Parallel.For(int fromInclude, int toExclude, Action<int> body) 栗子: Parallel.For(0, 10, (i) => { Console.Write(i); }); Console.WriteLine(); Parallel.ForEach<T>(IEnumerable<T>, Action<T>) 栗子: var all = new [] { 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6…

//多重认证 Parallel.Invoke(() => { jianYanResult = new VerifiedMobileService().CheckMobileFun(request.phone_number); LogUtils.Debug("const_id:" + request.const_id + " mobile:" + phone_number + " MobileFun", "PassJianYan&q…

1 进程-线程-多线程,同步和异步2 异步使用和回调3 异步参数4 异步等待5 异步返回值 5 多线程的特点:不卡主线程.速度快.无序性7 thread:线程等待,回调,前台线程/后台线程, 8 threadpool:线程池使用,设置线程池,ManualResetEvent9 Task初步接触 10 task:waitall waitany continueWhenAny continueWhenAll  11并行运算Parallel 12 异常处理.线程取消.多线程的临时变量和lock13 A…

0.前言 虽然很早就知道R被微软收购,也很早知道R在统计分析处理方面很强大,开始一直没有行动过...直到 直到12月初在微软技术大会,看到我软的工程师演示R的使用,我就震惊了,然后最近在网上到处了解和爬一些R的资料,看着看着就入迷了,这就是个大宝库了,以前怎么没发现,看来还是太狭隘了.直到前几天我看到这个Awesome R文档,我就静不下来了,对比了目前自己的工作和以后的方向,非常适合我.所以毫不犹豫的把这个文档汉化了,所以大家一起享受吧. 说明:本文已经提交到github,地址:https:/…

消息队列对大多数人应该比较陌生.但是要提到MQ听说过的人会多很多.MQ就是英文单词"Message queue"的缩写,翻译成中文就是消息队列(我英语差,翻译错了请告知). PS:话说国人熟悉MQ比消息队列多,是不是因为国人的外语水平高于国语水平好几个数量级 1.看一下度娘怎么解释消息队列 参考链接:消息队列_百度百科 度娘解释消息队列是在两台计算机间传输的,套句很时髦的说法就是用来做分布式传输的,是个很高大上的东西 2.我的看法稍有不同 我更追溯到“消息队列”的字面“本源”的意思.我…

线程的创建 Thread var thread = new Thread(() => { Console.WriteLine("thread start:" + Thread.CurrentThread.ManagedThreadId); //ManagedThreadId为线程的id Thread.Sleep(); Console.WriteLine("thread end:" + Thread.CurrentThread.ManagedThreadId);…

[翻译]Awesome R资源大全中文版来了,全球最火的R工具包一网打尽,超过300+工具,还在等什么? 阅读目录 0.前言 1.集成开发环境 2.语法 3.数据操作 4.图形显示 5.HTML部件 6.复用组件研究 7.Web技术和服务 8.并行计算 9.高性能 10.语言API 11.数据库管理 12.机器学习 13.自然语言处理 14.贝叶斯 15.最优化 16.金融 17.生物信息学 18.网络分析 19.R 开发 20.日志 21.数据包 22.其他工具 23.其他编译器 24.R学习…

1 进程 using System; using System.Collections.Generic; using System.Diagnostics; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace 进程线程 { class Program { static void Main(string[] args) { //获取当前进程 Process p1 = Process.GetCur…

这里有很多非常不错的R包和工具. 该想法来自于awesome-machine-learning. 这里是包的导航清单,看起来更方便 >>>导航清单 通过这些翻译了解这些工具包,以后干活也就方便多了.不过翻译这个东西的确要靠耐心,翻译,编辑花费了至少一周的空余时间. 在编辑本文的过程中,惊喜的发现Awesome系列的其他资源:地址在github: 1.DotNet 资源大全中文版 2.Java资源大全中文版 3.JavaScript 资源大全中文版 一  集成开发环境 RStudio –…

通俗易懂告诉你CPU/GPU/TPU/NPU...XPU都是些什么鬼?[附把妹秘籍] 2017-10-27 19:54移动芯片/谷歌 作者:iot101君 物联网智库 原创 转载请注明来源和出处 现在这年代,技术日新月异,物联网.人工智能.深度学习等概念遍地开花,各类芯片名词GPU, TPU, NPU,DPU层出不穷......它们都是什么鬼?与CPU又是什么关系?搞不懂这些知识,买手机的时候都没法在妹子面前装B了呢. 这是“物小白系列”的第1篇文章 “亲爱的,听说HW最新发布了Mate 10,…

