下面就举个例子进行说明： 在图像处理领域，我们有时候要处理海量的图像数据，比如几百万张照片进行尺寸统一化调整，然后扔到神经网络中进行训练。...（2）快的方法 concurrent.futures 模块能够利用并行处理来帮我们加速，什么是并行处理，举个例子： 假设我们要把1000个钉子钉入一块木头里，钉一次要1秒，那么1000次就要1000秒。...这就是并行处理 这1000张照片，也可以分成多个进程来处理。...用 concurrent.futures 库只要多3行代码： 代码中，首先把具体的处理过程打包成函数 load_and_resize()，然后用框出来的3行代码，即可实现多线程处理： with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor...这个语句意味着，用6个进程，来并行对 image_file 文件进行 load_and_resize 处理。
《R并行编程实战》是一本构建大规模高效算法的综合性实用书籍，介绍各种并行技术，从R语言的并行版本lapply（）的简单应用到基于Hadoop和ApacheSpark框架的不错AWS云。...在《R并行编程实战》的后，你将了解到影响并行效率的因素，包括：评估代码性能和实现负载平衡；要避免的陷阱，包括死锁和数值不稳定问题；对于你的项目，如何为适合的并行类型构建代码和数据；如何在各种计算机系统中运行...R代码获取佳性能。
相信大部分R语言初学者，在刚开始入门之处，都曾被告诫在处理多重复任务时，尽量不要使用显式的for循环，而要尽可能的使用R语言内置的apply组函数，这样可以极大地提高代码运行效率。...但是实际上除了内的apply组函数之外，你还有另外一个更好地选择，就是利用一些支持并行运算的扩展包，来发挥本地计算机的多和计算优势。...本篇要讲解的包是foreach包，这是一个支持在R语言中调用多进程功能的第三方包，之前在对比显式循环、矢量化函数以及多进程在数据抓取的效率一文中，曾经演示过具体的代码。...包执行任务的核心理念与传统的apply组函数基本一致，都是与split – apply – combine一致的流程，不过foreach比传统apply组函数的优越之处在于，它可以通过调用操作系统的多核运行性能来执行并行任务....combine, #结果返回后执行的数据合并操作(c代表合并为向量，list代表合并为列表，rbind代表合并为数据框) .packages=NULL, #在多进程共享的程序包
从今天开始大猫会选择一些Stackoverflow.com上有关R数据处理的问答摘录给大家。...这些问题都是在平日的工作中有很高可能性出现并且看似容易实则让人抓狂的问题，在Stackoverflow上他们有着很高的人气。事实上，这些问题也就是你在“看懂一本R的教材”和“成为R大神”之间的距离。...这些问题大多数涉及到用data.table包处理数据。data.table是目前R中人气最高的数据处理包。 2....事实上，大猫把整个过程分解成了好几步，如果对于data.table包比较熟悉，完全可以在一行之内搞定所有事情，根本不需要把进行数据集的拆分、合并： ▶ t.final <- t1[, ":="(mean.scale...本 期总结 本期大猫带领大家学习了如何在R中按照行进行处理。R的数据处理哲学是向量，是列，但这并不妨碍我们按照行进行处理，其中的关键，就在于运用 c() 函数把不同的向量拼接成一个向量。
经常遇到用工具导出一个文件后，需要在文件行首添加一些内容的需求。 最近又遇到了，因此查了资料后自己在实验通过之后，决定把这个脚本记录下来。
借助于扩展库pycuda，可以在Python中访问NVIDIA显卡提供的CUDA并行计算API，使用非常方便。...import pycuda.driver as drv import numpy as np from pycuda.compiler import SourceModule #编译C代码进入显卡，并行判断素数...100000000 size = 1000 #获取函数 isPrime = mod.get_function("isPrime") result = 0 start = time.time() #分段处理...，每次处理1000个数字 for i in range(end//size): startN = i * size a = np.array(range(startN, startN+size...核CPU、640核GPU的笔记本上运行，本文代码为在CPU上运行的类似代码运行速度的8倍左右。
扩展库pyopencl使得可以在Python中调用OpenCL的并行计算API。...OpenCL（Open Computing Language）是跨平台的并行编程标准，可以运行在个人电脑、服务器、移动终端以及嵌入式系统等多种平台，既可以运行在CPU上又可以运行于GPU上，大幅度提高了各类应用中的数据处理速度...if(j >= b_g[i]) { res_g[i] = a_g[i]; }''', 'isPrime' ) #定义待测数值范围，和每次处理的数字数量...end) size = 1000 result = 0 ctx = cl.create_some_context() queue = cl.CommandQueue(ctx) #对指定范围内的数字进行分批处理...for i in range(end//size + 1): startN = i * size #本次要处理的数字范围 a_np = np.array(start_end[startN
上一篇中，主要介绍了使用foreach包来在R语言环境中实现任务的并行处理，其实在R语言中还有另外一个多进程包同样可以完成多进程任务，那就是parallel包，其语法与R语言内置的apply组函数以及plyr
转自：caspar segmentfault.com/a/1190000000414339 Python 在程序并行化方面多少有些声名狼藉。...我并不是说使用生产者/消费者模型处理多线程/多进程任务是错误的（事实上，这一模型自有其用武之地）。只是，处理日常脚本任务时我们可以使用更有效率的模型。...动手尝试 使用下面的两行代码来引用包含并行化 map 函数的库： from multiprocessing import Pool from multiprocessing.dummy import Pool...在我的机器上当线程池大小大于 9 带来的收益就十分有限了。 另一个真实的例子 生成上千张图片的缩略图 这是一个 CPU 密集型的任务，并且十分适合进行并行化。...到这里，我们就实现了（基本）通过一行 Python 实现并行化。
