背景 本文是一个短文章，介绍Java 中的并行处理。 说明：10多分钟读完的文章我称之为短文章，适合快速阅读。...3、在执行完毕后，可能会有个 " 归纳 " 的任务，比如 求和，求平均等。 再简化一点的理解就是: 先拆分 --> 在同时进行计算 --> 最后“归纳” 为什么要“并行”，优点呢？...适合用于大规模运算的场景。从理论上讲，在 n 个并行处理的执行速度可能会是在单一处理机上执行的速度的 n 倍。...Java 中的并行处理 JDK 8 新增的Stream API（java.util.stream）将生成环境的函数式编程引入了Java库中，可以方便开发者能够写出更加有效、更加简洁的代码。...steam 的另一个价值是创造性地支持并行处理（parallel processing）。
❝本节来介绍在 R中如何使用ggplot2结合for循环绘图并保存，下面通过一个案例来看具体操作 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(data.table) library...library(patchwork) 设置文件路径 file_name <- "loop_data.tsv" 读入数据 dat <- fread(file_name, sep="\t") 获取唯一的城市名称进行循环...cities = unique(dat$city) 创建一个空列表来保存创建的图 city_plots = list() 循环遍历并绘图保存 for(city_ in cities) { city_plots...".pdf"), width =3.04, height =3.10, units = "in", dpi=300) } 上面我们将每一张图都单独输出了，下面来介绍如何将其全部组合起来，分别介绍两种R包的方法
上期内容：学习笔记：深度学习与INT8 Vitis HLS尽可能地探测代码中的并行性，以降低Latency。...但对于for循环，即使两个for循环是相互独立、毫无关联的，在默认情形下，工具也不会对其进行并行处理。那么针对这种情形，该如何让工具对其并行处理呢？ 看下面一段代码。...该函数由两个for循环构成，显然，这两个for循环是相互独立的，功能是完全一致的。...每个for循环的Latency为8，但整个函数的Latency为20，猜测这两个for循环并没有被并行执行。...同时还可以看到，默认情形下，for循环的Pipeline是打开了的，故报告中Pipelined部分显示的是yes。
字符消息被送到调用线程的消息队列中，在下一次线程调用函数GetMessage或PeekMessage时被读出。 ....参数： lpMsg 指向一个含有用GetMessage或PeekMessage函数从调用线程的消息队列中取得消息信息的MSG结构的指针。 ....如果消息没有转换（即，字符消息没被送到线程的消息队列中），返回值是零。 . 备注： TranslateMessage函数不修改由参数lpMsg指向的消息。...TtanslateMessage仅为那些由键盘驱动器映射为ASCII字符的键产生WM_CHAR消息。 如果应用程序为其它用途而处理虚拟键消息，不应调用TranslateMessage函数。...总结:TranslateMessage函数将键盘消息转化,DispatchMessage函数将消息传给窗体函数去处理. 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
循环是社交网络分析的主旋律，比如使用 for 循环遍历分析网络中的每一个节点。当网络规模足够大时，并行处理又变得十分必要。熟练掌握本章的内容后，你的程序将会优雅而自然。...循环语句 while for 循环控制 apply() 系列函数 apply() sapply() 使用 parallel 包并行处理 在本机上并行 在多台计算机上并行 循环语句 while while...其本质上是对 for 循环的进一步封装，并不会加快计算速度。apply() 函数的定义如下： apply(X, MARGIN, FUN) 提示 要查看函数的文档可以在 R 终端中键入“?...函数名”，比如查看 apply() 的文档输入 ?apply。 其中 X 是要循环处理的数据，即矩阵；MARGIN 是数据处理的维度，1 是按行处理，2 是按列处理；FUN 是循环处理的函数。...在本机上并行 在本机上处理并行计算的概念很好理解，就是将需要并行处理的任务分配到计算机的多个 CPU 内核中，这也是最常见的场景。继续以“对一个矩阵的行求和”为例，采用并行的方式解决这个问题。
加载R包 library(tidyverse) library(readxl) library(psych) library(reshape2) library(magrittr) 导入数据 df1...group = str_replace_all(group, "[0-9]", "")) %>% select(-ID) %>% group_by(group) %>% nest() 循环整合数据...# 初始化一个空的数据框来存储结果 results_df <- data.frame(group = character(), cor = numeric...pvalue = numeric(), stringsAsFactors = FALSE) # 循环处理每一对数据集...adjust = "fdr") results_df <- rbind(results_df, data.frame( group = paste0("cor", i), cor = pp$r,
