重点提示: 在最后一个内核f6dd975583bd (Linux 5.8, 2020)中,之前内核中使用的merge标志演变成为每个缓冲区都有的都有的PIPE_BUF_FLAG_CAN_MERGE标志很重要...条件2要将页面的字节拼接到管道的原因是我们要使管道中的缓冲区标志 不变PIPE_BUF_FLAG_CAN_MERGE, 从而使两个缓冲区合并, 再将原有的文件数据在偏移一定距离后覆盖上我们的数据。...用任意数据填充管道（在所有ring entries中设置PIPE_BUF_FLAG_CAN_MERGE标志） 将管道排空（在struct pipe_inode_info环上的所有struct pipe_buffer...\n' * * Further explanation: https://dirtypipe.cm4all.com/ */ #define _GNU_SOURCE #include <unistd.h.../Exp.sh 解释一下sh脚本后面执行的命令: 其实不是很理解${passwd_tmp/root:x/oot:}的内容为什么会是下面那样子(埋个小坑, 以后知道了在回来填吧) 除了以上脚本外我在本地编译其它网上的的
host 端代码实现 //OpenCL utility layer include #include "xcl2.hpp" #include //Array Size to access...cl::Buffer buffer_in1(context,CL_MEM_USE_HOST_PTR | CL_MEM_READ_ONLY, matrix_size_bytes,source_in1...,source_in2.data()); cl::Buffer buffer_output(context,CL_MEM_USE_HOST_PTR | CL_MEM_WRITE_ONLY,...也就是在LOOP2循环体中有out[i * dim + j] = 0;操作，而out数组在内层LOOP3中同样用到。...反过来说，假如说编译器对LOOP2与LOOP3进行Flatten，那么对于out[i * dim + j] = 0操作在同一个循环中将不知如何与内部的循环体进行融合。 ?
最近正在自学Python做科学计算，当然在很多书籍和公开课里最先做的就是安装Numpy, Scipy, Matplotlib等包，不过每次安装单独的包时，都会有各种问题导致安装失败或者调用失败。...的时候： ValueError: numpy.dtype has the wrong size, try recompiling 看到大家说用虚拟环境比较好，我就也自己安了一个，果然在 virtualenv...只需要通过命令创建一个虚拟环境，不用的时候通过命令退出，删除。...export WORKON_HOME=~/workspaces source /usr/bin/virtualenvwrapper.sh 最后的办法就是，直接在命令行写，成功了： $ export WORKON_HOME...按照顺序全部安装成功，后续就可以在虚拟环境上做分析了。
在一台有8块P40的机器上，使用tensorflow1.15和python3运行run_classifier.py，在开始训练后，如果执行nvidia-smi命令查看GPU的使用情况，会得到这样的结果：...观察Traceback，可以发现，这个ValueError是optimizer在apply_gradients时产生的，具体错误位于optimization.py的154行。...重新运行后，运行成功，nvidia-smi命令显示，机器上的8张GPU全部处于运作状态，这也进一步验证了原有代码运行失败的原因出在优化器上。...同时，我们在启动命令中加入–train_batch_size 1，将batch_size改为1。 完成上述改动后，我们使用8卡并行训练。...以前面CoLA数据集的实验为例，当使用8块P40GPU并行训练时，在执行训练命令大约3-4分钟后，实际的训练才开始。因此，是否使用多卡并行训练需要考虑训练量的大小。
步骤： 1.客户端发送更新操作请求至NODE1 2.NODE1将请求路由至NODE3，Primary shard所在的位置 3.NODE3从P0读取文档，改变source字段的JSON内容，然后试图重新对修改后的数据在...在in-memory buffer中的文档会被写入到一个新的segment，但没有fsync。...ES通过在后台merge这些segment的方式解决这个问题。小的segment merge到大的，大的merge到更大的。。。...每个段都是有着独立的索引结构，这意味着查询与索引两个过程是可以并行存在的，索引过程中，系统会不定期创建新的段。Apache Lucene通过在索引目录中创建新的segments_N文件来标识新的段。...Lucene可以一种安全的方式实现索引的提交——我们可以确定段文件要么全部创建成功，要么失败。如果错误发生，我们可以确保索引状态的一致性。 回到我们的例子中，第一条命令添加文档到索引中，但是没有提交。
4.如果NODE3成功更新了文档，它将并行的将新版本的文档同步到NODE1和NODE2的replica shards重新建立索引。...的状态：每秒中，shard都会被refreshed： 在in-memory buffer中的文档会被写入到一个新的segment，但没有fsync。...ES通过在后台merge这些segment的方式解决这个问题。小的segment merge到大的，大的merge到更大的。。。...每个段都是有着独立的索引结构，这意味着查询与索引两个过程是可以并行存在的，索引过程中，系统会不定期创建新的段。Apache Lucene通过在索引目录中创建新的segments_N文件来标识新的段。...Lucene可以一种安全的方式实现索引的提交——我们可以确定段文件要么全部创建成功，要么失败。如果错误发生，我们可以确保索引状态的一致性。 回到我们的例子中，第一条命令添加文档到索引中，但是没有提交。
