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。
Spark中cache和persist的区别 1.RDD持久化简介 Spark 中一个很重要的能力是将数据持久化（或称为缓存），在多个操作间都可以访问这些持久化的数据。...当持久化一个 RDD 时，每个节点的其它分区都可以使用 RDD 在内存中进行计算，在该数据上的其他 action 操作将直接使用内存中的数据。...RDD 可以使用 persist() 方法或 cache() 方法进行持久化。数据将会在第一次 action 操作时进行计算，并缓存在节点的内存中。...在 shuffle 操作中（例如 reduceByKey），即便是用户没有调用 persist 方法，Spark 也会自动缓存部分中间数据。...MEMORY_AND_DISK : 将 RDD 以反序列化 Java 对象的形式存储在 JVM 中。如果内存空间不够，将未缓存的数据分区存储到磁盘，在需要使用这些分区时从磁盘读取。
今天被同事问了一个简单又不简单的问题，一个spark app里面有两个job，那么，他们可以并行执行吗？...我们可以想想平时提交多job的任务，在webui上是不是一开始只看见一个job，一个执行完了才会有下一个。 那么如何并行呢？...其实我们可以通过简单的多线程实现，只要我们的driver能读到多个action，那么他会把任务都提交上去，也就实现了我们job并行。...我们知道流处理是不间断的，会一遍又一遍重复去执行你的任务，这个时候如果你说是一条线程从头到尾，那就玩不下去了，那么这个时候spark是怎么处理的呢？...我们可以简单这么理解，他会先将我们的代码逻辑解析出来，放到一个集合，然后在写个死循环，每隔一段时间去把集合里面的逻辑执行一遍。
“第三章 Stream流”一直介绍的是串行化的流，串行化的流如果你有心可以和for循环对比，会发现串行化的流在性能上是比for循环要差的。这也是部分人“鄙视”Stream流的一点。...我们分别举几个数据量不同的例子，来说明for循环、串行化Stream流、并行化Stream流的性能在我本机的性能。 ?...从曲线图可以看出90000个学生以前3者的性能都是几毫秒，并没有太大区别，从90000个学生过后，串行化流性能主键走弱，并行化流的性能开始逐渐赶上for循环，但注意这并不意味着从900000个数据后并行化的数据就一定会超越...所以单单从数据量上可以看出： for循环的性能随着数据量的增加性能也越来越差。 串行化流则在数据量小的情况下性能差，数据量中、大的时候性能略高于for循环，但当数据量特别大时，性能也变得越差。...并行化流受CPU核数的影响，在本机2核下，在数据量小的情况下性能略高于串行化流，略低于for循环，在数据量中的情况下差不多，在数据量比较大时性能最差，但当数据量特别大时，性能也变得更好。
持久化在早期被称作缓存（cache），但缓存一般指将内容放在内存中。虽然持久化操作在绝大部分情况下都是将RDD缓存在内存中，但一般都会在内存不够时用磁盘顶上去（比操作系统默认的磁盘交换性能高很多）。...当然，也可以选择不使用内存，而是仅仅保存到磁盘中。所以，现在Spark使用持久化（persistence）这一更广泛的名称。...默认情况下，RDD只使用一次，用完即扔，再次使用时需要重新计算得到，而持久化操作避免了这里的重复计算，实际测试也显示持久化对性能提升明显，这也是Spark刚出现时被人称为内存计算的原因。...持久化的方法是调用persist()函数，除了持久化至内存中，还可以在persist()中指定storage level参数使用其他的类型。...storage level参数 storage level 说明 MEMORY_ONLY 默认的持久化级别，只持久到内存中（以原始对象的形式），需要时直接访问，不需要反序列化操作。
文章大纲 spark 中的正则化 Normalizer 源代码 参考文献 spark 中的正则化 Normalizer 标准化文档： http://spark.apache.org/docs/latest.../api/scala/org/apache/spark/ml/feature/Normalizer.html 标准化源代码： https://github.com/apache/spark/blob/v3.1.2...使用给定的p-范数规范化向量，使其具有单位范数。...源代码 package org.apache.spark.ml.feature import org.apache.spark.annotation.Since import org.apache.spark.ml.UnaryTransformer...标准化、归一化基本概念简介 spark 中的正则化 spark 中的标准化 spark 中的归一化 扩展spark 的归一化函数 spark 中的 特征相关内容处理的文档 http://spark.apache.org
由于trasform操作是不会真正执行的，所以rdd1执行transform1需要在循环L第一次循环的时候触发。...如果设置了rdd1的存储级别，那么循环L的第二次循环起，只需要从rdd2开始计算就好了，而不用向第一次循环时从rdd1开始计算。...rdd的持久化操作有cache()和presist()函数这两种方式。 ---- Spark最重要的一个功能，就是在不同操作间，持久化（或缓存）一个数据集在内存中。...当你持久化一个RDD，每一个结点都将把它的计算分块结果保存在内存中，并在对此数据集（或者衍生出的数据集）进行的其它动作中重用。这将使得后续的动作(Actions)变得更加迅速（通常快10倍）。...缓存是用Spark构建迭代算法的关键。你可以用persist()或cache()方法来标记一个要被持久化的RDD，然后一旦首次被一个动作（Action）触发计算，它将会被保留在计算结点的内存中并重用。