在现代软件开发中，充分利用多核处理器的并行处理能力已成为提高应用性能的关键。在Java中，Executor提供了一个工具集，用于简化多线程编程，其中线程池是其核心组件之一。...在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用线程池来优化任务处理 1、线程池的基本概念 线程池（Thread Pool）是一种基于池化技术的多线程处理方式。...它允许我们创建一定数量的线程并重用它们来执行多个任务。在Java中，ExecutorService 接口及其实现类提供了线程池的功能。 1.2、为什么使用线程池？...性能提升：通过并行处理多个任务，可以显著提高应用性能。 更好的线程管理：线程池提供了一种统一管理线程的方式，包括线程的创建、执行和销毁。...2、实现线程池的示例代码 让我们通过一个简单的示例来看看如何在Java中实现线程池。
R语言中有几个常用的函数，可以按组对数据进行处理，apply, lapply, sapply, tapply, mapply,等。这几个函数功能有些类似，下面介绍下这几个函数的用法。...其格式是： Apply(数据,维度Index,运算函数,函数的参数) 对于Matrix来说，其维度值为2，第二个参数维度Index中，1表示按行运算，2表示按列运算。...Sapply Sapply函数和Lapply函数很类似，也是对List进行处理，只是在返回结果上，Sapply会根据结果的数据类型和结构，重新构建一个合理的数据类型返回。...，他们具有相同的长度： a<-1:5 b<-2:6 c<-5:1 现在我们要求a,b,c中的对应各位数进行m3函数的运算，也就是把a,b,c的第一个数做运算，然后把a,b,c的第二个数做运算，然后第三个数...Tapply 前面介绍的几个apply函数都是对整体数据进行处理，而tapply是对向量中的数据进行分组处理。
theme: smartblue 在SQL中，SUM函数是用于计算指定字段的总和的聚合函数。...语法通常如下： SELECT SUM(column_name) AS total_sum FROM table_name; 然而，在使用SUM函数时，对于字段中的NULL值，需要特别注意其处理原则，以确保计算结果的准确性...下面将详细介绍SUM函数在不同情况下对NULL值的处理方式。...这确保了计算结果的准确性，即使在记录集中存在部分NULL值。 在实际应用中，确保对字段的NULL值进行适当处理，以避免出现意外的计算结果。...性能考虑： 在处理大量数据时，SUM函数的性能可能会受到影响。考虑使用索引、分区表、冗余字段、应用层求和计算等数据库优化技术以提高查询效率。
最初range和xrange都生成可以用for循环迭代的数字，然而在python2和3里实现方式并不完全一致，下面着重讲讲python3的range()函数for循环用法。...1、函数语法 range(start, stop, [step]) 2、参数说明 start: 可选参数，计数从 start 开始。默认是从 0 开始。...例如：range(0， 5) 等价于 range(0, 5, 1) 3、在python3.8下>>> print(list(range(5))) #从0开始，有5为正整数，到5结束，不包括5；步长=step...3、占内存检测import sys r=range(1,10000) size_r=sys.getsizeof(r) print(f”The range() function uses {size_r}...以上就是python里range()函数的用法，顺带给大家演示了在python2和python3里的不同。好啦~如果想要了解更详细的实用教程，可以点击查看PyThon学习网视频教程。
函数的用途 base包中的sweep函数是处理统计量的工具，一般可以结合apply()函数来使用。...函数的参数 sweep(x, MARGIN, STATS, FUN = "-", check.margin = TRUE, ...) x:即要处理的原数据集 MARGIN：对行或列，或者数列的其他维度进行操作...…… 下面我们结合几个具体的例子来看 #创建一个4行3列的矩阵 M = matrix( 1:12, ncol=3) 1.每一行都减去这一行的均值 #方法一，通过rowMeans函数来计算每一行的均值...sweep(M,1,rowMeans(M)) #方法二，通过apply函数来计算每一行的均值，MARGIN=1，对行做操作 sweep(M,1,apply(M,1,mean)) 2.每一行列都减去这一列的均值...#方法一，通过colMeans函数来计算每一列的均值 sweep(M,2,colMeans(M)) #方法二，通过apply函数来计算每一列的均值，MARGIN=2，对列做操作 sweep(M,2,
在R语言中，apply系列函数作为批量处理函数，可以循环遍历某个集合内的所有或部分元素，以简化操作。这些函数底层是通过C来实现的，所以效率也比手工遍历来的高效。...apply族函数分别有apply函数，tapply函数，lapply函数，mapply函数。每一个函数都有自己的特点，在处理不同类型的数据可以选用相对应的函数。...apply族函数分别有apply函数，tapply函数，lapply函数，mapply函数。每一个函数都有自己的特点，在处理不同类型的数据可以选用相对应的函数。...lapply函数得到处理得到的数据类型是列表，而sapply函数得到处理的数据类型是向量。这两个函数除了在返回值类型不同外，其他方面基本完全一样。 ? ?...总结以上函数应用可以减少在R语言中的For循环，从而提升R语言效率。 欢迎各位学习交流
在Python 3.x中，内置函数print()用来实现格式化输出，各参数含义请参考本文末尾的相关阅读。本文重点介绍print()函数的end参数以及转义字符'\r'的妙用。...本文末尾的相关阅读中已经提到，end参数用来确定print()函数在输出全部内容之后以什么结束，默认是转义字符'\n'，也就是换行符，在使用时可以根据需要修改这个参数的值，例如： ?...那么，如果把end参数设置为回车符'\r'，会是什么样的效果呢？...下面的代码 from time import sleep for i in range(1000): print(i, end='\r') sleep(0.01) 运行效果如下面的视频所示：
