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与池并行运行emcee时的相同步骤

是指使用并行计算技术来加速emcee的运行过程。emcee是一种用于马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）采样的Python库，可以用于参数估计、贝叶斯推断等统计学问题。

当需要处理大规模数据或复杂计算任务时，使用池并行可以将计算任务分发给多个处理单元并同时进行计算，以提高计算效率和性能。以下是与池并行运行emcee时的相同步骤：

导入所需的库和模块：在开始之前，需要确保已经导入所需的库和模块，如emcee、numpy等。
定义模型和似然函数：根据具体问题，定义需要进行参数估计的模型和相应的似然函数。这些函数将作为参数传递给emcee进行采样。
初始化参数：根据模型的参数个数和范围，初始化参数的初值。
定义先验分布：根据先验知识或经验，定义参数的先验分布。先验分布可以是均匀分布、正态分布等。
定义后验概率函数：根据似然函数和先验分布，计算后验概率函数。后验概率函数是参数的似然函数与先验概率的乘积。
设置采样参数：包括采样步数、步长、进程数等。这些参数可以根据具体问题进行调优。
创建池：使用并行计算库如multiprocessing创建一个进程池，用于并行计算。
定义采样函数：编写一个采样函数，该函数将在每个并行进程中运行。这个函数将根据设定的采样参数进行参数估计。
并行运行emcee采样：通过调用进程池的map函数，在多个进程中同时运行采样函数进行参数估计。
获取采样结果：等待所有并行进程完成采样后，获取采样结果，包括参数的估计值、置信区间等。
结果分析和可视化：对采样结果进行分析和可视化，包括参数的概率密度分布图、散点图等。

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相关搜索:并行运行独立的`PythonScriptStep`步骤并行运行两个数据步骤的SAS 在并行Python中运行相同的函数基本并行化。创建一个工作者池，然后所有工作者都并行运行相同的函数 Tensorflow:全局步骤必须来自与损失相同的图在Jenkins中并行运行相同的管道线程池速度慢，与串行线程的速度相同如何从云运行中调用相同的云运行来并行运行请求？Resharper。如何并行运行相同的NUnit TestFixture类？PHP - APCu是否使用与为opcache定义的相同内存池？用不同的参数并行运行相同的函数，并知道哪个并行运行在python中结束。如何使用parallel[:]步骤并行运行不同参数的同一作业基于声明性流水线的内核数量并行运行Jenkins步骤并行和顺序运行代码时的不同结果在与调用symput()相同的数据步骤中使用宏var？在相同的chrome实例上运行TestNG+Cucumber并行测试 Sidekiq是否与puma共享相同的数据库连接池如何使用相同的csv数据并行运行每个采样器控制具有相同计划的M个循环作业不应并行运行 WebdriverIO -在Android和iOS上并行运行相同的代码

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Kettle与Hadoop（一）Kettle简介

参见“彻底搞清 Kettle 数据分发方式与多线程” 在运行时，一个线程运行一个步骤或步骤的一份拷贝，如图中“表输入”步骤左上角的X4，表示4个线程执行该步骤，数据行将复制4倍。...并行跳的这种基于行集缓存的规则允许每个步骤都由一个独立的线程运行，这样并发程度最高。这一规则也允许以最小消耗内存的数据流的方式来处理。...就是说：当从多个步骤向一个步骤里写数据时，多个步骤输出的数据行应该有相同的结构，即字段相同、字段数据类型相同、字段顺序相同。字段元数据不会在转换中发生变化。...当在作业里创建了一个循环，一个作业项就会被执行多次，作业项的多次运行结果会保存在内存里，便于以后使用。 4. 并行执行有时候需要将作业项并行执行。这种并行执行也是可以的。...如果运行了很多小的转换或作业，这些转换或作业里又定义了生命期短的数据库连接，连接池选项就显得有意义了。连接池选项不会限制并发数据库连接的数量。 3.

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分布式流水线计算模式，学机器学习的同学要注意了

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Webpack 性能系列二：多进程打包

缓存的本质是首轮计算后将结果保存下来，下次直接复用计算结果而跳过计算过程；并行的本质则是在同一时间内并发执行多个运算，提升单位时间计算效率，两者都是计算机科学常见的提升性能优化手段。...共享线程池上述多实例模式更接近实际应用场景，但默认情况下，HappyPack 插件实例各自管理自身所消费的进程，导致整体需要维护一个数量庞大的进程池，反而带来新的性能损耗。...原理 Webpack 将执行 Loader 相关逻辑都抽象到 loader-runner 库，Thread-loader 也同样复用该库完成 Loader 的运行逻辑，核心步骤：启动时，以 pitch...缺点虽然，parallel-webpack 相对于 Thread-loader、HappyPack 有更高的并行度，但进程实例与实例之间并没有做任何形式的通讯，这可能导致相同的工作在不同进程 —— 或者说不同...最佳实践理论上，并行确实能够提升系统运行效率，但 Node 单线程架构下，所谓的并行计算都只能依托与派生子进程执行，而创建进程这个动作本身就有不小的消耗 —— 大约 600ms，因此建议读者按实际需求斟酌使用上述多进程方案

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大任务拆分，让并行嗨起来！

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Uber正式开源分布式机器学习平台：Fiber

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