这个程序的整个运行过程中,只有一个控制权的存在。当函数被调用的时候,该函数获得控制权,成为激活(active)函数,然后运行该函数中的指令。与此同时,其它的函数
背景:今天被人问到一个10G的超大CSV如何最快速度读取,并插入到数据库中。一般读取文件都是单线程一直往下读,但是如果文件特别大的情况下就会很慢。如何快速读取?脑海里面"多线程"一下子就浮出水面了,想要快速读取文件,肯定得多线程一起读取。那问题来了,一个文件怎么样进行多线程读取,首先得知道每个线程要负责读取的位置,才可以多线程完整的读取一行的数据。
作为软件开发人员,我们通常会写一些测试程序用来对比不同算法、不同工具的性能问题。而最常见的做法是写一个main方法,构造模拟场景进行并发测试。
首先,从操作系统的层次来说,进程(Progress)是资源分配和系统调度的的基本单位也可以理解为程序的基本执行实体;当一个程序被载入到内存中并准备执行,它就是一个进程!当进程被创建了,操作系统就会为该进程分配一个唯一、不重复的 ID,用于区分不同的进程
上一篇博客我们了解了Java内存模型,下面我们来了解一下重排序和数据依赖性的相关知识。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云