使用thrust::reduce计算8位整数向量上的和，而不会溢出 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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英伟达CUDA高性能计算库详解

cuFFT 支持多种类型的 FFT 计算，包括一维、二维乃至多维的计算，并且可以处理复数和实数数据。数据类型支持单精度复数: 使用 float 类型表示实部和虚部。...Thrust 的主要特点：并行算法：Thrust 提供了许多类似于 C++ STL 中的算法，如 sort、reduce、transform、copy 等，但它们被设计成可以在 GPU 上并行运行。...提高性能：Thrust 内部已经进行了大量的优化，因此开发者可以专注于算法逻辑而不是并行化细节。易于调试和维护：由于代码更加清晰且结构化，使用 Thrust 编写的代码往往更容易理解和维护。...使用 NPP 库，开发者可以更专注于应用程序的其他部分，而不必担心底层的图像处理细节，从而提高开发效率。...总结这些库和框架极大地简化了开发者的编程负担，并且提供了高性能的基础组件，使得开发者可以专注于应用逻辑而不是底层的并行计算细节。

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Spark性能调优-Shuffle调优及故障排除篇（万字好文）

此时该stage的每一个task就需要将上一个stage的计算结果中的所有相同key，从各个节点上通过网络都拉取到自己所在的节点上，然后进行key的聚合或连接等操作。...，而不会写入新的磁盘文件中。...2. reduce端并行度设置存在的缺陷提高reduce端并行度并没有从根本上改变数据倾斜的本质和问题（方案一和方案二从根本上避免了数据倾斜的发生），只是尽可能地去缓解和减轻shuffle reduce...JVM GC导致的shuffle文件拉取失败调整数据重试次数和reduce端拉取数据时间间隔： val conf = new SparkConf() .set("spark.shuffle.io.maxRetries...根据实际的生产环境试验，一条sql语句的or关键字控制在100个以内，通常不会导致JVM栈内存溢出。 ---- --end--

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基础的点云转换

CUDA与Thrust 使用CUDA和Thrust进行点云基础转换可以大大提高处理效率，特别是当点云数据量较大时。...CUDA是一种并行计算架构，可以利用GPU的计算能力来加速计算，而Thrust是CUDA的C++模板库，提供了许多与STL相似的算法和容器，可以方便地在CUDA中使用。...使用CUDA和Thrust可以将这个操作并行化，提高处理效率。另一个常见的操作是旋转，即将点云绕x、y、z三个方向上旋转一定的角度。这可以通过矩阵乘法来实现。...具体来说，我们可以先将旋转矩阵乘以点云中每个点的坐标，然后将结果保存到一个新的点云中。同样，使用CUDA和Thrust可以将这个操作并行化，提高处理效率。 2....函数中使用了CUDA的并行计算能力，通过设置线程块和线程数，使得每个线程可以并行地处理一个点云数据的转换，从而加快了程序的运行速度。

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MetisX：从CXL内存扩展到近存计算

需要一种新的计算机架构来解决数据处理和计算效率的问题。 2. 当前的向量数据库和CPU/GPU等硬件无法满足大规模数据的需求。 3. CXL内存扩展和解构技术可以提供更好的性能和可扩展性。 4....All-to-All、All-Gather 和 All-Reduce 通信机制对比除了计算架构上的限制，AI 训练、推理（查询）等新场景对数据实时处理的需求不断增加。...例子1：Vector Databases（向量数据库）: 1. 性能局限性: • 向量数据库倾向于使用内存中的数据结构以获得快速响应时间，但通常扩展性较差。 2....计算瓶颈: • X86 架构 CPU 在处理高维向量操作时，难以提供足够的计算能力。 3. 存储限制: • 在 GPU 上存储向量数据是不切实际的，原因在于显存（VRAM）有限且昂贵。...内存不足问题: • 内存不足（OOM）和磁盘溢出（disk spill）是困扰数据分析师的主要问题。 2.

