MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",和它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软 ...
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2019-05-26 17:53:08
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使用System.Collections.Concurrent命名空间下的类型来用于并行循环体内: 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。 4.0中在System.Linq命名空间下加入 ...
最近使用GPU来跑Keras模型速度很快,但是预测的时候加载的非常慢,估计是使用GPU的问题 GPU做并行运算效果优于CPU,但是在预测的时候不需要并行运算,如果再使用GPU的话导致加载时间太长 因此训练模型使用GPU,预测使用CPU 在导入Keras之前加入以下两行代码: 既可以使用CPU来预测模 ...
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2019-04-22 12:39:39
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任务介绍 你的任务是模拟n个程序的并行运算。(按照输入编号为1~n)的并行执行。 代码实现 define LOCAL include using namespace std; int main(){ ifdef LOCAL freopen("data.in","r",stdin); freopen( ...
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2019-03-02 23:49:48
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和 threading 的比较 多进程 Multiprocessing 和多线程 threading 类似, 他们都是在 python 中用来并行运算的. 不过既然有了 threading, 为什么 Python 还要出一个 multiprocessing 呢? 原因很简单, 就是用来弥补 thre ...
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2019-01-10 23:00:50
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和 threading 的比较 多进程 Multiprocessing 和多线程 threading 类似, 他们都是在 python 中用来并行运算的. 不过既然有了 threading, 为什么 Python 还要出一个 multiprocessing 呢? 原因很简单, 就是用来弥补 thre ...
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2018-12-18 16:00:57
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有这么一件事情,比如说在梯度下降过程中我们需要不断地调整θ的值来完成梯度下降,可是使用循环会很慢,因为我们现在的计算机大部分都是SIMD也就是单指令流多数据流。如果使用for循环的话,那么之一条指令的数据流就是for循环里所规定的,并没有进行并行运算,没有充分运用计算机资源。然而,在深度学习(dee ...
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2018-12-16 23:33:00
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思考并行运算的代码块中,是计算密集型的。因为计算的时间复杂度比较高,跑每一个例子会耗费几天的时间。因此不存在所谓活少人多的问题。 1.是否是进程优先级的问题 答案为否,因为个进程优先级一致,而每个进程所需的内存量和计算量基本一致,所需运行时间也接近的。 2.是否是代码层面的问题 答案为否,因为可以看 ...
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2018-12-14 23:06:57
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1.Hadoop与HDFS 的关系是什么? hadoop中有3个核心组件: 分布式文件系统:HDFS —— 实现将文件分布式存储在很多的服务器上 分布式运算编程框架:MAPREDUCE —— 实现在很多机器上分布式并行运算 分布式资源调度平台:YARN —— 帮用户调度大量的mapreduce程序, ...
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2018-11-30 15:36:52
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static void Main(string[] args) { //空合并行运算?? /*?? 提供了一种快捷方式,可以在处理可空类型和引用类型时表示null值的可能性,这个运算符放在 两个操作数之间,第一个操作数必须是一个可空类型或者引用类型,第二个操作数必须与第一个操作数 ... ...