我正在设置spring集成流,以使用来自MQ的消息,并通过创建从MQ消息创建的请求对web服务调用进行并行调用。
下面是spring集成流的样子
使用来自IBM的消息,使用Marshaller转换消息,并将实体保存到DB。
将保存的实体发送到分散收集通道。
分散-聚集通道有两个分销渠道,每个分销渠道都是由以下组件组成的链。
1. Webservice Client to make a webservice Call (Service Activator)
2. Transformer to convert response to Entity Object
在粘贴stm-conduit中的以下代码时 mygatherFrom :: (MonadIO m, MonadUnliftIO m)
=> Int -- ^ Size of the queue to create
-> (TBQueue o -> m ()) -- ^ Action that generates output values
-> ConduitT () o m ()
mygatherFrom size scatter = do
chan <
我有一棵包含不同类型节点的树。它们使用数据类型进行标记:
data Wrapping = A Int
| B String
我想写两个函数:
scatter :: Wrapping -> a
gather :: a -> Output
这个想法是我可以使用(scatter.gather) ::包装->输出。当然,散射函数和集合函数都会有几个不同的变化(每个散射变量都有一个唯一的Wrappingn数据类型,但是中间类型的集合总是相同的),我希望能够干净地组合它们。
我遇到的问题是,类型参数a不是真正自由的,它是一个很小的显式类型集(这里是{Int,
我在使用MPI4Py Python模块中的散布函数时遇到了问题。我的假设是,我应该能够向它传递sendbuffer的单个列表。但是,当我这样做时,或者实际上添加了另外两个参数recvbuf和root时,我得到了一致的错误消息:
File "code/step3.py", line 682, in subbox_grid
i = mpi_communicator.Scatter(station_range, station_data)
File "Comm.pyx", line 427, in mpi4py.MPI.Comm.Scatter (sr
我一直在努力弄清楚如何用放火枪解决这个课堂问题。问题是“为所有的i,j选择值xi,j,k,其中indi,j=k在张量中,
张量应具有形状(10,50)“
ind = torch.randint(50,(10,50))
x = torch.randn(10,50,50)
我可以用torch.scatter或.gather来做这个吗?
经过搜索和搜索,我有一个函数,为nD阵列分配内存,比如向量或线性。
职能是:
int malloc2dint(int ***array, int n, int m)
{
/* allocate the n*m contiguous items */
int *p = (int *)malloc(n*m*sizeof(int));
if (!p) return -1;
/* allocate the row pointers into the memory */
(*array) = (int **)malloc(n*sizeof(int*));
因此,我需要在C中使用MPI并行实现一个向量加法函数。不幸的是,当我运行它时,它会输出大量内存位置的跟踪,然后是这样的消息:
==================================================================================
= BAD TERMINATION OF ONE OF YOUR APPLICATION PROCESSES
= PID 2419 RUNNING AT hbaum-pc
= EXIT CODE: 6
= CLEANING UP REMAINING PROCESSES
= YOU CAN
我想把两个张量合在一起。scatter_nd非常适合这个场合,我编写了以下函数来完成我的任务。它基本上只是做了两个scatter_nds广告把他们放在一起。
def tf_munge(t, i, r, j, axis=0):
#insert tensor t at indices i and tensor r at indices j on axis `axis`.
#requires: i.shape[0] == t.shape[axis] && j.shape[0] == r.shape[axis] && t.shape[k] == r.sh