并行化 Hawk支持单机并行化,也就是使用多线程获取数据.它可以控制目前所有任务的数量,为了不给网站造成过大的压力,仅当任务池中的任务数量小于一定值后,才会插入新的任务. 你可以在数据清洗的 执行面板中,选择串行和并行模式: 在调试模式下,所有获取都是串行的.而执行模式下,执行器才会执行.为了更好地理解并行化,强烈建议阅读下面的内容. 最简单的并行化 我们以抓取某个网站的100个页面为例,第一个模块生成区间数,可以生成1-100的页面,自然地,就可以创建100个任务,分别抓取了. Hawk在默认…

1.并发与并行的区别 并发: 一个时间段内有几个程序都处于已启动到运行完毕之间,且这几个程序都是在同一个处理机上运行.但在任一个时刻点只有一个程序在处理机上运行 并行: 在同一个时刻,多核处理多个任务.把工作拆分,同时在多核CPU上执行 2.parallelStream及parallel 在C#中,有Parallel类提供并行编程,同样在Java 8中针对Stream,Java 8也提供了parallelStream并行化编程. 2.1C#的Parallel static void Main(s…

用c语言写了kmeans算法的串行程序,再用mpi来写并行版的,貌似参照着串行版来写并行版,效果不是很赏心悦目~ 并行化思路: 使用主从模式.由一个节点充当主节点负责数据的划分与分配,其他节点完成本地数据的计算,并将结果返回给主节点.大致过程如下: 1.进程0为主节点,先从文件中读取数据集,然后将数据集划分并传给其他进程: 2.进程0选择每个聚类的中心点,并发送给其他进程: 3.其他进程计算数据块中每个点到中心点的距离,然后标出每个点所属的聚类,并计算每个聚类所有点到其中心点的距离之和,最后将这…

分别用串行和并行实现了一个NUM次加法的程序,代码如下: package main import ( "fmt" //"runtime" //执行并行段时需要引入该包 "time" ) const ( NUM = 50//+运算次数 ) type vint struct { n []int } func (v vint) Doadd(p, i, n int, u []int, c chan int) { for ti := i; ti <…

好文推荐!!!!! 原文见:http://blog.csdn.net/dm_vincent/article/details/40856569 Java 8中同时存在面向对象编程(OOP)和函数式编程(FP, Functional Programming)这两种编程范式.实际上,这两种范式并不矛盾,只是着重点不同.在OOP中,着重于通过丰富的类型系统对需要解决的问题进行建模:而FP中则着重于通过高阶函数和Lambda表达式来完成计算.所以我们完全可以将这两者融合在一起,对问题提出更加优雅的解决方案…

在很多场景中我们需要通过并行化的方式来提高程序运行的速度,比较典型的需求就是并行下载.前期遇到一个需求是要批量下载瓦片,每次大概下载上百万个瓦片,要想提高瓦片的下载速度,只能通过并行化的方式,下面把我解决此问题的思路和代码总结如下: 第一步确定线程个数(ThreadCount),这个要根据网络情况和硬件配置进行确定,可以做成一个配置项由用户自行确定. 第二步将任务分成ThreadCount个,此步需要注意处理任务数较少(小于线程个数)以及任务数除不尽ThreadCount的情况.处理方式为任务数…

http://jerkwin.github.io/2013/12/14/Bash%E8%84%9A%E6%9C%AC%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E6%89%B9%E9%87%8F%E4%BD%9C%E4%B8%9A%E5%B9%B6%E8%A1%8C%E5%8C%96/ 在Linux下运行作业时, 经常会遇到以下情形: 有大量作业需要运行, 完成每个作业所需要的时间也不是很长. 如果我们以串行方式来运行这些作业, 可能要耗费较长的时间; 若采用并行方式运行则可以大大节约运行时间. 再者…

https://www.threadingbuildingblocks.org/docs/help/index.htm Parallelizing Data Flow and Dependency Graphs In addition to loop parallelism, the Intel® Threading Building Blocks (Intel® TBB) library also supports graph parallelism. It's possible to cre…

首先附上自己常用的代码 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------#定义并发进程数量PARALLEL=xx #定义临时管道文件名TMPFILE=$$.fifo #定义导出配置文件全路径名CMD_CFG=${xx} #定义失败标识文件FAILURE_FLAG=failure.lo…

问题的引入: 考虑一个典型的有监督机器学习问题,给定m个训练样本S={x(i),y(i)},通过经验风险最小化来得到一组权值w,则现在对于整个训练集待优化目标函数为: 其中为单个训练样本(x(i),y(i))的损失函数,单个样本的损失表示如下: 引入L2正则,即在损失函数中引入,那么最终的损失为: 注意单个样本引入损失为(并不用除以m): 正则化的解释 这里的正则化项可以防止过拟合,注意是在整体的损失函数中引入正则项,一般的引入正则化的形式如下: 其中L(w)为整体损失,这里其实有: 这里的 C…