專 欄 ❈Pytlab,Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用,主要语言为Python,C,C++。熟悉数值算法(最优化方法,蒙特卡洛算法等)与并行化 算法(MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化)以及python优化方法,经常使用C++给python写扩展。 blog:http://ipytlab.com github:https://github.com/PytLab ❈— 前言 并行计算是使用并行计算机来减少单个计算问题所需要的时间,我们可以通过利用编程语言显
熟悉小编的朋友知道小编最近又转到了测试岗位的工作,在进行性能测试的时候由于 Jmeter 多线程模型占用了极大量的资源才能 打出并发量比较高的测试压力,于是找到了 Python 的 Locust(蝗虫)框架,用起来还算顺手,但资源占用对于在办公室里的笔记本电脑来说实在是弱了些。另外,由于 Python 的 GIL 原因,使得Locust 在单机上只能使用单核单进程,要想利用多核只能开启 Locust 的分布式配置
新思科技(Synopsys)家的VCS,在半导体行业使用率极高,背景我们就不多说了。
我们知道Jmeter单机并发数并不高,一般配置也就支持1000左右。那么就引出了分布式压测的概念,Jmeter通过调度机(Master)与执行机(Slave)来实现。而Locust也支持分布式压测,类似Jmeter一样,当一台机器无法模拟所需的用户数量时候,可以通过多台Slave机器来实现,Master机器主负责分发任务和下达指令。
这个大学在计算机学术界、工业界的地位举足轻重,其中的AMP实验室曾开发出了一大批大获成功、 对计算机行业产生深远影响的分布式计算技术,包括 Spark、Mesos、Tachyon 等。作为AMP的继任 者,于2017年2月新成立的RISE实验室致力于开发实时、智能、可安全执行的新一代大数据处理系 统,已经开源了新型分布式执行框架Ray等项目
需在Qt->Projects->Build Steps->Additionals arguments 配置变量,如图
目前网上优秀的开源游戏服务器框架也不少(当然与web框架比起来就少太多了),但总结起来都各有各的优缺点,下面列出我在选型过程中的一些考量,希望大家能开放的讨论,有不恰当的地方也请指正。 首先是开发语言 目前用于游戏服务器开发的主要应该有以下这些语言: c/c++ 优点: 性能很好 开源框架: skynet底层是C 开发语言是lua,没有客户端库kbengine底层是C++ 开发语言可以使用C#,Python有多个平台的客户端库 C# 优点: 性能很好 开源框架: Scut底层C# 开发语言是 C#、Py
Redis,全名REmote DIctionary Server,开源的高性能的KV内存数据库,支持数据持久化。 开源的支持多种数据结构的基于键值的存储服务系统,高性能、功能丰富。
TarsBenchmark(简称tb)旨在帮助开发和测试同学快速debug线上TARS服务,复现逻辑接口bug,支持灵活修改测试用例,同时也可以很轻松完成服务接口的压力测试,帮助开发同学清楚掌握TARS服务性能数据基准。具备如下特性:
什么是负载均衡呢?用户输入的流量通过负载均衡器按照某种负载均衡算法把流量均匀地分散到后端的多个服务器上,接收到请求的服务器可以独立的响应请求,达到负载分担的目的。从应用场景上来说,常见的负载均衡模型有全局负载均衡和集群内负载均衡,从产品形态角度来说,又可以分为硬件负载均衡和软件负载均衡。
很多人一直唠叨着并发中的新概念。然而,许多开发人员还没有机会把过多的注意力都放在上面。在这篇文章中,我们将带您了解Java 8 streams、 Hadoop、 Apache Spark、 Quasar fibers以及响应式编程,让你迅速入门。尤其是如果你不经常用它们的话。一句话,它并不遥远,它就在我们身边。
本文主要记录了一次生产环境后台服务的性能分析过程,通过结合多种性能分析工具定位出系统的性能瓶颈并给出优化方案,将整个过程记录并总结如下。
来源:DeepHub IMBA本文约900字,建议阅读5分钟在本文中,我们将深入讨论tsfresh包的使用。 时间序列数据是随着时间的推移反复捕获的变量值,随着时间的推移可以产生一系列的按时间顺序索引的数据点。在时间序列中,数据具有自然的时间顺序,即一个变量在特定时间的值依赖于过去的值。 传统的机器学习算法不能捕捉时间序列数据的时间顺序。数据科学家需要执行相关的特征工程,将数据的重要特征捕获到几个指标中。生成大量的时间序列特征并从中提取相关特征是一项耗时且繁琐的工作。 python的tsfresh包可以为