segmentfault.com/a/1190000000414339 原文：https://medium.com/building-things-on-the-internet/40e9b2b36148 Python 在程序并行化方面多少有些声名狼藉...动手尝试 使用下面的两行代码来引用包含并行化 map 函数的库： 实例化 Pool 对象： 这条简单的语句替代了 example2.py 中 buildworkerpool 函数 7 行代码的工作。...创建好 Pool 对象后，并行化的程序便呼之欲出了。我们来看看改写后的 example2.py 实际起作用的代码只有 4 行，其中只有一行是关键的。...在我的机器上当线程池大小大于 9 带来的收益就十分有限了。 另一个真实的例子 生成上千张图片的缩略图 这是一个 CPU 密集型的任务，并且十分适合进行并行化。...到这里，我们就实现了（基本）通过一行 Python 实现并行化。 Update: 译文已获作者 Chris 授权 题图：pexels，CC0 授权。
Kunhya 首先描述了需求：在COVID-19 形势下，互操作性要求在更低的成本下达到更低的延迟。...，等待一帧数据到来，解码处理，再编码输出，固有延迟较高。...Kunhya 强调，当我们讨论广播工业（而不是流媒体）的延迟的时候，我们在讨论的是亚秒级的延迟。 按行处理未压缩的IP视频有充足的时间做像素级处理，但是当前还没有广泛使用，很多组件需要自己完成。...在解码端，按行处理的解码需要注意要避免在 slice 边界处使用 deblock，也要做高码率流的延迟/通量取舍，可能需要缓存一些 slice 来达到实时。...帧内编码如 VC-2/JPEG-XS 大约有 32-128行的延迟，因为无法做帧级码控，会有 100-200Mbps 的码率，因此当前在家用环境和一部分生产环境无法使用 当前的demo已经可以达到在合适的码率下达到
正文 这篇博客主要介绍学习以下R函数： slice（）：按位置提取行 filter（）：提取符合特定逻辑条件的行。 例如，iris％>％filter（Sepal.Length> 6）。...sample_n（）：随机选择n行 sample_frac（）：随机选择一小部分行 top_n（）：选择变量排序的前n行 R语言常用的逻辑符号 <：少于 >：大于 <=：小于或等于 >=：大于或等于...=：不相等 ％in％：在之内。 例如，“a in％c（2,3）”表示a可能等于2或3。 is.na（）：是NA ！is.na（）：不是NA。 value == 2 | 3：表示值等于2或3。...is.na(height)) 从数据框中选择随机行 可以使用函数sample_n（）选择n个随机行，也可以使用sample_frac（）选择行的随机分数。...> 7） 选择n个随机行：my_data％>％sample_n（10） 选择行的随机分数：my_data％>％sample_frac（10） 按值选择前n行：my_data％>％top_n（10，
混合专家Moe原理 DeepSeek R1和V3一样，采用混合专家，模型结构图如下： 混合专家相当于Transformer结构中的FFN，R1每一层网络有1个共享专家（shared expert）、256...所以有了专家并行的概念，专家并行来自google 2020年的paper：GShard，原文链接：2006.16668。...DeepSeek R1的专家并行实现可以参考ColossalAI：ColossalAI/colossalai/shardformer/modeling/deepseek_v3.py at main ·...参考资料 DeepSeek V3：DeepSeek-V3/DeepSeek_V3.pdf at main · deepseek-ai/DeepSeek-V3 DeepSeek R1：DeepSeek-R1.../DeepSeek_R1.pdf at main · deepseek-ai/DeepSeek-R1 vLLM：vllm/vllm/model_executor/models/deepseek_v2.py
我们在前面曾经写过一个教程《R语言实现并行》，在其中我们测试了下几个基础的功能函数。今天给给大家带来另一个建立在基础包以上整合的并行R包BiocParallel。...BiocManager::install("GenomicAlignments") BiocManager::install("Rsamtools") 我们通过实例看下具体的函数： ##查看系统存在的并行环境...registered() Windows: Linux: ##查看任务情况 show(x) 根据上面的信息我们可以看到在linux和mac中MulticoreParam是特有的。...接下来我们通过实例看下在这个包中的核心函数： ##将输入的参数赋值并进行并行计算 fun <- function(v) { message("working") ## 10 tasks...当然结合batchtools包可以实现更加灵活的并行计算。大家感兴趣可以深入研究。
: 处理业务....肯定是要比直接处理要慢的. 第二: 虽然用管道会慢, 但我们依然用它,为什么么? 这里是开启了4路并行处理. 文件一共800M, 那么如果是8G呢?800G呢?我们能用一个线程单独去执行么?...一定要用这种并行的方式. ---------------------------- 通常服务器的日志都是放在不同的机器上的, 某几台机器接收日志文件. 然后传输给其他机器进行数据处理....数据处理以后, 在发送给其他机器, 进行数据合并, 最后入库. 这几个步骤可能都发生在不同的机器上. 接下来, 我们就真实模拟一下, 服务器之间, 是如何传输这些数据的....总结: 网络版这一块做的事情, 是在讲什么? 在模拟真实的使用场景. ? 总结: 再次体验了整个go是如何使用chan进行通信的. 几乎每一部都是在使用chan进行通信.