魔术函数使用户能够使用%run魔术命令在 IPython 中运行操作系统命令，并运行 Python 脚本并将其数据加载到 IPython 环境中。...source newEnv/bin/activate 使用以下命令停用虚拟环境并返回到标准 Python 环境： deactivate 有关此的更多信息，可以浏览标题为虚拟环境的文档。...以下命令对此进行了说明： merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False,...我们在以下命令中指定how='right'： In [270]: pd.merge(slice3,slice2,how='right') Out[270]: TradingDate Nasdaq...您可以在官方文档页面中找到有关使用merge，concat和join操作的更多信息。 数据透视和重塑 本节介绍如何重塑数据。 有时，数据以堆叠的格式存储。
配置环境变量: bash复制代码 echo "source ~/f1tenth/devel/setup.zsh" >> ~/.zshrc source ~/.zshrc 这两行命令将source...在执行catkin_make之前，确保已经安装了所有必要的编译工具和依赖库。 该脚本未进行错误检查，如网络问题、软件包安装失败等情况可能会导致脚本运行中断或运行不完全。...需要保证在执行该脚本前已经安装了ROS Kinetic版本，并且已经初始化了ROS环境。 脚本中提到的f1tenth_simulator.zip文件需要事先准备好，否则unzip命令会失败。...在__init__方法中，首先定义了几个全局变量（如prev_time），然后初始化了激光雷达数据的订阅者和Ackermann驱动命令的发布者。...利用并行计算：如果可能，使用并行处理来加速计算密集型任务。 优化循环：避免在循环中执行昂贵的操作，尽量将循环内部的计算简化。 代码可读性：虽然性能很重要，但代码的可读性和可维护性同样重要。
numpy 的算法参数在更加友好的 pandas 中可以继续使用，并且我发现函数可以很容易就保持。...关于这个库，其 github 地址： https://github.com/dask/dask 如果是小数据集，采用 Pandas 进行排序是一个不错的选择，但是数据量很大的时候，想要在 GPU 上并行搜索...https://stackoverflow.com/a/53026600/4590385 在 SQL 中进行排序是通过命令 ORDER_BY ，这个用法和 python 的实现还是有区别的。...pandas 的相同排序算法实现都会慢过 numpy TensorFlow 在 CPU 上速度很快，而 TensorFlow-gpu 版本在 CPU 上使用会变慢，在 GPU 上排序更慢，看起来这可能是一个...() 进行数据探索分析； 对于大数据集，或者需要优先考虑速度，尝试 numpy 的inplace 的 mergesort ，或者 PyTorch 、TensorFlow 在 GPU 上的并行实现，或者是
( gpuWriteBuffer /* source buffer */, 0 /* source offset */, gpuReadBuffer /* destination buffer...着色器编程 在GPU上运行的仅执行计算（而不绘制三角形）的程序称为计算着色器。它们由数百个GPU内核（小于CPU内核）并行执行，这些GPU内核共同操作以处理数据。...我们的目标是逐步针对结果矩阵的每个单元并行执行此程序。例如，对于2乘4大小的结果矩阵，我们将调用passEncoder.dispatch(2，4)来编码执行命令。...在GPU中，对在一组数据上执行内核功能的命令进行编码称为调度。 image.png Figure 3....to buffer. commandEncoder.copyBufferToBuffer( resultMatrixBuffer /* source buffer */, 0 /* source
metadata_write" ] } } } } } 另外，如果索引被设置了read_only后，我们对索引的任何settings设置都会失败...4）打开索引自动merge策略 PUT /{index_name}/_settings { "merge.policy.auto_merge_enabled":"true", "merge.policy.inactive_merge_enabled...执行API如下： POST /{index_name}/_unfreeze 5、Reindex重构索引 POST _reindex { "source": { "index": "{source_index_name...另外，如果源索引没有打开_source属性，则是不能执行Reindex操作的。也就是说源索引必须存储了全部的原始文档才可以。...通过该命令，我们能够快速的定位、分析及解决集群性能问题。下面以表格的形式汇总如下： 命令 API命令说明 GET _cat/indices?