文章大纲 spark 中的标准化 Standardizes 源代码 参考文献 spark 中的标准化 Standardizes Standardizes features by removing the...import org.apache.spark.ml._ import org.apache.spark.ml.linalg._ import org.apache.spark.ml.param._...import org.apache.spark.ml.param.shared._ import org.apache.spark.ml.stat.Summarizer import org.apache.spark.ml.util...._ import org.apache.spark.mllib.util.MLUtils import org.apache.spark.sql._ import org.apache.spark.sql.functions...标准化、归一化基本概念简介 spark 中的正则化 spark 中的标准化 spark 中的归一化 扩展spark 的归一化函数 spark 中的 特征相关内容处理的文档 http://spark.apache.org
文章大纲 spark 中的归一化 MaxAbsScaler MinMaxScaler 参考文献 spark 中的归一化 MaxAbsScaler http://spark.apache.org/docs.../latest/api/scala/org/apache/spark/ml/feature/MaxAbsScaler.html MinMaxScaler http://spark.apache.org/...，那么对于但一值的情况如何转换呢？...(3, 10.0, 0.0) )).toDF("id", "features","result") df.show() 参考文献 系列文章： 正则化、...标准化、归一化基本概念简介 spark 中的正则化 spark 中的标准化 spark 中的归一化 扩展spark 的归一化函数 spark 中的 特征相关内容处理的文档 http://spark.apache.org
1、前言 在使用Neo4j-ogm时，对于自定义的NodeEntity和NodeRelation存在循环引用的关系时，在jackson序列化时会导致序列化失败，使用一个注解用来解决循环引用。...private NodeEntity end; } 3、@JsonIdentityInfo注解 @JsonIdentityInfo 是 Jackson 库中的一个注解，用于处理对象之间的循环引用问题，...同时还可以在 JSON 序列化和反序列化过程中保留对象的身份信息。...当 Jackson 序列化这些对象时，它会自动处理它们之间的相互引用，避免了循环引用的问题。 3.3 注意事项 唯一标识符： 确保您用于 property 的字段在所有实例中是唯一的。...一致性： 确保在所有相关的类上一致地应用此注解，以保证整个序列化/反序列化过程的一致性。
卷积计算中的数据并行 3.1 单指令多数据（SIMD） 单指令多数据，故名思意是指在一条指令控制多组数据的计算。.../卷积计算中，在单个处理器内部的设计上，SIMD是数据并行的最优选择。...，第三层循环在计算阵列中以256并行度进行计算，指令调度；第4-6层循环按向量处理器的设计思路进行设计，通过一条指令完成三层循环的计算。...为了完成循环的计算，需要设置三个向量长度寄存器，另外，由于向量在SRAM中的地址并不连续，还需要设定三个不同的步幅寄存器。...这些数据会并行的进入到计算阵列中完成计算（可以认为是多条车道）。由于SimpleTPU中数据的读取延时是固定的（指从SRAM），因此向量化的设计较一般处理器还更为简单。
我们会用到的方法有For，ForEach，Invoke。 一、简单使用 首先我们初始化一个List用于循环，这里我们循环10次。...四、返回集合运算结果/含有局部变量的并行循环 使用循环的时候经常也会用到迭代，那么在并行循环中叫做 含有局部变量的循环 。下面的代码中详细的解释，这里就不啰嗦了。...五、PLinq（Linq的并行计算） 上面介绍完了For和ForEach的并行计算盛宴，微软也没忘记在Linq中加入并行计算。下面介绍Linq中的并行计算。...在ParallelEnumerable中提供的并行化的方法 ParallelEnumerable 运算符 说明 AsParallel() PLINQ 的入口点。指定如果可能，应并行化查询的其余部分。...WithDegreeOfParallelism() 指定 PLINQ 应当用来并行化查询的处理器的最大数目。
