我正在学习用于数值计算的python多处理,这里是我实现的示例代码,我猜问题应该是对map参数的错误使用。 def pow(a):
c = np.zeros(a.size)
for i in range(a.size):
c[i] = a[i] ** a[i]
return c
if __name__=='__main__':
n = int(1e6)
data = np.random.sample(n)
pool = mp.Pool(processes=8)
results = po
下面是我试图实现的逻辑,但我发现用MongoDB/ Node.js应用程序真的很难找到一种方法
Data: country, state, val1
我需要计算均值和标准差。使用下面的公式计算偏差。我检查了其他堆栈溢出帖子,但我正在使用的std dev公式并不相同:
for each row -> group by country, state
mean = sum(val1)/count ->
for each row ->
deviation += Math.pow((val1 - mean), 2)
for each row -> group b
我已经在ubuntu .to上安装了matlab,gcc和CUDA工具包,使用mexcuda。
但是当我编译时,我得到了以下错误,并且我在任何地方都找不到任何关于它们的引用。
Error using mex
/tmp/mex_42185702054896_15548/testmem04.o: In function `mexFunction':
tmpxft_00003e3a_00000000-5_testmem04.compute_70.cudafe1.cpp:(.text+0x152): undefined reference
to `__cudaPushCallConfigura
我正试图在木星笔记本上做平行的工作。希望有人能告诉我该做什么或者该学什么。
在我的木星笔记本中,我会从1到10循环一个参数,这会传递给另一个py脚本。我想要的是让我的电脑用一个任务来完成每个参数。我相信,有了这一点,我会加快效率。
这是我的木星笔记本里的东西:
import os
from time import time
start_1 = time()
# parameters
file = 'Tool_1.py' # the single py script which I would run in a single loop
file_1 = 'my_data.
我在两台运行Matlab的计算机(Macbook Pro i5和Macbook Pro i7)上安装了Matlab并行计算工具箱。对于一个论文项目,我们必须进行模拟拍摄,为此我需要大量的计算机能力。我知道parfor的matlabpool选项可以使用我本地计算机上的两个内核。有没有办法通过以太网线或集线器直接连接两台macbooks,并配置一个小型本地网络,这样我就可以同时使用四个内核?如何设置?
我用Python编写了这段代码,用于使用Shu Radcliffe方法进行四杆机构的运动学综合。正如你所看到的,有几个for循环,很快就会变成3 o 4。现在在一个有16个CPU (32个线程)的工作站上完成代码的执行大约需要40分钟,而且当Python运行时,CPU的使用率非常低。
我正在使用numpy和数学。
我想知道在Python中是否有一种方法可以使用多个GPU和/或GPU (CUDA)来运行for循环。
for th_12 in th_12_range:
for th_13 in th_13_range:
r_2=x_2-x_1*cos(th_12)+y_