=All DimPlot(All.merge,label = T) #在r中创建如下环境======================================== #conda create...#如果您使用的是conda而不是mamba，请将上述的mamba命令替换为conda命令进行安装。...## 载入python模块 scanpy = import("scanpy") celltypist = import("celltypist") pandas <- import("pandas")...(X = numpy$array(as.matrix(t(as.matrix(ifnb.data[['RNA']]@counts)))), obs = pandas...or otherwise Error: ValueError: output array is read-only scanpy$pp$normalize_total(adata_copy, target_sum
缺省情况下，一个DML命令失败的时候，在侦测到错误之前，不论成功处理了多少条记录，都将将使得整个语句回滚。...对于并行DML操作而言，REJECT LIMIT 会应用到每个并行服务器。...在填充source表时，设置了两行为NULL的记录。...CODE") --source 表为NULL的两行将引起整个insert 语句回滚，无论在错误之间有多少条语句被成功插入。...CODE") --merge操作同样由于not null约束导致导致操作失败并且回滚。
在本节中，我们将介绍一些 Pandas 字符串操作，然后使用它们来部分清理从互联网收集的，非常混乱的食谱数据集。...Pandas 字符串操作简介 我们在前面的部分中看到，NumPy 和 Pandas 等工具如何扩展算术运算，使我们可以在许多数组元素上轻松快速地执行相同的操作。...例如： import numpy as np x = np.array([2, 3, 5, 7, 11, 13]) x * 2 # array([ 4, 6, 10, 14, 22, 26]) 这种向量化操作简化了操作数据数组的语法...从 2016 年春季开始，这个数据库大约 30MB，可以使用以下命令下载和解压缩： # !...我们得到了ValueError，提到有“尾随数据”。在互联网上搜索此错误的文本，似乎是由于使用了一个文件，其中每行本身是一个有效的 JSON，但完整文件不是。
Spark SQL 在 Hive 兼容层面仅依赖 HQL parser、Hive Metastore 和 Hive SerDe。...student; 3. thriftserver thriftserver jdbc/odbc 的实现类似于 hive1.2.1 的 hiveserver2，可以使用 spark 的 beeline 命令来测试...buffer.count += 1 buffer } // Merge two intermediate values def merge(b1: Average, b2: Average...自定义数据源 自定义 source 比较简单，首先我们要看看 source 加载的方式。...指定的目录下，定义一个 DefaultSource 类，在类里面实现自定义 source，就可以实现我们的目标。 import org.apache.spark.sql.sources.v2.
System Architecture 分布式系统需要解决：分配和管理在集群的计算资源、处理配合、持久和可访问的数据存储、失败恢复。Fink专注分布式流处理。...TM提供一定数量的slots来控制并行的任务数。 ? image 上图A和C是source function，E是sink function，小数字表示并行度。 ?...线程的隔离不太好，一个线程失败有可能导致整个TM失败。 Highly-Available Setup 从失败中恢复需要重启失败进程、作业和恢复它的state。...在source operator中，可通过Kafka解决。...在任务间的operator有如下机制应对： Local exchange：task1和2在同一个工作节点，那么buffer pool可以直接交给下一个任务，但下一个任务task2消费buffer pool
HELP: Python 没有直接等价于 MATLAB 的 which 命令，但是 help 命令和 numpy.source 命令通常会列出函数所在的文件名。...（在 IPython 中） 获取函数func的帮助 which func 参见注释帮助 查找func的定义位置 type func np.source(func)或func??...帮助: Python 没有直接相当于 MATLAB 中which命令的命令，但help和numpy.source命令通常会列出函数所在的文件名。...read-only 必须创建副本才能对导入的数组进行原地操作，但这将意味着复制内存。...read-only 为了就地操作导入的数组，必须创建副本，但这将意味着内存复制。
pandas读取文件官方提供的文档 在使用pandas读取文件之前，必备的内容，必然属于官方文档，官方文档查阅地址 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version.../0.24/reference/io.html 文档操作属于pandas里面的Input/Output也就是IO操作，基本的API都在上述网址，接下来本文核心带你理解部分常用的命令 pandas读取.../test.txt",sep=' ') 参数说明，官方Source : https://github.com/pandas-dev/pandas/blob/v0.24.0/pandas/io/parsers.py...如果JSON不可解析，解析器将产生ValueError/TypeError/AssertionError之一。...在pandas读取文件的过程中，最常出现的问题，就是中文问题与格式问题，希望当你碰到的时候，可以完美的解决。 有任何问题，希望可以在评论区给我回复，期待和你一起进步，博客园-梦想橡皮擦
panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。...Pandas中的数据结构 Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似。...这通常是拿到DataFrame后的第一个命令，可以方便的了解数据内容和含义。...时间序列在Pandas中就是以Timestamp为索引的Series。...画图 Pandas也支持一定的绘图功能，需要安装matplot模块。 比如前面创建的时间序列，通过plot()就可以绘制出折线图，也可以使用hist()命令绘制频率分布的直方图。
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