经过多年研究，神经科学家发现了人类大脑中处理语言声音的运行规则 近日，美国加州大学旧金山分校的研究人员在《细胞》杂志上发表论文称，听觉处理和语言处理是并行进行的。...人脑左半球听觉皮层的位置和分区示意图 几十年来，科学家们一直认为，听觉皮层在处理语音时像工厂流水线一样有先后工序：首先，初级听觉皮层处理简单的声音信息，比如声音频率。...通过电极直接记录信号和给予刺激发现语音信息处理的并行通路 接着，在实验中，研究人员开始向参与者播放词组和短句，试图寻找信息从初级听觉皮层流向颞上回的迹象。按照原来的假设，这两个脑区应该会先后被激活。...综合这些证据，研究小组认为，大脑听觉皮层对声音和语音的信息处理是并行的，而不是传统模型所认为的串行处理。传统语音处理模型过于简化，甚至很可能是错误的。...如果生物神经在语言处理方面搞得很清楚的话，实际上对深度神经网络的架构也会很有帮助。
背景 本文是一个短文章，介绍Java 中的并行处理。 说明：10多分钟读完的文章我称之为短文章，适合快速阅读。...3、在执行完毕后，可能会有个 " 归纳 " 的任务，比如 求和，求平均等。 再简化一点的理解就是: 先拆分 --> 在同时进行计算 --> 最后“归纳” 为什么要“并行”，优点呢？...从理论上讲，在 n 个并行处理的执行速度可能会是在单一处理机上执行的速度的 n 倍。...steam 的另一个价值是创造性地支持并行处理（parallel processing）。...它使用 parallel 方法并行处理所有的task，并使用 reduce 方法计算最终的结果。 4.
在处理器内部通常有很多的执行单元,如加法单元、乘法单元、内存访问单元、浮点运算单元等,每种执行单元负责一类具体的指令。...这就是超标量处理器的基本原型。 如果将指令的并行化显示的声明在指令格式中,处理器只是傻呼呼的执行,这种方式称为VLIW( Very Long Instruction Word)。...在机器码中,每条指令占32bit,“‖”在第0bit表示,处理器只需按照指令规则执行即可。...早期的汇编语言都没有单独的字段描述当前指令是否和其他指令并行执行,处理器在发展时,为了保证指令集的兼容性,都采用了Superscalar结构,如x86、MIPS、ARM等。...而后来产生的新的指令集的处理器,大都采用了ⅤLIW结构,如 Tilera和Tensilica公司的处理器。 在 Multi-Issue结构中,不乱序也能实现一定程度的并行。
需要说明的是，该方法在python3.x中才有。 subprocess.Popen()： 在一些复杂场景中，我们需要将一个进程的执行输出作为另一个进程的输入。...在另一些场景中，我们需要先进入到某个输入环境，然后再执行一系列的指令等。这个时候我们就需要使用到suprocess的Popen()方法。...如果env=None，则默认从父进程继承环境变量 universal_newlines：不同系统的的换行符不同，当该参数设定为true时，则表示使用\n作为换行符 示例1，在/root下创建一个suprocesstest
并行编程 线程 进程 使用多个进程 接口 Executor ，ProcessPoolExecutor 5. 锁 6. 分布式处理 dask pyspark mpi4py 科学计算 7....while True: if timer.done(): print('Timer finished') break 流程不会被阻塞，可以在...并行编程 问题是独立的，或者高度独立的，可以使用多核进行计算 如果子问题之间需要共享数据，实现起来不那么容器，有进程间通信开销的问题 线程 以共享内存方式实现并行的一种常见方式是 线程 由于 python...依然可以使用线程来实现并发 进程 通过使用 进程 可以完全避开 GIL，进程 不共享内存，彼此独立，每个进程都有自己的解释器 进程的缺点： 启动新进程比新线程慢 消耗更多内存 进程间通信速度慢 优点：分布在多台计算机中...# 传入 int 会报错，argument after * must be an iterable, not int # (i, ) 变成元组，可迭代 get_out = [r.get
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