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内存受限下找出亿级整数集合中的不重复元素

但随着处理的数据越来越多,HashSet 的大小也会越来越大,还是存在内存溢出的风险。Bloom Filter解法针对上述问题,我们可以考虑使用Bloom Filter这种空间效率极高的概率数据结构。...Bloom Filter本质是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。对每个元素,通过映射函数将其映射到二进制向量的不同位,并将其置为1。查询时也通过相同的映射函数,查看相应位是否都是1。...利点是只需要一个二进制向量即可表示一个集合,不需要存储元素本身。并可以实现间隔查询,不需要对集合进行遍历。理论上,2.5亿个元素只需要225MB的Bloom Filter,远小于元素本身的内存占用。...二次遍历时只检查元素是否在Bloom Filter中,而不需要加载集合本身。总结对于内存无法容纳的超大数据集,使用Bloom Filter可以实现高效地去重和查询。...对于更复杂的业务场景,例如需要统计不同数字的频数,可以考虑使用Count-Min Sketch这种数据流统计算法。它使用多个哈希函数在多行计数器上统计频数,可以容忍一定程度的 hash 冲突。

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【知识】详细介绍 CUDA Samples 示例工程

此示例使用原子操作或 Thrust 库中的快速基数排序实现了统一网格数据结构。radixSortThrust 这个示例展示了使用 Thrust 库的非常快速和高效的并行基数排序。...包含的 RadixSort 类可以对键值对（浮点或无符号整数键）或仅对键进行排序。reduction 一个并行求和归约，计算大数组的值之和。...这个示例展示了数据并行算法的重要优化策略，如使用共享内存、__shfl_down_sync、__reduce_add_sync 和 cooperative_groups reduce 进行归约。...immaTensorCoreGemm CUDA 示例展示了使用 CUDA 10 中引入的 Warp 矩阵乘法和累加 (WMMA) API 进行整数 GEMM 计算。...lineOfSight 这个示例实现了一个简单的视线算法：给定一个高度图和从某个观察点发出的光线，它计算从观察点可以看到的所有点。实现基于 Thrust 库。

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机器学习笔记(五)——轻松看透朴素贝叶斯

，思路是首先创建一个同词汇表等长的向量，并将其元素都设置为0，然后遍历输入文本的单词，若词汇表中出现了本文的单词，则将其对应位置上的0置换为1。...trainMatrix和每个词条的类别标签所构成的向量trainCategory。...trainNB返回的三个参数，其作用是将文本的向量与p1V和p2V分别对应相乘，并乘以pAb和其二分类对应概率(1.0-pAb)，然后比较p1与p2的大小判别出测试文本属于属于哪一类，这里举一个reduce...会不会是程序变蠢了？...程序是正常的，但是需要对程序做一点改进，我们都知道0是一个特别牛皮的数，因为不论什么数字乘以0结果都得0，所以只要p1V向量和测试向量有一个对应位置上同时都为0，那么最终结果一定为0。

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TensorFlow交叉熵函数(cross_entropy)·理解

output不是一个数，而是一个batch中每个样本的loss,所以一般配合tf.reduce_mean(loss)使用。...适用：每个类别相互独立且排斥的情况，一幅图只能属于一类，而不能同时包含一条狗和一只大象。...output：不是一个数，而是一个batch中每个样本的loss，所以一般配合tf.reduce_mean(loss)使用。...output不是一个数，而是一个batch中每个样本的loss,所以一般配合tf.reduce_mean(loss)使用。...，如果使用sigmoid_cross_entropy_with_logits我们就把多分类的特征都认为是独立的特征，而实际上他们有且只有一个为1的非独立特征，计算Loss时不如Softmax有效。