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。...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。...2、以前的计算机是单核的，现代的计算机Cpu都是多核的，服务器甚至都是多Cpu的，并行计算可以充分利用硬件的性能。 3....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）。
MPI（Message Passing Interface）是在并行计算中，在不同进程间传递信息的标准解决方案。mpi4py是它的python版本。...比如下面展示的简单示例中，一共有12个并行任务。我们让它在2个nodes上运行，所以每个nodes需要运行6个任务。...img 要让python代码通过mpi4py并行，实际上需要改动的地方并不多。...步循环，最后压缩到了最大2步循环。...上面的例子中，各个任务之间是完全没有依赖的。但是我们的for循环结束了之后一般比如会有个concat操作之类的，需要将各个cores运行的结果收集起来。mpi4py也支持在不同的任务之间传输数据。
写了个多核跑程序的例子，从《go语言编程而来》。关键就是runtime.NumCPU()读出cpu核数，runtime.GOMAXPROCS(MULTICORE)控制使用多个cpu核心。
parallelize并行化集合是根据一个已经存在的Scala集合创建的RDD对象。集合的里面的元素将会被拷贝进入新创建出的一个可被并行操作的分布式数据集。...val rdd03 = sc.parallelize(List(1, 4, 3, 7, 5), 5) 指定了partition的数量为5, makeRDD和parallelize的区别？...而第二种实现可以为数据提供位置信息，除此之外，和parallelize是一致的 */ val rdd03 = sc.parallelize(List(1, 4, 3, 7, 5), 3)
AJAX的串行 串行特点：只有上一个请求成功，才能执行第下一个，串行中，上一个请求的数据会做下一次请求的依赖。...需求 希望得到日门的语文成绩全世界排名，首先第一次请求获得到他的个人基本信息，然后第二次请求，获得他的全部分数列表，最后的第三次请求，获取到日门的语文成绩排名。...AJAX的并行 并行特点：多个请求可以同时发送，但是需要等到所有请求都成功才会做一件事。多个请求之间没有相互依赖。...math, success: result => { mathpaiming = result count++ flag() } }) 以上就是AJAX的并行...通过对于AJAX串行和并行的示例，我们发现，串行导致的回调地狱，并行时设置的计数器，其实是不方便的，但是这串行和并行的设计思路和模式是对实际项目处理复杂逻辑有很大的帮助的，因此引入了Promise的设计模式
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。...充分利用多核 CPU，运行速度可能会快四倍，这样我们等待实验的时间更少，并且可以运行更多的实验。在开始将任务并行化之前，首先需要问自己一个问题：任务是否能够并行？...回到上文中“对一个矩阵的行求和”这个问题上，“求和”是一个可重复的任务，矩阵的行数决定了“求和”的次数，对矩阵中某一行向量的求和并不会干扰其他行向量的求和，因此该问题可以进行并行处理。...或者更简单的说，包含在循环控制块内的代码基本都可以进行并行处理。...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。
鸽了这么久了的ModelBuilder教程，开始恢复更新了，嘤嘤嘤 现在开始讲迭代器，迭代是指以一定的自动化程度多次重复某个过程，通常又称为循环。说的通俗点就是批量循环处理，简称批处理。...需要注意的是个模型仅可使用一个迭代器。如果模型中已经存在一个迭代器，那么就没办法再添加迭代器了，只能嵌套一个子模型，在子模型里使用。 ? ?...ModelBuilder提供了四个大类，十二种迭代，在之后的文章中我会依次讲到，这次讲前两个，For循环和While 循环，本质上和编程中的For循环和While 循环工作原理完全相同 For循环，起始值到结束值按特定次数运行工作流...，简单来说就是你给定一个循环次数，然后你的模型将从头到尾执行这个数量的项目。...相较于上一个for循环的实现，这个While 循环添加了两个计算值工具和While 循环 两个计算值工具第一个是计算缓冲区距离，然后输出长整型字段，并将其作为距离添加到缓冲区工具中 ? ?
如果事务具有相同的last_committed，表示这些事务都在一组内，可以进行并行的回放。这个机制也是Commit-Parent-Based SchemeWL#6314中的实现方式。...在master上，在事务进入prepare阶段之前，全局计数器的当前值会被储存在事务中。这个值称为此事务的commit-parent。...在master上，commit-parent会在事务的开头被储存在binlog中。 在slave上，如果两个事务有同一个commit-parent，他们就可以并行被执行。...但是，实际上，Trx4是可以和Trx5、Trx6并行执行，Trx6可以和Trx7并行执行。 如果能实现这个，那么并行复制的效果会更好。...但是经过测试，这个参数在MySQL5.7.18中设置之后，也无法保证slave上事务提交的顺序与relay log一致。
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