先上代码案例: 主要的操作: library(parallel);#加载并行计算包 cl <- makeCluster(8);# 初始化cpu集群 clusterEvalQ(cl,library(RODBC));#添加并行计算中用到的包 clusterExport(cl,'variablename');#添加并行计算中用到的环境变量(如当前上下文中定义的方法) dt <- parApply(cl,stasList, 1, stasPowerPre_Time);# apply的并行版本 all_…

一:R本身是单线程的,如何让其多线程跑起来,提高运算速度? 用Parallel和foreach包玩转并行计算 看完上面这篇文章就会了.说白了,要加载parallel包,再改写一下自己的代码就ok了. #-----用一个实力来演示 R 如何多线程计算func <- function(x) { n = 1 raw <- x while (x > 1) { x <- ifelse(x%%2==0,x/2,3*x+1) n = n + 1 } return(c(raw,n))} #----…

文章摘要 本文首先介绍了并行计算的基本概念,然后简要阐述了R和并行计算的关系.之后作者从R用户的使用角度讨论了隐式和显示两种并行计算模式,并给出了相应的案例.隐式并行计算模式不仅提供了简单清晰的使用方法,而且很好的隐藏了并行计算的实现细节.因此用户可以专注于问题本身.显示并行计算模式则更加灵活多样,用户可以按照自己的实际问题来选择数据分解,内存管理和计算任务分配的方式.最后,作者探讨了现阶段R并行化的挑战以及未来的发展. R与并行计算 统计之都的小伙伴们对R,SAS,SPSS, MATLAB之类…

本文在Creative Commons许可证下发布 什么是并行计算? 并行计算,准确地说应该包括高性能计算机和并行软件两个方面.不过,近年来随着个人PC机,廉价机群,以及各种加速卡(NVIDIA GPU, Intel Xeon Phi, FPGA)的快速发展,现在个人电脑已经完全可以和过去的高性能计算机相媲美了. 相比于计算机硬件的迅速发展,并行软件的发展多少有些滞后,试想你现在使用的哪些软件是支持并行化? 软件的并行化需要更多的研发支持,以及对大量串行算法和现有软件的并行化,这部分工作被称之为…

R语言使用向量化计算,因此非常容易在集群上进行并行计算.parallel 包提供了非常方便的函数用来进行并行计算,但有一个问题是并行时对于内存中的对象会拷贝多份,因此会比较占内存,这里提供一个比较简易的方法在内存中共享对象从而达到降低内存占用的目的. cl<-makeCluster(, type="FORK") result_list <- parLapply(cl, list, function) stopCluster(cl) 非常简单,在创建集群的时候添加type为…

所谓的高并发除了在架构上的高屋建瓴,还得需要开发人员在具体业务开发中注重自己的每一行代码.每一个细节,面子有的同时,更重要的还是要有里子. 面对性能,我们一定要有自己的工匠精神,不可以对任何一行代码妥协! 今天和大家分享在业务开发中如何降低接口响应时间的一个小技巧,也是大家日常开发中比较普遍存在的一个问题,即如何提高程序的并行计算能力? 本文主要包含以下内容: 顺序执行很慢 线程池+Future并行计算 使用Java8的CompletableFuture 使用Guava的ListenableFu…

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.创建线程 Java中创建线程主要有三种方式: 继承Thread类创建线程类: 定义Thread类的子类,并重写该类的run方法,该run方法的方法体就代表了线程要完成的任务.因此也把run方法称为执行体. 创建Thread子类实例,即创建了线程对象. 调用线程对象的start方法开启该线程. //program--Thread public class Test { public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated…

本文对应<R语言编程艺术> 第14章:性能提升:速度和内存: 第15章:R与其他语言的接口: 第16章:R语言并行计算 ========================================================================= 性能提升:速度和内存 要使R代码运行速度更快,有以下建议: 通过向量化的方式优化.使用字节码编译等: 将代码中最消耗CPU的核心部分用编译型语言编写,如C或C++: 将代码用某种并行的方式编写. 消除显示循环: 采用向量化提升速度…

问题背景 一年前,我们开始利用.Net 4.0的TPL(Task Parallel Library)并行计算技术对复杂计算的功能节点进行性能优化,这些复杂计算往往会包含大量对数据库的操作.在应用TPL时我们发现,如果每个Task都开启独立事务(RequireNew)的话,那么一切工作正常.但是,如果每个Task需要与父线程工作于同一个事务中(Required),则多线程并行计算时会经常性地抛出"其他会话正在使用事务的上下文"的错误(Transaction context in use…

目录[-] 1.   Scala有多cool 1.1.     速度! 1.2.     易用的数据结构 1.3.     OOP+FP 1.4.     动态+静态 1.5.     DSL 1.6.     够复杂 1.7.     够有趣 1.8.     开发社区 2.   lang 2.1.     和Java的异同 2.1.1.  语法 2.1.2.  库 2.2.     变量 2.2.1.  保留字 2.2.2.  变量标识 2.2.3.  变量定义 2.2.3.1     va…