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Rust实战系列-Rust介绍

中遇到过这种问题）当程序在调试模式下被编译时，Rust 也会对整数溢出进行保护。...“什么是整数溢出：整数只能代表有限的一组数字；这些数字在内存中占用固定的长度。整数溢出是指当整数达到其极限时发生的情况。...使用 cargo 编译不会通过。缓存溢出的示例代码 fn main() { let fruit = vec!...letters 的末尾使用 cargo 编译不会通过。...服务器端的应用大多数用 Rust 编写的应用程序运行在服务器上，通常位于操作系统和应用程序之间。

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Spark 出现的问题及其解决方案

，比如BlockManager、基于netty的网络通信等，这就会导致后面的task拉取数据拉取了半天都没有拉取到，就会报出shuffle file not found的错误，而第二次再次执行就不会再出现这种错误...在 YARN-client 模式下，Driver 启动在本地机器上，而 Driver 负责所有的任务调度，需要与 YARN 集群上的多个 Executor 进行频繁的通信。...根据实际的生产环境试验，一条sql语句的or关键字控制在100个以内，通常不会导致JVM栈内存溢出 8....持久化与checkpoint的使用 Spark持久化在大部分情况下是没有问题的，但是有时数据可能会丢失，如果数据一旦丢失，就需要对丢失的数据重新进行计算，计算完后再缓存和使用，为了避免数据的丢失，可以选择对这个...一个RDD缓存并checkpoint后，如果一旦发现缓存丢失，就会优先查看checkpoint数据存不存在，如果有，就会使用checkpoint数据，而不用重新计算。

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初探函数式编程---以MapReduceFilter为例

，而不是大量使用for循环（有的也把Reduce称为fold；比较早期且经典的函数式语言有OCaml， Lisp，Haskell等) 其实恰好对应PHP中的array_map()、array_reduce...（累积计算） reduce()方法是对数组的遍历,返回一个单个返回值如有一个数字集合[1，4，7，2，8]，计算其和会把上一次迭代返回的结果存起来,带到下一次迭代中,使用reduce方法可以很容易的计算数组累加...reduce 函数使用了泛型类型参数 T 和 F。T 代表归约结果的类型，F 代表传入的函数的类型。...在 main 函数中，创建了一个整数向量 intset，其中包含了 1 到 10 的整数。通过调用 filter 函数，传入了一个匿名闭包作为 predicate 参数。...过滤后的结果是一个迭代器，使用 collect() 方法将迭代器的元素收集到一个新的整数向量 Vec中。最后，使用 println! 打印出过滤后的结果。

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tf.math

.): 返回元素方向上不小于x的最小整数。confusion_matrix(...): 根据预测和标签计算混淆矩阵。conj(...): 返回复数的复共轭。cos(...): 计算cosx元素。...除非keepdims为真，否则对于轴上的每一项，张量的秩都会减少1。如果keepdims为真，则使用长度1保留缩减后的维度。如果轴为空，则所有维数都被缩减，并返回一个只有一个元素的张量。...除非keepdims为真，否则对于轴上的每一项，张量的秩都会减少1。如果keepdims为真，则使用长度1保留缩减后的维度。如果轴为空，则所有维数都被缩减，并返回一个只有一个元素的张量。...如果输入是一个向量(rank=1)，找到向量中k个最大的元素，并将它们的值和索引作为向量输出。因此value [j]是输入的第j个最大的条目，它的索引是index [j]。矩阵(分别地。...描述输入张量的哪个轴要缩小。对于向量，使用axis = 0。output_type：一个可选的tf.DType from: tf.int32, tf.int64。默认为tf.int64。

