我在一个大数据集上运行k-方法。我把它设成这样:
from sklearn.cluster import KMeans
km = KMeans(n_clusters=500, max_iter = 1, n_init=1,
init = 'random', precompute_distances = 0, n_jobs = -2)
# The following line computes the fit on a matrix "mat"
km.fit(mat)
我的机器有8个核心。文档中写着“对于n_jobs = -2,除了一个CPU之外,所有的C
在Oracle中,并行被广泛使用。提示平行,平行(8)和平行(a,8)有什么区别。如何选择查询的最佳提示?
SELECT /*+ PARALLEL */ * FROM BIG_TABLE_A a, BIG_TABLE_B b WHERE a.KEY=b.KEY;
SELECT /*+ PARALLEL(8) */ * FROM BIG_TABLE_A a, BIG_TABLE_B b WHERE a.KEY=b.KEY;
SELECT /*+ PARALLEL(a,8) PARALLEL(b,8) */ * FROM BIG_TABLE_A a, BIG_TABLE_B b WHERE a.
我使用dask包delayed和compute方法构建了Python2.7代码。
下面是我的代码的一个很小的例子:
from dask import delayed, compute
import time
class simulation():
# defines simulation parameters
def __init__(self,x):
self.x = x
jobs = range(50) # sample jobs
def simulate(sim):
# sample simulation function
time.sl
我在RMarkdown中使用reticulate,并试图通过并行处理来运行本地定义的Python函数。我环顾四周,我发现是最接近于解决我的问题的,除了我使用的函数不是在单独的Python脚本中定义的,而是在Rmarkdown中定义的。下面是一个使用llply的简化示例,它给出了错误Error in unserialize(socklist[[n]]) : error reading from connection。
我还尝试过foreach(),它即使使用reticulate::py$function也不能识别py$对象。
我还尝试了mclapply和pbmcapply,它们似乎运行并占用所有
我希望能够使用tf.initialize_variables()初始化具有特定列表的tensorflow变量。因此,为了测试这个案例,我正在尝试这个方法,但失败了:
sess.run(tf.initialize_variables(tf.all_variables()))
有错误:
tensorflow.python.framework.errors.FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value Layer_0/Initialize_Variables/weights
对我来说最奇怪的是,它是这样运作的:
sess
object MyObj extends Serializable{
private var a: String = _
private var b: String = _
//other vars handled in init
...
def init(x: String, y: String): Unit = {
this.a = x
}
def exec(z: String): String = {
//want to return value x from init
this.a
我使用storm拓扑将一些数据从Kafka队列写入Cassandra DB。该程序是一个多线程程序。为了方便cassandra数据库的插入,我将以下内容作为我的DBUtils:
public DBUtils() {
if(session == null) {
session = CassandraUtil.getInstance().getSession();
LOG.info("Started a new session for dbUtils-Monitoring.....");
}
synchronized(sess
我有以下简单的程序: from pathos.core import connect
tunnel = connect('192.168.1.5', port=50004)
print(tunnel)
print(type(tunnel._lport))
print(tunnel._rport)
def sleepy_squared(x):
from time import sleep
sleep(1.0)
return x**2
from pathos.pp import ParallelPythonPool as Pool
p = Pool
当使用Lync时,并行地启动一个客户端,然后关闭它,-it就会留下一个永远不会停止的孤立主机进程。我必须通过代码或任务管理器手动关闭该进程,以使其消失。所以我在我的应用程序启动中使用了代码。当多个进程同时运行时,我会遇到其他问题,也会无限期地离开进程。
遵循所有的MSDN方法和例子,但仍然会发生相同的行为。这是我编写的包装类中的一些代码。
public void Startup()
{
// Same thread should do the startup and shutdown right?
var _currentThreadId = S