公式函数用法 核心是什么 公式函数的优点在于提供了一种构造匿名函数的简洁方式。而核心在于在同一行代码表示如何使用输入构造出输出。...例如，~ .x + 2 代表直接在输入的基础在加 2，其等价于下面这个匿名函数： function(x) { return(x + 2) } 你应该瞬间明白了公式函数多么简洁。...基本用法 假设我们要对 df 中的 x 和 y 列进行归一化处理，在不使用 scale() 函数的情况下，我们可能会手写一个函数： scale2 <- function(x) { (x - mean...在公式中，我们可以直接使用前面已经定义的变量，这里是 cfs。...，它并不是必需的技能，直接构造函数在大部分情况下可读性更好，读者千万不要本末倒置。
R中gsub替换函数的参数如下 gsub(pattern, replacement, x, ignore.case = FALSE, perl = FALSE, fixed = FALSE,...vector举例如下： > x <- c("R Tutorial","PHP Tutorial", "HTML Tutorial") > gsub("Tutorial","Examples",x) #将...Tutorial替换成Examplers [1] "R Examples" "PHP Examples" "HTML Examples" 还有其他的一些例子来灵活使用这个函数，结合正则表达式。...:]]匹配小写字母，将所有小写字母都替换成了- > y [1]"---- 4322: H- -- --- 25 ----- ---, --- ------- 130---" 下面我们来举一个临床数据处理的例子...，并转换成因子 我们还是使用gsub函数 #删除组织病理学分期末尾的A，B或者C等字母，例如Stage IIIA，Stage IIIB stage=gsub("[ABCD]$","",clin$ajcc_pathologic_stage
我们先看一看循环能做什么，以及在主流的 CSS 预处理器（Sass， Less，Stylus ）中如何使用。每一种语言都有特殊的语法，但是最终的效果是相同的。...我很难在实际工作中找到 while 循环——大多数例子使用 for 或者 for-each 处理的更好。所以 Stylus 只提供了后者的语法。...我还想把单色列表转换成预处理器可以编译的调色板。我需要一种方法保证所有数值是相关联的并且是一种模式。我使用的方法是在单独的 Sass map 中，以键值对的形式存储主题颜色。...现在我们可以在代码的任何地方调用 color() 函数。...既然颜色在一个变量中可行，我可以使用循环生成调色板。
与传统的ExecutorService不同，ForkJoinPool特别适合于递归或分治算法的场景，在这些场景中，一个大任务可以被拆分成多个小任务并行处理，然后再将结果合并。...在ForkJoinPool中，这种策略被用于并行处理任务。 当一个大任务提交给ForkJoinPool时，它首先会被拆分成多个小任务。这些小任务是相互独立的，可以并行执行。...开发者需要实现compute方法来定义任务的处理逻辑。当一个大任务被拆分成多个小任务时，这些小任务会被提交到ForkJoinPool中并行执行。...默认情况下，ForkJoinPool中的线程数量等于处理器的核心数。但是，在实际应用中，可以根据任务的特性和系统的负载情况调整线程池的大小。...调整线程池大小：ForkJoinPool的默认线程池大小等于处理器的核心数。在实际应用中，可以根据任务的特性和系统的负载情况调整线程池的大小，以获得最佳的性能表现。
我们用R做数据处理的时候，经常要对数据的格式进行变换。例如将数据框（dataframe）转换成列表（list），或者反过来将列表转换成数据框。...那么今天小编就给大家介绍一对R函数来实现这样的功能。 这一对函数就叫做stack和unstack。从字面意思上来看就是堆叠和去堆叠，就像下面这张图展示的这样。...那么R里面这两个函数具体可以实现什么样的功能呢？下面这张图可以帮助大家来理解。unstack就是根据数据框的第二列的分组信息，将第一列的数据划分到各个组，是一个去堆叠的过程。...一、unstack 下面我们来看几个具体的例子 例如现在我们手上有一个数据框，里面的数据来自PlantGrowth 我们可以先看看PlantGrowth 中的内容，第一列是重量，第二列是不同的处理方式...，后面小编会使用这两个函数来给大家举个真实的应用案例，敬请期待。
在R中，expand.grid()函数可以返回几个元素所有可能的组合，使我们免于多层遍历的苦恼。...其实这个就是我们提供的sex，age，major中的变量分别组合起来得到的，类似于，遍历三层循环得到所有的排列组合。
方案 在一个新的 R 会话中使用 search() 可以查看默认加载的包。...#> [19] "package:datasets" "package:methods" #> [21] "Autoloads" "package:base" 以下提供的函数能够列出包中的函数和对象...showPackageContents <- function(packageName) { # 获取特定包所有内容的列表 funlist <- objects(packageName)...移除包含箭头 <- 的东西 idx <- grep("<-", funlist) if (length(idx) !...qr.resid qr.solve qr.X quarters quarters.Date quarters.POSIXt quit R_system_version R.home R.Version
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