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Swift基础高级操作员

这些包括您将熟悉的C和Objective-C的所有位和位移位运算符。与C中的算术运算符不同，Swift中的算术运算符默认不会溢出。溢出行为被困住，并报告为错误。...由于0x000099已经等于0x99，其小数值为153，因此使用此值时不会将其向右移动，有符号整数的移动行为有符号整数的移位行为比无符号整数更复杂，因为有符号整数在二进制中表示的方式。...为了实现这一目标，当有符号整数向右移动时，会使用额外的规则：当您向右移动有符号整数时，请应用与无符号整数相同的规则，但用符号位而不是用零填充左侧的任何空位。...但是，当您特别希望溢出条件截断可用位数时，您可以选择此行为，而不是触发错误。Swift提供了三个算法溢出运算符，这些运算符选择溢出行为进行整数计算。...它通过使用前面定义的加法赋值运算符将向量添加到自身，将Vector2D实例的x和y值翻倍。

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学界 | 深度神经网络的分布式训练概述：常用方法和技巧全面总结

但是在实践中，使用大批量会导致发散问题或「泛化差距」，即网络的测试准确度有时会低于在更小批量上训练的模型。最近的一些研究通过与批量大小成比例地调整学习率而实现了在大批量上的训练。...算法 2：Ring 算法的 all gather 6 递归减半和倍增算法 [17] 中的递归距离倍增和向量减半算法使用了 4 种不同的原语，如下所示：递归向量减半：向量在每个时间步骤减半。...但是，为小张量使用张量融合可能会导致 Ring All Reduce 变得低效而缓慢，[14] 提出了一种分层式 All Reduce，使用了多层主从设置，观察表明这种方法能带来更低的延迟。...更具体而言，将低精度梯度与学习率相乘有时会导致数值溢出 16 位的范围，从而导致计算不正确，进而导致最终验证准确度损失。...在低功耗设备上训练的一个关键难题是可用的网络带宽和计算资源很少。高效的框架也许可以实现在手机和物联网设备上的大规模训练，从而实现便携式的深度学习应用。

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hive基本使用

由于最近项目需要和大数据对接，需要了解一下数仓的基本知识，所以记录一下hive的基础原理和使用 hive简介 Hive是一种用类SQL语句来协助读写、管理那些存储在分布式存储系统上大数据集的数据仓库软件...hive的特点: 通过类SQL来分析大数据，而避免了写MapReduce程序来分析数据，这样使得分析数据更容易数据是存储在HDFS上的，Hive本身并不提供数据的存储功能 Hive是将数据映射成数据库和一张张的表...，库和表的元数据信息一般存在关系型数据库上（比如MySQL）数据存储方面：它能够存储很大的数据集，并且对数据完整性、格式要求并不严格数据处理方面：因为Hive语句最终会生成MapReduce任务去计算...但是在真正写入磁盘之前，要进行一系列的操作，首先就是对于每个键，根据规则计算出来将来要输出到哪个reduce，根据reduce不同分不同的区，分区是在内存里分的，分区的个数和将来的reduce个数是一致的...map任务全部完成之前，会进行合并成为一个溢出文件，每次溢出的各个文件都是按照分区进行排好序的，所以在合并文件过程中，也要进行分区和排序，最终形成一个已经分区和排好序的map输出文件。

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px4官网调参指南多旋翼无人机PID调参指南

译文部分：多旋翼无人机PID调参指南不用碳化纤维或增强碳化纤维桨调整多轴，不使用损坏的桨片。出于安全考虑，系统默认增益都设置的比较小。请增加增益以便获取更好的控制响应。...），因为这些技术都或多或少的需要系统的精确模型，所以得不到广泛的使用。...PX4的目的是在个人电脑上实现设备的尽可能快速的控制，因为不是所有的被控对象的系统模型都是可获得的，因此PID调参是非常有意义的，并且PID控制适用于所有情况。...如果其中一个电机的转速偏离安全范围，系统总体推力将被变低以便控制器输出的相关比率达到一个期望值。其结果会是电机转速不会增加甚至降低，但是永远不会翻。第一步准备首先设置所有参数到初始值。...（我不明白这个是怎么实现的，用手托着吧，飞行器平稳时升力最大，不会飞起来，那么有偏角了升力减小，更不会飞起来。

