原创博客:转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/zxouxuewei/ 关键点:是多个方向上亮度变化强的区域. opencv:版本是2.4. 侦测器:opencv有大量的关键点侦测器,我们本次采用goodFeaturesToTrack(). 相应的启动文件为:good_features.launch 侦测器返回的关键点变量: maxCorners : 设置最多返回的关键点数量. qualityLevel : 反应一个像素点强度有多强才能成为关键点. minDistance

本随笔续接:.NET 实现并行的几种方式(二) 在前两篇随笔中,先后介绍了 Thread .ThreadPool .IAsyncResult (即 APM系列) .Task .TPL (Task Parallel Library). 写到这些笔者突然意识到 还有一个EMP系列没有写,在这里补充一下: 六. EAP .EAP中的典型代表是 WebClient: EAP系列采用 ***Async方法 + ***Completed事件 的编码规范,不做太多解释.具体的demo如下: var addre

本随笔续接:.NET 实现并行的几种方式(一) 四.Task 3)Task.NET 4.5 中的简易方式 在上篇随笔中,两个Demo使用的是 .NET 4.0 中的方式,代码写起来略显麻烦,这不 .NET 4.5提供了更加简洁的方式,让我们来看一下吧. /// <summary> /// Task.NET 4.5 中的简易方式 /// </summary> public void Demo3() { Task.Run(() => { SetTip("简洁的代码&qu

设计模式——.net并行编程,清华大学出版的中译本. 相关资源地址主页面: http://parallelpatterns.codeplex.com/ 代码下载: http://parallelpatterns.codeplex.com/releases/view/50473 书籍在线地址: https://msdn.microsoft.com/en-us/library/ff963553.aspx 使用并行编程的一些示例: https://code.msdn.microsoft.com/Par

5天玩转C#并行和多线程编程系列文章目录 5天玩转C#并行和多线程编程 —— 第一天 认识Parallel 5天玩转C#并行和多线程编程 —— 第二天 并行集合和PLinq 5天玩转C#并行和多线程编程 —— 第三天 认识和使用Task 5天玩转C#并行和多线程编程 —— 第四天 Task进阶 5天玩转C#并行和多线程编程 —— 第五天 多线程编程大总结 在上一篇博客5天玩转C#并行和多线程编程 —— 第一天 认识Parallel中,我们学习了Parallel的用法.并行编程,本质上是多线程的编

目录 C#并行编程-相关概念 C#并行编程-Parallel C#并行编程-Task C#并行编程-并发集合 C#并行编程-线程同步原语 C#并行编程-PLINQ:声明式数据并行 背景 通过LINQ可以方便的查询并处理不同的数据源,使用Parallel LINQ (PLINQ)来充分获得并行化所带来的优势. PLINQ不仅实现了完整的LINQ操作符,而且还添加了一些用于执行并行的操作符,与对应的LINQ相比,通过PLINQ可以获得明显的加速,但是具体的加速效果还要取决于具体的场景,不过在并行化的

原文地址 本文内容 并行数组(Parallel Array) 并行向量(Parallel Vector) 并行范围(Parallel Range) 并行哈希表(Parallel Hash Tables) 并行散列 Tries(Parallel Hash Tries) 并行并发 Tries(Parallel Concurrent Tries) 参考资料 并行数组(Parallel Array) 一个 ParArray 序列包含线性.连续的元素数组.这意味着,通过修改底层数组,可以高效地访问和修改元

CVS 版本控制器   首先我们要来明确 :为什么要学习CVS •项目开发靠的是一个团队的能力,很少有大中型项目是由个人完成的.对于团队开发来讲---能控制每个人的分工和权限, 可以让多个人同时编辑同一份代码,并由程序来提醒两次修改中存在的冲突,可以查看某一处改动是谁做的---类似这样的 需求就显得尤为重要.这也是学习CVS的缘由,它可以很好的解决上述问题.   知识要点 –CVS概述 –CVS下载与配置 –CVS使用示例   现今的大多数应用程序是由多人组成的团队开发的.即使只涉及几个开发人员

深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点,产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是腾讯深度学习平台的一部分,腾讯深度学习平台技术团队实现了数据并行技术加速DNN训练,提供公用算法简化实验过程.对微信语音识别应用,在模型收敛速度和模型性能上都取得了有效提升——相比单GPU 4.6倍加速比,数十亿样本的训练数天收敛,测

[深度学习系列3] Mariana CNN并行框架与图像识别 本文是腾讯深度学习系列文章的第三篇,聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度卷积神经网络Deep CNNs的多GPU模型并行和数据并行框架. 将深度卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, 简称CNNs)用于图像识别在研究领域吸引着越来越多目光.由于卷积神经网络结构非常适合模型并行的训练,因此以模型并行+数据并行的方式来加速Deep CNNs训练,可预期取得较大收获.Deep CNNs的单机多GPU

[深度学习系列2]Mariana DNN多GPU数据并行框架  本文是腾讯深度学习系列文章的第二篇,聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度神经网络DNN的多GPU数据并行框架.   深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点[1][2],产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是Mariana的一部分,Marian