说起Java 7的Executors框架的线程池,同学们能想到有几种线程池,它们分别是什么? 一共有四个,它们分别是Executors的 newSingleThreadPool(), newCachedThreadPool(), newFixedThreadPool(),newScheduledThread(),四个静态方法,当然在java 8中还有一个newWorkStealingThreadPool(). 但今天这些这些不是咱们今天要说的重点,今天要说的重点是里边所使用的ThreadPool…

正如我们所提到的那样,并行计算只有在每次迭代都是独立的情况下才可行,这样最终结果才不会依赖运行顺序.然而,并非所有任务都像这样理想.因此,并行计算可能会受到影响.那么怎样才能使算法快速运行,并且可以轻松地与 R 实现交互呢?答案是通过 Rcpp 用 C++ 语言编写算法(http://www.rcpp.org/).C++ 代码的运行速度通常很快,这是因为它被编译为本地指令,比 R 这样的脚本语言更接近于硬件级别.Rcpp 是一个扩展包,它使我们能够利用 R 和 C++ 的无缝整合来编写C++代码…

简介: APP 启动速度的重要性不言而喻.高德地图是一个有着上亿用户的超级 APP,本文从唤端技术.H5 启动页.下载速度.APP加载.线程调度和任务编排等方面,详解相关技术原理和实现方案,分享高德在启动优化上用到的手段和思考,希望对同学们有所启发. 一 通过 Universal Links 和 App Links 优化唤端启动体验 App 都会存在拉新和导流的诉求,如何提高这些场景下的用户体验呢?这里会用到唤端技术.包含选择什么样的换端协议,我们先看看唤端路径,如下: 唤端的协议分为自定义协议…

本文转载自Java线程池实现原理及其在美团业务中的实践 导语 随着计算机行业的飞速发展,摩尔定律逐渐失效,多核CPU成为主流.使用多线程并行计算逐渐成为开发人员提升服务器性能的基本武器.J.U.C提供的线程池:ThreadPoolExecutor类,帮助开发人员管理线程并方便地执行并行任务.了解并合理使用线程池,是一个开发人员必修的基本功. 本文开篇简述线程池概念和用途,接着结合线程池的源码,帮助读者领略线程池的设计思路,最后回归实践,通过案例讲述使用线程池遇到的问题,并给出了一种动态化线程池解…

转自美团技术团队:https://tech.meituan.com/2020/04/02/java-pooling-pratice-in-meituan.html 随着计算机行业的飞速发展,摩尔定律逐渐失效,多核CPU成为主流.使用多线程并行计算逐渐成为开发人员提升服务器性能的基本武器.J.U.C提供的线程池:ThreadPoolExecutor类,帮助开发人员管理线程并方便地执行并行任务.了解并合理使用线程池,是一个开发人员必修的基本功. 本文开篇简述线程池概念和用途,接着结合线程池的源码,帮…

http://my.oschina.net/fankun2013/blog/338100 地图供应商比较多,产生了许多地图坐标.地图坐标正确转换是个问题.在之前开发地图应用的时候发现从WGS84坐标系(GPS)转换成某个地图坐标系都比较困难.然后只能使用地图供应商提供的webservice接口转换.百度也提供了免费的webservice接口(限制并发量).对于少数点的转换性能还可以,但是对于非常多点的转换压力比较大(使用多线程并行计算).个人感觉比较繁琐,而且很难保证转换的稳定性. 时间飞逝,百…

imcs简介 https://github.com/knizhnik/imcs 翻译过来是在内存上的列存储,在对于一张'静态'的表计算方面很有优势,在许多聚合运算中都有使用线程并行计算,而且其中使用了迭代器来对数据进行tile分割,数据存储在pg的共享内存中,在启动多个session都能够对这块内存进行操作,提高了查询效率. imcs安装 第一步:修改Makefile或者将imcs目录拷贝到/postgres/contrib/目录下 vim Makefile #ifdef USE_PGXS PG…

但JAVA本身缺少相应的类库,需要硬编码才能实现结构化文件计算,代码复杂且可读性差,难以实现高效的并行处理. 使用免费的集算器可以弥补这一不足.集算器封装了丰富的结构化文件读写和游标计算函数,书写简单代码就能实现并行计算,并提供了易用的JDBC接口.JAVA应用程序可以将集算器脚本文件当做数据库存储过程执行,传入参数并用JDBC获得返回结果 下面举例说明集算器协助JAVA查询大文本的过程. 源数据sOrder.txt如下: 要查询起止时间是startDate.endDate之间,金额大于argA…

目前所有的B/S系统应用可以分为:有状态(statefull)和无状态(stateless)两大类别. 有状态是指在整个系统的处理过程中要保留记住一些信息,而无状态则相反,每次request都是独立的连接,不需要在每个request之间共享数据等等. 对于这两种应用,通常第一考虑是性能要最优,性能是我们选择IT技术的主要依据之一. 为达到最大化的性能,对于Java系统,以前通常的作法是使用对象池,这样节约对象生成时的性能开销,也就是说系统启动时,预先生成一定数目的对象实例在 内存中,需要使用时,…

 library("XML") #获取全部的链接 url <- 'http://www.csdn.net/tag/' i_url_parse<-htmlParse(url,encoding="UTF-8") xpath_1 <- "//div[@class='overflow']/a" node<-getNodeSet(i_url_parse,xpath_1) for(j in 1:length(node)){ value…