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数据科学家令人惊叹的排序技巧

(my_array) 复制数组并返回排序好的数组，不会改变原始数组下面是两个方法可选的参数： axis 整数类型，表示选择哪个维度进行排序，默认是 -1，表示对最后一个维度进行排序； kind 排序算法的类型...不过需要注意的是这个排序算法的使用和对这些参数名字的期待会有所不同，比如传递kind=quicksort实际上采用的是一个 introsort 算法，这里给出 numpy 的文档解释：当没有足够的进展的时候...目前它是作为排序算法，而如果没有设置 kind 参数，默认选择还是快速排序quicksort ,而对于整数数据类型，'mergesort' 和 'stable' 被映射为采用 radix sort 方法...而刚刚介绍的 TensorFlow 使用的 CUB 库是对 Thrust 的封装。所以 PyTorch 和 TensorFlow 都采用相似的排序算法实现方式。...pandas 的相同排序算法实现都会慢过 numpy TensorFlow 在 CPU 上速度很快，而 TensorFlow-gpu 版本在 CPU 上使用会变慢，在 GPU 上排序更慢，看起来这可能是一个

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Mapreduce shuffle详解

分片的时候计算公式计算过程举例 ? 文件不可切分则一个文件一个分片。 2 Map端从上图我们可以看到map端的处理过程。Map会读取输入分片数据。...前面曾说过，combiner可以在输入上反复运行，单不影响最终的结果。如果只有一两个溢出文件，那么对map输出的减少不值得调用combiner，就不会为map输出再次运行combiner。...Reduce并不会在获取到map输出之后就立即删除hosts，因为reduce有肯能运行失败。相反，是等待appmaster的删除消息来决定删除host。...在reduce阶段，对已排序输出中的每个键调用reduce函数。此阶段的输出直接写到输出文件系统，一般为hdfs。注意：每趟合并的文件数实际上比上面例子中展示的有所不同的。...目标是合并最小数据量的文件以便满足最后一趟的合并系数。因此，如果有40个文件，我们不会再四趟中每趟合并10个文件而得到4个文件。相反，第一趟只合并4个文件，随后的三塘合并10个文件。

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NumPy 1.26 中文文档（五十五）

实现 #22884: BUG: 修复 in1d 中混合整数数据类型的整数溢出 #22877 #22887: BUG: 使用charset_normalizer进行编码检查时使用整个文件。...实现 #22884: BUG: 修复混合整数 dtype 在 in1d 中的整数溢出问题 #22877 #22887: BUG: 使用charset_normalizer进行编码检查时使用整个文件...请注意，NumPy 整数之间的转换不受影响，因此np.array(-1).astype(np.uint8)仍然有效，并使用 C 整数溢出逻辑。...注意，NumPy 整数之间的转换不受影响，因此np.array(-1).astype(np.uint8)仍然有效，并使用 C 整数溢出逻辑。...请注意，NumPy 整数之间的转换不受影响，因此 np.array(-1).astype(np.uint8) 仍然有效，并使用 C 整数溢出逻辑。

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以图搜图系统概述

图像哈希图像通过一系列的变换和处理最终得到的一组哈希值称之为图像的哈希值，而中间的变换和处理过程则称之为哈希算法。图像的哈希值是对这张图像的整体抽象表示。...比如 Average Hash 算法的计算过程： ? 1.Reduce size : 将原图压缩到 8 x 8 即 64 像素大小，忽略细节。...2.Reduce color : 灰度处理得到 64 级灰度图像。3.Average the colors : 计算 64 级灰度均值。...5.Construct the hash : 根据上一步结果矩阵构成一个 64 bit 整数，比如按照从左到右、从上到下的顺序。最后得到的就是图像的均值哈希值。...这里直接推荐 Milvus ( https://www.milvus.io/ )，刚开源不久，可以很方便快捷的使用在工程项目上，具体的相关内容直接查阅官方文档即可。

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