simple and common parallel algorithm building block is the all-prefix-sums operation. In this chapter, we define and illustrate the operation, and we discuss in detail its efficient implementation using NVIDIA CUDA. Blelloch (1990) describes all-pref

3.查看库表的最后mysql修改时间, 如果第一次新建的表可能还没有update_time,所以这里用了ifnull,当update_time为null时用create_time替代 select TABLE_SCHEMA, TABLE_NAME,ifnull(update_time , create_time) from information_schema.TABLES where TABLE_SCHEMA='table_name' order by ifnull(update_time ,

Airflow是Apache用python编写的,用到了 flask框架及相关插件,rabbitmq,celery等(windows不兼容):. 主要实现的功能 编写 定时任务,及任务间的编排: 提供了web界面 可以手动触发任务,分析任务执行顺序,任务执行状态,任务代码,任务日志等等: 实现celery的分布式任务调度系统; 简单方便的实现了 任务在各种状态下触发 发送邮件的功能:https://airflow.apache.org/concepts.html#email-configurat

本周主要内容如下: 如何分析GPU算法的速度和效率 ​​3个新的基本算法:归约.扫描和直方图(Reduce.Scan.Histogram) 一.评估标准 首先介绍用于评估GPU计算的两个标准: step :完成某特定计算所需时间--挖洞操作(Operation Hole Digging) work:工作总量 如下图示,第一种情况只有一个工人挖洞,他需要8小时才能完成,所以工作总量(Work)是8小时.第二种情况是有4个工人,它们2个小时就能完成挖洞任务,此时工作总量是8小时.第三种情况同理不加赘

I. Scan应用--Compact 在介绍这节之前,首先给定一个情景方便理解,就是因为某种原因我们需要从扑克牌中选出方块的牌. 更formal一点的说法如下,输入是 \(s_0,s_1,...\), 我们提前预设条件来得到 Predicate,即每个元素都会根据条件输出True或False.然后我们根据Predicate(比如做与运算)就可以输出我们想要的值. 但是如下图示,我们的输出Output有两种表达形式: 第一种是 Sparse,即 \(s_0, - , s_2 , -, ...\);

启发式算法(heuristic algorithm)是相对于最优化算法提出的.一个问题的最优算法求得该问题每个实例的最优解.启发式算法可以这样定义:一个基于直观或经验构造的算法,在可接受的花费(指计算时间和空间)下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解,该可行解与最优解的偏离程度一般不能被预计.现阶段,启发式算法以仿自然体算法为主,主要有蚁群算法.模拟退火法.神经网络等 Abstract-we advocate a probabilistically-motivated(概率激发的) sc

git地址在这里: https://github.com/Lazyshot/go-hbase 这是一个使用go操作hbase的行为. 分析scan行为 如何使用scan看下面这个例子,伪代码如下: func scan(phone string, start time.Time, end time.Time) ([]Loc, error) { ... client := hbase.NewClient(zks, "/hbase") client.SetLogLevel("DEB

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

-------------------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

平常写的程序,无论是单线程还是多线程,大多只有一个进程,而且只能在一个核心里工作.所以很多应用程序即使正在满载运行,在任务管理器中CPU使用量还是只有50%(双核CPU)或25%(四核CPU) 如果能让一个程序自己建立出多个进程,并且让它们并行运行,那么就可以在不同cpu核心上同时运行,进而实现并行计算啦. Python的并行计算就是这么做的. 之前的理解错了......还是要学习一个 1.多线程与多进程 之前OS课学过..... in general,线程是比进程低一级的调度单位.一个进程可以

selected from Theano Doc Optimizing Scan performance Minimizing Scan Usage performan as much of the computation as possible outside of Scan. This may have the effect increasing memory usage but also reduce the overhead introduce by Scan. Explicitly p

Java在JDK7之后加入了并行计算的框架Fork/Join,可以解决我们系统中大数据计算的性能问题.Fork/Join采用的是分治法,Fork是将一个大任务拆分成若干个子任务,子任务分别去计算,而Join是获取到子任务的计算结果,然后合并,这个是递归的过程.子任务被分配到不同的核上执行时,效率最高. package com.thread.forkjoin; import java.util.Arrays; import java.util.Random; import java.util.co

郑昀 创建于2015/11/10 最后更新于2015/11/12 关键词:佣金计算.定时任务.数据抽取.数据清洗.数据计算.Java.Redis.MySQL.Zookeeper.azkaban2.oozie.mesos 提纲: 为什么要做“数据”并行计算调度? 他山之玉:azkaban2/oozie/mesos Summoner的特性 Summoner 是国玺部门推出的基于 MySQL+Redis+Zookeeper 的分布式并行计算调度和管理系统,李红红主设.   0x00,为什么要做“数据”

最近发现一个分页查询存储过程中的的一个SQL语句,当聚集索引列的排序方式不同的时候,效率差别达到数十倍,让我感到非常吃惊 由此引发出来分页查询的情况下对大表做Clustered Scan的时候, 不同情况下会选择FORWARD 或者 BACKWARD差别,以及建立聚集索引时,选择索引列的排序方式的一些思考 废话不多,上代码 先建立一张测试表,在Col1上建立聚集索引,写入100W条数据 本文一开始没有搭建出一个更具备说服力的环境,导致效果不明显,于2016-7-23重新编辑,重建造一个更接近于真

阅读目录: 1.开篇介绍 2.NET并行计算基本介绍 3.并行循环使用模式 3.1并行For循环 3.2并行ForEach循环 3.3并行LINQ(PLINQ) 1]开篇介绍 最近这几天在捣鼓并行计算,发现还是有很多值得分享的意义,因为我们现在很多人对它的理解还是有点不准确,包括我自己也是这么觉得,所以整理一些文章分享给在使用.NET并行计算的朋友和将要使用.NET并行计算的朋友: NET并行编程推出已经有一段时间了,在一些项目代码里也时不时会看见一些眼熟的并行计算代码,作为热爱技术的我们怎能视

众所周知,InnoDB采用IOT(index organization table)即所谓的索引组织表,而叶子节点也就存放了所有的数据,这就意味着,数据总是按照某种顺序存储的.所以问题来了,如果是这样一个语句,执行起来应该是怎么样的呢?语句如下: select count(distinct a) from table1; 列a上有一个索引,那么按照简单的想法来讲,如何扫描呢?很简单,一条一条的扫描,这样一来,其实做了一次索引全扫描,效率很差.这种扫描方式会扫描到很多很多的重复的索引,这样说的话优

Go语言实现逐行读的方法多种,本文只介绍Scaner的方法,也是go推荐的方法. 官方文档 例子: file, err := os.Open("filename") if err != nil { //error handing } defer file.Close() scanner := bufio.NewScanner(file) for scanner.Scan() {  fmt.Println(scanner.Text()) } 画张简陋的图,帮助理解函数之间的调用关系

Instant Complexity Time Limit: 1000MS Memory Limit: 10000K Description Analyzing the run-time complexity of algorithms is an important tool for designing efficient programs that solve a problem. An algorithm that runs in linear time is usually much f

Runtime Complexity of .NET Generic Collection   I had to implement some data structures for my computational geometry class. Deciding whether to implement the data structures myself or using the build-in classes turned out to be a hard decision, as t

scan函数是theano中的循环函数,相当于for loop.在读别人的代码时第一次看到,有点迷糊,不知道输入.输出怎么定义,网上也很少有example,大多数都是相互转载同一篇.所以,还是要看官方文档. 函数定义如下 output, update = theano.scan(fn, sequences=None, outputs_info=None, non_sequences=None,n_steps=None, truncate_gradient=-1, go_backwards=Fal