随着多核 CPU 的日益普及,越来越多的 Java 应用程序使用多线程并行计算来充分发挥整个系统的性能.多线程的使用也给应用程序开发人员带来了巨大的挑战,不正确地使用多线程可能造成线程死锁或资源竞争,导致系统瘫痪.因此,需要一种运行时线程监控工具来帮助开发人员诊断和跟踪 Java 线程状态的切换.JDK 1.5 及其后续版本提供了监控虚拟机运行状态的接口 JVMTI.本文深入分析了 JVM 中的 Java 线程模型,设计了用于监控线程状态切换的模型,并基于 JVMTI 实现了对 Java 线程切…

程序片段(01):main.c 内容概要:PointWithOutInit #include <stdio.h> #include <stdlib.h> //01.野指针详解: // 1.野指针:没有进行初始化操作的指针-->由于该指针变量内部所存储的地址是个随机值,因此是野地址(类型含义:指针) // 注:指针类型的变量必须在其被创建的时候就需要进行初始化操作,否则就成了野指针,所谓野指针就是乱指向的指针,形成的就是一个随机垃圾地址 // 2.胡乱使用野指针所造成的现象:…

参考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 Tensor Tensor可以是一个数(标量).一维数组(向量).二维数组(矩阵)或更高维的数组(高阶数据) Tensor和numpy的ndarrays类似,不同在于pytorch的tensor支持GPU加速 导包: from __future__ import print_function import torch as t 判断是否…

一.有序集合求交集的方法有 a)二重for循环法,时间复杂度O(n*n) b)拉链法,时间复杂度O(n) c)水平分桶,多线程并行 d)bitmap,大大提高运算并行度,时间复杂度O(n) e)跳表,时间复杂度为O(log(n)) 以下是方法的具体介绍: 方案一:for * for,土办法,时间复杂度O(n*n) 每个搜索词命中的网页是很多的,O(n*n)的复杂度是明显不能接受的.倒排索引是在创建之初可以进行排序预处理,问题转化成两个有序的list求交集,就方便多了. 方案二:有序list求交集…

MySQL备份工具,支持各种参数选项,使用不同的选项极有可能影响备份处理过程.本文使用我们常规认为合理的备份参数,测试/验证是否存在容易忽视的坑 # 常规备份参数 # mysqldump shell> mysqldump --single-transaction --master-data= -B replcrash >dbname_dump_serverid_`date +%Y%m%d`.sql # mysqlpump shell> mysqlpump --single-transac…

前言 最近又开始进行人脸检测方向的内容,看到于仕琪老师的多角度检测想试一下,还不清楚原理,先测试效果如何. libfacedetect人脸检测库是深圳大学于仕琪老师发布的开源库,与opencv自带的人脸检测器相比,在速度和精度上都有较大的优势. 本文主要基于libfacedetect库测试人脸检测的效果. 环境 系统:win10_x64; opencv版本:2410: VisualStudio版本:VS2013: 注意,libfacedetect目前仅支持windows系统,86和64均可,且不…

深入浅出搜索架构引擎.方案与细节(上) 2017-02-14 23:55 58沈剑0  20  阅读 131 一.缘起 <100亿数据1万属性数据架构设计>文章发布后,不少朋友对58同城自研搜索引擎E-search比较感兴趣,故专门撰文体系化的聊聊搜索引擎,从宏观到细节,希望把逻辑关系讲清楚,内容比较多,分上下两期. 主要内容如下,本篇(上)会重点介绍前三章: (1)全网搜索引擎架构与流程 (2)站内搜索引擎架构与流程 (3)搜索原理.流程与核心数据结构 (4)流量数据量由小到大,搜索方案与架…

原文地址:https://my.oschina.net/fankun2013/blog/338100 地图供应商比较多,产生了许多地图坐标.地图坐标正确转换是个问题.在之前开发地图应用的时候发现从WGS84坐标系(GPS)转换成某个地图坐标系都比较困难.然后只能使用地图供应商提供的webservice接口转换.百度也提供了免费的webservice接口(限制并发量).对于少数点的转换性能还可以,但是对于非常多点的转换压力比较大(使用多线程并行计算).个人感觉比较繁琐,而且很难保证转换的稳定性.…

(本文原创,首次使用OpenMP,将使用体会记录下来供学习) OpenMP是啥玩意??? 多核多线程处理器的出现,让并行计算成为可能.在此之前,单核处理器并不能并行计算,这是很显然的,只有一个核心只能做到并发处理(与并行处理区别),这是一种虚拟化的技术,让用户感觉计算机在同时处理多任务,而事实上是通过分时算法来分割.分配任务,从而给用户多任务同时处理的错觉. 现在的个人机可以进行真正的并行处理,但是几乎低段位的程序员会主动创建.销毁线程来实现并行计算,因为这要进行算法设计,但是程序员比较懒.为此…