直到12月初在微软技术大会,看到我软的工程师演示R的使用,我就震惊了,然后最近在网上到处了解和爬一些R的资料,看着看着就入迷了,这就是个大宝库了,以前怎么没发现,看来还是太狭隘了.直到前几天我看到这个Awesome R文档,我就静不下来了,对比了目前自己的工作和以后的方向,非常适合我.所以毫不犹豫的把这个文档汉化了,所以大家一起享受吧. 这里有很多非常不错的R包和工具. 该想法来自于awesome-machine-learning. 这里是包的导航清单,看起来更方便 >>>导航清单 通过…

.NET技术, 开源项目, 数据挖掘, 机器学习, 微软Power BI, 足球赛事分析, Matlab与C#编程 博客园 管理 本站首页 头条推荐 Power BI .NET开源 机器学习 博客美化 X组件 Matlab 随笔 - 189  文章 - 15  评论 - 4316 [翻译]Awesome R资源大全中文版来了,全球最火的R工具包一网打尽,超过300+工具,还在等什么? 阅读目录 0.前言 1.集成开发环境 2.语法 3.数据操作 4.图形显示 5.HTML部件 6.复用组件研究…

世界名校网络课程大盘点   加州大学伯克利分校http://webcast.berkeley.edu/ 加州大学伯克利分校与斯坦福大学. 麻省理工学院等一同被誉为美国工程科技界的学术 领袖,其常年位居泰晤士高等教育杂志全球大学排行前十名. 作为美国第一的公立大学, 伯克利分校提供了学校许多优秀教授的播客和视频讲座, 可以跟踪最新的讲座.想看教授布置的作业和课堂笔记,可以点击该教授的网页进行查看. 麻省理工学院http://www.core.org.cn/ MIT 录取率极低, 每年只录取 200…

#线程详解 1. Thread基础之从 WinDbg 角度理解你必须知道的时间和空间上的开销 一:空间上的开销 1.thread本身来说就是操作系统的概念... <1> thread的内核数据结构,其中有osid,context => CPU寄存器的里面的一些变量. 30 ms <2>. thread 环境块 : tls[thread本地存储], execptionList 的信息.... WinDbg 来给大家演示... 32,64 =可以达到clr的层面给大家展示底层知识…

CPU/GPU/TPU/NPU...XPU都是什么意思? 现在这年代,技术日新月异,物联网.人工智能.深度学习等概念遍地开花,各类芯片名词GPU, TPU, NPU,DPU层出不穷......都是什么鬼?与CPU又是什么关系? HW发布了新款Mate 手机,里面有个叫什么NPU的,听起来很厉害,这是什么东西啊?就是人工智能处理器. 什么是人工智能处理器?和CPU有啥区别?和GPU有啥区别?不都带个PU吗? 本文通俗易懂的科普一下这些所谓的"XPU"! CPU CPU( Central…

http://blog.csdn.net/oyi319/article/details/6851371 一.六种多线程方法 .NET Framework2.0框架提供了至少4种方式实现多线程,它们是"BackgroundWorker"组件.委托的异步调用.线程池ThreadPool以及线程类Thread:.NET Framework 4.0增加了任务并行库TPL和PLINQ技术,可利用Task和并行计算的方法实现.下面列举这6种方法. 1.      BackgroundWorker组…

Java后端开发规范 一.技术栈规约 二.命名规范 三.Java代码规范(注释规范.异常与日志.代码逻辑规范) 四.Mybatis与SQL规范 五.结果检查(单元测试及代码扫描) 六.安全规范 一.技术栈规约 二.命名规范 命名使用英文词组合,严禁使用中文拼音或拼音首字母组合命名(专有名词例外) - OrganizationTreeNode, OrganizationVO ; 不推荐使用PSTree , Tlogs groupId,package包名前缀统一为:  com.wiwj 包名第三位为…

目录 前言 CPU是什么? GPU是什么? GPU与CPU的区别 GPU的由来 并行计算 GPU架构优化 GPU和CPU的应用场景 作者:小牛呼噜噜 | https://xiaoniuhululu.com 计算机内功.JAVA底层.面试相关资料等更多精彩文章在公众号「小牛呼噜噜 」 前言 大家好,国庆马上就要过去了,这不偷偷地进来学习了一波.之前小牛学过一点深度学习的知识,做了几个项目,发现CPU来训练就很慢,但是后来用装有GPU的电脑来训练,就明显快的飞起,感觉很神奇. 此时心里有个疑问,CP…

