目前，嵌入式多核处理器已经在嵌入式设备领域得到广泛运用，但嵌人式系统软件开发技术还停留在传统单核模式，并没有充分发挥多核处理器的性能。程序并行化优化目前在PC平台上有一定运用，但在嵌入式平台上还很少，另外，嵌入式多核处理器与PC平台多核处理器有很大不同，因此不能直接将PC平台的并行化优化方法应用到嵌人式平台。
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2019-04-03 15:18:03
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一句话介绍 随机森林是一种集成算法（Ensemble Learning），它属于Bagging类型，通过组合多个弱分类器，最终结果通过投票或取均值，使得整体模型的结果具有较高的精确度和泛化性能。其可以取得不错成绩，主要归功于“随机”和“森林”，一个使它具有抗过拟合能力，一个使它更加精准。 Baggi ...
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2019-03-20 20:40:56
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当cpu的运行速度达到极限后，这个世界极其需要分布式硬件，和分布式操作系统。 什么教分布式硬件呢？就是说，cpu（在分布式系统，cpu这个东西应该会改名字，叫计算核心，可能更好些，但是为了大家有一个理解的共同背景，暂时还叫cpu)可以无限扩展的。cpu怎么能无限扩展呢？当然可以，当今互联网中的主机数 ...
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2019-03-15 01:11:24
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（1）部署部署方式：sparkstandalone集群、yarn集群、meoss集群...driver的HA：如果希望driver程序在失败之后自动重启，那么需要在程序中使用getOrcreate方法重构streamingContext对象，以及在spark-submit中添加参数。Checkpoint目录的设置：如果程序使用到checkpoint目录，就必须配置一个hdfs兼容的文件系统作为ch
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2019-01-08 10:52:20
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集成学习通过将多个学习器进行结合，常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能。 要获得好的集成，个体学习器应“好而不同”，即个体学习器要有一定的准确性，即学习器不能太坏，并且要有多样性，即学习器间具有差异。 接下来介绍两种集成方式，同时生成的并行化方法，以及串行的序列化方法。 1.Bagging和随机森 ...
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2018-12-24 22:04:16
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详细代码我已上传到github： "click me" 一、 实验要求 在 Spark2.3 平台上实现 Apriori 频繁项集挖掘的并行化算法。要求程序利用 Spark 进 行并行计算。 二、算法设计 ...
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2018-12-21 13:15:01
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init进程进行管理服务缺点： 1.init系统进程是串行执行的，也就是同步的 ，只有前一个进程启动完成，才会启动下一进程。 2.启动脚步复杂，init进程是只执行启动脚步，不管其他的任务 使用Systemd优点： 1.Systemd支持并行化任务， 2.同时采用socket于D-Bus总线式激活服 ...
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2018-11-21 12:25:25
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1. 前言 相信看了之前关于集成学习的介绍，大家对集成学习有了一定的了解。本文在给大家介绍下远近闻名的随机森林（RF）算法。 随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法，尤其是它可以很方便的并行训练，在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力。 2. 随机森林原理 随机森林是Bagging ...
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2018-11-16 18:50:02
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n=10a=mx.nd.ones((1000,1000))b=mx.nd.ones((6000,6000),gpu_device)tic=time.time()c=do(a,n)wait(c)print(‘TimetofinishtheCPUworkload:%fsec‘%(time.time()-tic))d=do(b,n)wait(d)print(‘Timetofini
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2018-11-14 19:47:46
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Ceph简介 Ceph是一个分布式存储系统, 具有高扩展性, 高可靠性, 高性能的存储集群, 它目前提供对象存储, 块设备存储, 文件系统存储三种存储应用 高扩展性：使用普通x86服务器，支持TB到PB级的扩展。 高可靠性：多数据副本，没有单点故障，自动管理，自动修复。 高性能：数据分布均衡，并行化 ...
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2018-11-02 11:09:39
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