利用串行化来做深复制把对象写到流里的过程是串行化(Serilization)过程，但是在Java程序师圈子里又非常形象地称为“冷冻”或者“腌咸菜(picking)”过程;而把对象从流中读出来的并行化(Deserialization)过程则叫做“解冻”或者“回鲜(depicking)”过程。应当指出的...
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2015-12-29 16:20:20
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另外一篇 ： http://blog.csdn.net/mousebaby808/article/details/7092031在Intel，并行化技术主要有四个步骤：分析，设计与实现，调试以及性能调优。这些步骤用来对一段串行代码进行并行化。尽管这四个步骤中的第一、三、四步都已经有了很多相关文档，但...
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2015-12-21 18:30:26
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Logistic Regression可以说是机器学习的入门算法。不过，你真的有把握能够把LR从头到脚讲一遍吗？你会现场建模，数学推导？你知道它的正则化的作用？你能讲清楚它跟MaxEnt最大熵模型的关系吗？ok，你说这些你都会？那你知道并它的行化怎么做吗？有几种并行化的方式呢？啥？！你说你还会？大神，请受我一拜！...
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2015-12-19 18:04:09
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本文旨在基于复旦中文语料库和神经网络模型构建中文的概率语言模型。 统计语言模型的一个目标是找到句子中不同词汇的联合分布，也就是找到一个单词序列出现的概率，一个训练好的统计语言模型可以被应用于语音识别、中文输入法、机器翻译等领域。在神经网络方法被提出之前，一个非常成功的构建语言模型的方法是 n-...
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2015-12-04 00:42:27
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Parallel 类提供对并行循环和区域的支持。许多个人计算机和工作站都有两个或四个内核（即 CPU），使多个线程能够同时执行。 在不久的将来，计算机预期会有更多的内核。 为了利用当今和未来的硬件，您可以对代码进行并行化，以将工作分摊在多个处理器上。 过去，并行化需要线程和锁的低级操作。 Visua...
1.RDD介绍： RDD，弹性分布式数据集，即分布式的元素集合。在spark中，对所有数据的操作不外乎是创建RDD、转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值。在这一切的背后，Spark会自动将RDD中的数据分发到集群中，并将操作并行化。 Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合。每个RD...
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2015-11-30 20:11:12
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在Intel，并行化技术主要有四个步骤：分析，设计与实现，调试以及性能调优。这些步骤用来对一段串行代码进行并行化。尽管这四个步骤中的第一、三、四步都已经有了很多相关文档，但是关于怎样进行设计与实现的却不多。 并行编程更像是一门艺术，而不是一门科学。这里将会给出八条设计多线程程序的简单规则，你可以...
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2015-11-20 17:10:14
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春节坐在回家的火车上百无聊赖，偶然看到 Parallelism in one line 这篇在 Hacker News 和 reddit 上都评论过百的文章，顺手译出，enjoy:-)http://www.zhangzhibo.net/2014/02/01/parallelism-in-one-li...
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2015-11-13 10:15:38
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1、数据去重 "数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选。统计大数据集上的数据种类个数、从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重。下面就进入这个实例的MapReduce程序设计。1.1 实例描述 对数据文件中的数据进行去重。数据文件中的每行都是一个数据。.....
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2015-11-07 13:34:22
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分别用串行和并行实现了一个1亿*1000次加法的程序，代码如下：package mainimport ( "fmt" //"runtime"//执行并行段时需要引入该包 "time")const ( NUM = 100000000)type vint struct { n []int}func (v...
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2015-10-31 11:21:35
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