原文 8天玩转并行开发——第三天 plinq的使用 相信在.net平台下,我们都玩过linq,是的,linq让我们的程序简洁优美,简直玩的是爱不释手,但是传统的linq只是串行代码,在并行的 年代如果linq不支持并行计算那该是多么遗憾的事情啊. 当然linq有很多种方式,比如linq to sql ,xml,object 等等,如果要将linq做成并行还是很简单的,这里我就举一个比较实际一点的例子, 我们知道为了更快的响应用户操作,码农们想尽了各种办法,绞尽了脑汁,其中有一个办法就是将数据库数

GC 串行收集器 (古老 稳定 会有较长时间停顿)-XX:+UseSerialGC 新生代.老年代串行回收,新生代复制算法.老年代标记-压缩算法 并行收集器 ParNew (多核时性能比较好) Serial收集器的新生代并行版本 GC日志可以看到ParNew-XX:+UseParNewGC 新生代并行 老年代串行 新生代复制算法 需要多核支持 只影响新生代GC-XX:ParallelGCThreads限制线程数量 Parallel收集器 新生代复制 老年代标记压缩 更加关注吞吐量-XX:+Use

前言 并行编程:通过编码方式利用多核或多处理器称为并行编程,多线程概念的一个子集. 并行处理:把正在执行的大量的任务分割成小块,分配给多个同时运行的线程.多线程的一种. 并行编程分为如下几个结构: 1.并行的LINQ或PLINQ 2.Parallel类 3.任务并行结构 4.并发集合 5.SpinLock和SpinWait 这些是.NET 4.0引入的功能,一般被称为PFX(Parallel Framework,并行框架). Parallel类和任务并行结构称为TPL(Task Parallel

1.简介 关于并行Linq,Ms官方叫做并行语言集成(PLINQ)查询,其实本质就是Linq的多线程版本,常规的Linq是单线程的,也就是同步的过程处理完所有的查询.如果你的Linq查询足够简单,而且耗时短,那么建议你使用Linq,但是如果你的查询比较耗时,而且很复杂,且不涉及多线程争用问题,那么可以使用PLinq技术,让多个线程参与到查询中来,有效的利用CPU资源.这样你的代码能从中获得最大的收益.判断什么时候使用PLINQ,什么时候使用Linq?这需要你自己去实践,因为不同的环境,产生的效果

C#并行编程-PLINQ:声明式数据并行   目录 C#并行编程-相关概念 C#并行编程-Parallel C#并行编程-Task C#并行编程-并发集合 C#并行编程-线程同步原语 C#并行编程-PLINQ:声明式数据并行 背景 通过LINQ可以方便的查询并处理不同的数据源,使用Parallel LINQ (PLINQ)来充分获得并行化所带来的优势. PLINQ不仅实现了完整的LINQ操作符,而且还添加了一些用于执行并行的操作符,与对应的LINQ相比,通过PLINQ可以获得明显的加速,但是具体

1.基本概念 多进程库提供了Pool类来实现简单的多进程任务.Pool类有以下方法: - apply():直到得到结果之前一直阻塞. - apply_async():这是apply()方法的一个变体,返回的是一个result对象.这是一个异步的操作,在所有的子类执行之前不会锁住主进程. - map():这是内置的map函数的并行版本,在得到结果之前一直阻塞,此方法将可迭代的数据的每一个元素作为进程池的一个任务来执行. - map_async():这是map的一个变体,返回一个result对象.如

用于对内存中的数据做并行运算,也就是说其只支持 LINQ to Object 的并行运算 一.AsParallel(并行化) 就是在集合后加个AsParallel(). 例如: , ); == ); foreach (var i in result) Console.WriteLine(i); 下面我们模拟给ConcurrentDictionary灌入1500w条记录,看看串行和并行效率上的差异,注意我的老爷机是2个硬件线程. static void Main(string[] args) {

今天使用c++实现了标准库头文件<numeric>中的accumulate函数的并行计算版本,代码如下,注释写的比较详细,仅对其中几点进行描述: ①该实现假定不发生任何异常,故没有对可能产生的异常进行处理 ②第42行的语句: const unsigned int num_thread = std::min((hardware_thread != 0 ? hardware_thread : 2), max_thread); 要运行的线程数是计算出的最大线程数和硬件线程数量的较小值.这是因为若运行

原文:http://www.albahari.com/threading/part5.aspx 专题:C#中的多线程 1并行编程Permalink 在这一部分,我们讨论 Framework 4.0 加入的多线程 API,它们可以充分利用多核处理器. 并行 LINQ(Parallel LINQ)或称为 PLINQ Parallel类 任务并行(task parallelism)构造 SpinLock 和 SpinWait 这些 API 可以统称为 PFX(Parallel Framework,并行

Map是一个酷酷的小东西,也是在Python代码轻松引入并行的关键.对此不熟悉的人会认为map是从函数式语言(如Lisp)借鉴来的东西.map是一个函数 - 将另一个函数映射到一个序列上.例如: urls = ['http://www.yahoo.com', 'http://www.reddit.com'] results = map(urllib2.urlopen, urls) 这段代码在传入序列的每个元素上应用方法urlopen,并将所有结果存入一个列表中.大致与下面这段代码的逻辑相当: r