这两种方法中,并没有哪一种严格地比另一种好。运行时代码生成可以更好地将多个操作融合在一起,从而充分利用 CPU 执行单元和流水线。矢量化查询执行不是特别实用,因为它涉及必须写到缓存并读回的临时向量。如果 L2 缓存容纳不下临时数据,那么这将成为一个问题,如果我们要尽量使块的大小足够小,从而 CPU 缓存能够容纳下临时数据。在这个假设下,与其他计算相比,读写临时数据几乎是没有任何开销的(相比后者优点:拆分流水线使得中间数据缓存、获取同时运行的类似查询的中间数据以及相似查询的流水线合并等功能很容易实现,并且矢量化查询执行更容易利用 CPU 的 SIMD 功能)。论文表明,将两种方法结合起来是更好的选择,clickhouse 使用了矢量化查询执行,同时初步提供了有限的运行时动态代码生成。
时间序列数据是随着时间的推移反复捕获的变量值,随着时间的推移可以产生一系列的按时间顺序索引的数据点。在时间序列中,数据具有自然的时间顺序,即一个变量在特定时间的值依赖于过去的值。
团队简介: 腾讯SNG社交平台业务运维团队,负责Qzone、微云、QQ相册、天天P图、优图等产品的技术运营工作。致力于服务质量优化、服务保障、自动化运维体系建设等工作。经历过农牧场、红包、"军装"P图等多次活动保障。 前言 壹 近几天人民日报+腾讯云联合运营“军装照”活动,想必已经刷爆了各位的朋友圈。在这场营销盛宴的背后,伴随了又一次海量运维能力的showtime:4000台设备,峰值24G带宽,5次运维自动扩容。 这类利用社交关系引爆的运营事件对腾讯SNG的运维团队早已不是什么新鲜事,从
使用Locust进行性能测试时,当一台单机不足以模拟所需的用户数量的时候,可以在多台机器上分布式的执行性能测试。 locust分布式启动场景有2种,一种是单机设置master和slave模式,另外一种是有多个机器,其中一个机器设置master,其它机器设置slave节点。
框架由Scala语言开发,原生提供4种API,Scala、Java、Python以及最近版本开始支持的R。Python不是Spark的“亲儿子”,在支持上要略差一些,但基本上常用的接口都支持。得益于在数据科学中强大的表现,Python语言的粉丝遍布天下,如今又遇上强大的分布式内存计算框架Spark,两个领域的强者走到一起,自然能碰出更加强大的火花(Spark可以翻译为火花),因此PySpark是本节的主角。
与其直接用些抽象、晦涩的技术名词去给分布式下一个定义,还不如从理解分布式的发展驱动因素开始,我们一起去探寻它的本质,自然而然地也就清楚它的定义了。
稍微关心编程语言的使用趋势的人都知道,最近几年,国内最火的两种语言非 Python 与 Go 莫属,于是,隔三差五就会有人问:这两种语言谁更厉害/好找工作/高工资……
图片的黑魔法并不是图片修复、旧照上色,而是将任意文件打包成图片的样子,上传到推特。看过去这张图片平平无奇,那么普通却深藏不露,工程师 DavidBuchanan 通过 tweetable-polyglot-png 这个项目为图片添加了额外的附加信息。同样黑魔法的不只是 tweetable-polyglot-png,based.cooking 也是一个佼佼者,它的“魔法”在于将你的生活和工作相结合,让你通过提交 pr 的方式上传你的菜谱,看似那么普通却又那么“别致”。
如何利用多核CPU来加速你的Linux命令 — awk, sed, bzip2, grep, wc等 你是否曾经有过要计算一个非常大的数据(几百GB)的需求?或在里面搜索,或其它操作——一些无法并行的
在java中,组合是优于继承的:一个类存在多个独立变化的维度,通过组合的方式,让多个维度可自由地扩展。维度可以理解为继承结构中的某一个节点。通过组合代替继承,避免了继承层次的指数级爆炸,JavaIO 就是一个例子。
本文转自公众号:腾讯大数据 继“一部手机游云南”后,抗疫时期,云南在全省范围内的公共场所推广由腾讯云提供技术支持的“云南抗疫情”扫码系统,实现全体民众出行扫码,全面分析预测确诊者、疑似者、密切接触者等重点人群流动情况。 截至2月24日,云南省累计有1.65亿人次扫码登记“云南抗疫情”微信小程序,用户数1325.81万人。市民使用起来也极其便捷,在进入公众场所前用微信扫描“入”二维码,离开时再扫描“出”二维码,这两张二维码就是云南打赢新冠肺炎疫情防控阻击战的两杆枪。 如此“简单”的操作背后
传统对于渣男的认知中,有一个共识就是,两只脚不知道放到哪里,反正是不老实,属于贬义词,与忠贞的爱情是对立的。
即时响应性是一项决定任何应用程序成败的关键因素。有两种方式来提高即时响应性:1.多线程,并行运行多个任务。2.有策略的计算,惰性运行任务。
现代计算机,即使很小的智能机亦或者平板电脑,都是一个多核(多CPU)处理设备,如何充分利用多核CPU资源,以达到单机性能的极大化成为我们码农进行软件开发的痛点和难点。在多核服务器中,采用多进程或多线程来并行处理任务,俨然成为了大家性能调优的标准解决方案。多进程(多线程)的并行编程方式,必然要面对共享数据的访问问题,如何并发、高效、安全地访问共享数据资源,成为并行编程的一个重点和难点。
-单机下部署多个实例时,为了防止出现多个子进程执行重写操作,建议做隔离控制,避免CPU和IO资源竞争,要保证每个实例的AOF串行化执行。
根据2019年Stack Overflow的调查,Python成为开发人员第二喜爱的语言。
关于 Python的多线程,经常我们会听到老手说:“python下多线程是鸡肋,推荐使用多进程!”,但是为什么这么说呢?