并行计算 沿用微软的写法,System.Threading.Tasks.Parallel类,提供对并行循环和区域的支持. 我们会用到的方法有For,ForEach,Invoke. Program.Data = new List<int>(); ; i < ; i++) { Data.Add(i); } 下面我们定义4个方法,分别为for,foreach,并行For,并行ForEach.并测试他们的运行时长. /// <summary> /// 是否显示执行过程 /// <…

要学的东西太多,无笔记不能学~~ 欢迎关注公众号,一起分享学习笔记,记录每一颗"贝壳"~ --------------------------- 终于开始攻克并行这一块了,有点小兴奋,来看看网络上R语言并行办法有哪些: 赵鹏老师(R与并行计算)做的总结已经很到位.现在并行可以分为:  隐式并行:隐式计算对用户隐藏了大部分细节,用户不需要知道具体数据分配方式 ,算法的实现或者底层的硬件资源分配.系统会根据当前的硬件资源来自动启动计算核心.显然,这种模式对于大多数用户来说是最喜闻乐见的.…

1.什么是Embarrassingly Parallel(易并行计算问题) 易并行计算问题:A computation that can be divided into a number of  completely independent tasks.在编写并行程序过程中,首先需要将一个问题分解成若干部分,然后将每个部分分配给不同的processer(处理器)或者thread(线程)分别进行计算,如果该计算问题能够被分解成一些完全独立的子计算(task).同时各个task之间数据几乎没有依赖,…

https://msdn.microsoft.com/zh-cn/ff652648.aspx 图像处理——并行计算的应用实例 http://blog.csdn.net/bitfan/article/details/4713872 http://www.cnblogs.com/xiangism/category/375725.html…

import torch import torch.nn as nn import ipdb class DataParallelModel(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.block1 = nn.Linear(10, 20) def forward(self, x): x = self.block1(x) return x def data_parallel(module, input, device_ids, o…

本小节笔记大纲: 1.Communication patterns gather,scatter,stencil,transpose 2.GPU hardware & Programming Model SMs,threads,blocks,ordering Synchronization Memory model: local, shared, global Atomic Operation 3.Efficient GPU Programming Access memory faster co…

本小节笔记大纲: 1.Communication patterns gather,scatter,stencil,transpose 2.GPU hardware & Programming Model SMs,threads,blocks,ordering Synchronization Memory model: local, shared, global Atomic Operation 3.Efficient GPU Programming Access memory faster co…

对32K*32K的随机数矩阵进行FFT变换,数的格式是32位浮点数.将产生的数据存放在堆上,对每一行数据进行N=32K的FFT,记录32K次fft的时间. 比较串行for循环和并行for循环的运行时间. //并行计算//调用openmp,通过g++ -fopenmp test.cpp -o out 编译程序#pragma omp parallel for ;i<LEN;i++) fft(num[i],LEN,); 最终的运行时间:247,844,013 us 而串行fft,不调用openmp,它…

Task - 基于线程池的任务(在 System.Threading.Tasks 命名空间下) 多 Task 的并行执行 Parallel - 并行计算(在 System.Threading.Tasks 命名空间下) 示例1.演示 Task(基于线程池的任务)的基本应用Thread/Tasks/TaskDemo.xaml <Page x:Class="XamlDemo.Thread.Tasks.TaskDemo" xmlns="http://schemas.micros…

-------------------paper--------------------- 一种基于GPU并行计算的MD5密码解密方法 0.abstract1.md5算法概述2.md5安全性分析3.基于GPU的爆破3.1GPGPU3.2CUDA3.3implementation4性能对比 -----------------presentation------------------ [Code] Section 0:Introduction of MD5, and its application…

Parallel并行编程可以让我们使用极致的使用CPU.并行编程与多线程编程不同,多线程编程无论怎样开启线程,也是在同一个CPU上切换时间片.而并行编程则是多CPU核心同时工作.耗时的CPU计算操作选择并行是明智的.通常情况,每个CPU核心代表一个硬件线程,但超线程技术,可以使一个cpu核心具有两个硬件线程.软件线程顾名思义就是我们在程序中所开启的. 下面看一个最基础的并行编程的例子,也足以体现多核心并行运行的好处,当然微软.NET为我们封装后,我们也不必过多关注底层操作,那我们就看一下运行结果…

返回目录 并行这个概念出自.net4.5,它被封装在System.Threading.Tasks命名空间里,主要提供一些线程,异步的方法,或者说它是对之前Thread进行的二次封装,为的是让开发人员更方便的调用它,对于异步与多线程我们在之前的几讲里已经介绍过了,今天主要说说并行,并行也可以叫并行计算,即对于一个大任务,使用多个线程去计算它,这可以充分发挥多核CPU的优势,可以说是大事所趋! 先看一下并行编程(并行计算)的图像…