CentOS 7 使用systemd替换了SysV。Systemd目的是要取代Unix时代以来一直在使用的init系统，兼容SysV和LSB的启动脚本，而且够在进程启动过程中更有效地引导加载服务。systemd的特性有：支持并行化任务同时采用socket式与D-Bus总线式激活服务；按需启动守护进程...
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2015-06-25 13:50:22
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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。
package com.hadoop.mr;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Config...
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2015-06-18 17:25:05
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【深度学习系列4】深度学习及并行化实现概述摘要：深度学习可以完成需要高度抽象特征的人工智能任务，如语音识别、图像识别和检索、自然语言理解等。深层模型是包含多个隐藏层的人工神经网络，多层非线性结构使其具备强大的特征表达能力和对复杂任务建模能力。训练深层模型是长期以来的难题，近年来以层次化、逐层初始化为...
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2015-06-18 13:20:24
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Storm里面引入DRPC主要是利用storm的实时计算能力来并行化CPU密集型（CPUintensive）的计算任务。DRPC的stormtopology以函数的参数流作为输入，而把这些函数调用的返回值作为topology的输出流。DRPC其实不能算是storm本身的一个特性，它是通过组合storm的原语stream、spout、bo..
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2015-05-27 19:21:16
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Storm里面引入DRPC主要是利用storm的实时计算能力来并行化CPU密集型（CPU
intensive）的计算任务。DRPC的stormtopology以函数的参数流作为输入，而把这些函数调用的返回值作为topology的输出流。
DRPC其实不能算是storm本身的一个特性， 它是通过组合storm的原语stream、spout、bolt、 topology而成的一种模式(pat...
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2015-05-27 19:13:47
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Storm里面引入DRPC主要是利用storm的实时计算能力来并行化CPU密集型（CPU intensive）的计算任务。DRPC的stormtopology以函数的参数流作为输入，而把这些函数调用的返回值作为topology的输出流。DRPC其实不能算是storm本身的一个特性， 它是通过组合st...
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2015-05-27 19:02:12
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1.算法简介1.1筛法起源筛法是一种简单检定素数的算法。据说是古希腊的埃拉托斯特尼（Eratosthenes，约公元前274～194年）发明的，又称埃拉托斯特尼筛法（sieve of Eratosthenes）。...
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2015-05-09 15:06:16
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今天用了一下openmp，本人表示非常喜欢openmp的傻瓜化模式，导入一个头文件直接parallel for#include
#include using namespace std;int main()
{
//cout<<"Thread num == "<<omp_get_thread_num()<<endl; #pragma omp para...
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2015-05-05 12:41:51
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14.1.1 命令式代码的并行化在命令式编程中，for 循环可能是很容易并行化的最常见结构。循环的迭代器独立（independent）时，就可以在单独的线程上执行。就是说，由于独立，迭代器不会依赖前面任何迭代器所计算的值。
例如，统计数组中元素时，要计算下一个元素，就需要统计前面元素的总和。（这仍可以并行，但是不那么简单。）回想一下我们在第十章实现的“模糊”数组的函数，非常适合并行化：虽然每次迭代...
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2015-04-26 10:55:20
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转自http://segmentfault.com/a/1190000000414339map 这一小巧精致的函数是简捷实现 Python 程序并行化的关键。map 源于 Lisp 这类函数式编程语言。它可以通过一个序列实现两个函数之间的映射。 urls = ['http://www.yaho...
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2015-04-08 19:44:45
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