大数据技术火热而且火爆,学习大数据的课程和资料也泛滥如潮,而大数据研发环境又不是随便就可以搭建起来的,如何有一个自己随时可用的大数据修炼道场呢?
机器之心报道 编辑:小舟、陈萍 AMD,No?PyTorch在AMD CPU的机器上出现死锁了。 PyTorch 作为机器学习中广泛使用的开源框架,具有速度快、效率高等特点。而近年来广受好评的 AMD 处理器具有多核、多任务性能良好、性价比高等优势。开发者们一直希望二者联合起来,在 AMD 处理器上使用 PyTorch 进行深度学习的开发和研究。 前段时间发布的 PyTorch 1.8 新增了对 AMD ROCm 的支持,对于想在 AMD 上用 PyTorch 进行深度学习的开发者来说,这是一个好消息。
从我们用户的使用就可以感受到网速一直在提升,而网络技术的发展也从1GE/10GE/25GE/40GE/100GE的演变,从中可以得出单机的网络IO能力必须跟上时代的发展。
原文链接:https://www.cnblogs.com/qcloud1001/p/9585724.html
之所以说是解释执行,是因为Python是高级语言,CPU那家伙不认识Python代码,需要运行的时候动态翻译成CPU指令。
Wind是一款面向云的高性能、高效率以及高扩展性的大型分布式游戏服务器引擎。Wind利用Python语言的简洁语法以及丰富的生态库来提高游戏业务的开发效率,针对一些对性能有要求的游戏业务功能(如实时战斗功能),Wind利用Golang的高并发特性来保证服务的高性能,同时Wind接入云的组件来保证游戏服务的动态扩展性,提高服务资源的利用率。
知识图谱 (Knowledge Graph)作为一个重要的技术,在近几年里被广泛运用在了信息检索,自然语言处理,以及推荐系统等各种领域。学习知识图谱的嵌入表示 (Knowledge Graph Embeddings)是一种从知识图谱结构中生成无监督节点特征(node feature)的方法,生成的特征可以被用在各种机器学习任务之上。例如,可以通过节点的嵌入表示来预测两个节点之间是否有链接(link prediction)。
现在的各种数据处理技术更新换代太快,新的名词和工具层出不穷,像是 Hadoop 和 Spark 这些,最近几年着实火了一把,但自己一直没精力和时间去尝试和学习。特别是听说这些工具配置起来比较复杂,就更懒得去折腾。在这一点上,果然是不如从前了。 然而绝知此事要躬行。即使将来不一定会花大功夫在这上面,但对它们有些基本的了解总是好的。听说 Spark 有一段时间了,但一直是只闻其名不见其实,今天就来简单记录一下初学 Spark 的若干点滴。 Spark 是什么 按照 Spark 官方的说法,Spark 是一个快速
尤其是春节期间,大家不仅使用 12306,还会考虑“智行”和其他的抢票软件,全国上下几亿人在这段时间都在抢票。
笔者专门研究了一下“12306”的服务端架构,学习到了其系统设计上很多亮点,在这里和大家分享一下并模拟一个例子:如何在 100 万人同时抢 1 万张火车票时,系统提供正常、稳定的服务。
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来源:https://juejin.im/post/5d84e21f6fb9a06ac8248149
Dask、multiprocessing、ThreadPoolExecutor、和joblib都是Python中用于实现并行计算和任务调度的库或模块,各有其特点和应用场景:
链接:https://juejin.im/post/5d84e21f6fb9a06ac8248149
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