写了个多核跑程序的例子，从《go语言编程而来》。关键就是runtime.NumCPU()读出cpu核数，runtime.GOMAXPROCS(MULTICORE)控制使用多个cpu核心。
parallelize并行化集合是根据一个已经存在的Scala集合创建的RDD对象。集合的里面的元素将会被拷贝进入新创建出的一个可被并行操作的分布式数据集。...val rdd03 = sc.parallelize(List(1, 4, 3, 7, 5), 5) 指定了partition的数量为5, makeRDD和parallelize的区别？...而第二种实现可以为数据提供位置信息，除此之外，和parallelize是一致的 */ val rdd03 = sc.parallelize(List(1, 4, 3, 7, 5), 3)
3.应用中的并行 一说起让你的服务高性能的手段，那么异步化，并行化这些肯定会第一时间在你脑海中显现出来，在之前的文章：《异步化，你的高并发大杀器》中已经介绍过了异步化的优化手段，有兴趣的朋友可以看看。...并行化可以用来配合异步化，也可以用来单独做优化。 我们可以想想有这么一个需求,在你下外卖订单的时候，这笔订单可能还需要查，用户信息，折扣信息，商家信息，菜品信息等，用同步的方式调用，如下图所示: ?...，在compute中分别fork执行这五个任务，最后在将这五个任务的结果通过Join获得，最后完成我们的并行化的需求。...5.最后 本文介绍了什么是并行化，并行化的各种历史，在Java中如何实现并行化，以及并行化的注意事项。希望大家对并行化有个比较全面的认识。...在我们并行化当中有某个任务的信息并不是强依赖，也就是如果出现了问题这部分信息我们也可以不需要，当并行化的时候，这种任务出现了异常应该怎么办?
3.应用中的并行 一说起让你的服务高性能的手段，那么异步化，并行化这些肯定会第一时间在你脑海中显现出来，在之前的文章：《异步化，你的高并发大杀器》中已经介绍过了异步化的优化手段，有兴趣的朋友可以看看。...并行化可以用来配合异步化，也可以用来单独做优化。 我们可以想想有这么一个需求,在你下外卖订单的时候，这笔订单可能还需要查，用户信息，折扣信息，商家信息，菜品信息等，用同步的方式调用，如下图所示: ?...，在compute中分别fork执行这五个任务，最后在将这五个任务的结果通过Join获得，最后完成我们的并行化的需求。...5.最后 本文介绍了什么是并行化，并行化的各种历史，在Java中如何实现并行化，以及并行化的注意事项。希望大家对并行化有个比较全面的认识。...在我们并行化当中有某个任务的信息并不是强依赖，也就是如果出现了问题这部分信息我们也可以不需要，当并行化的时候，这种任务出现了异常应该怎么办? -END-
sum } const NCPU = 2 func (v *Vector) DoAll(u Vector) { c := make(chan float64, NCPU) //根据自己电脑的CPU...产生对应个数的管道 for i:=0; i<NCPU; i++ { go v.DoSome(i*len(u)/NCPU, (i+1)*len(u)/NCPU, u, c) } var
众所周知，使用 WebDriver 启动浏览器进行 Web UI 自动化测试的执行速度是很慢的，于是使用 Selenium Grid 进行并发测试是减少测试执行时间的一个非常好的手段。...认识 Grid Grid 允许在远程计算机上执行WebDriver脚本，它通过将客户端命令发送到远程浏览器的实例，提供了一种在多台计算机上并行运行测试的简便方法。...Grid允许我们在多台计算机上并行运行测试, 并集中管理不同的浏览器版本和浏览器配置 (而不是在每个独立的测试中)。...Grid目的和主要功能： 为所有的测试提供统一的入口 管理和控制运行着浏览器的节点/环境 扩展 并行测试 跨平台(操作系统)测试 负载测试 一般我们在如下两种情况下使用Grid： 在多种浏览器，多种版本的浏览器...默认情况下, 节点会自动注册运行它的计算机路径上所有可用的浏览器驱动程序，它还为基于Chromium的浏览器和Firefox的每个可用的CPU都创建插槽。
之前系列提到的动态数据竞争验证和检测方法是结合了验证和检测两部分。这篇文章主要介绍一下并行化的动态数据竞争验证和检测方法。 首先我们来谈谈有关利用Pin编写Pintool来检测数据竞争。...因此，频繁使用加锁可能会导致程序在执行过程中不能够有效利用多核的硬件优势。 最近有一篇文章提到了一种并行化的动态数据竞争检测方法。...[并行数据竞争检测方法] 该方法的核心就是将动态数据竞争检测逻辑从分析函数中分离出来，让单独的检测线程执行相关的逻辑，检测线程之间相互不干扰，因此就不用再使用锁来保护。...在该方法的启发下，我们又对之前我们提出的动态数据竞争验证和检测方法进行了并行化的处理，方法框架如下图所示： [并行数据竞争验证检测框架] Application Threads 应用线程中我们同样也是在分析函数中进行相关读写内存事件的分发...同时，为了减少向量时钟以及锁集的副本，我们构造的验证请求和检测请求都只包含一个相关的副本以及若干个引用。 我们的并行数据竞争验证和检测方法在充分利用硬件的条件下，每个线程都将会负责好自己的职责。
输出参数中，Y是排序后的矩阵，而l记录Y中的元素在A中位置。 多项式计算 多项式的表示 在MATLAB中创建多项式向量时，注意三点： 多项式系数向量的顺序是从高到低。...多项式的四则运算 多项式的加减运算 多项式的加减运算非常简单，即相应向量相加减。...多项式的求值(polyval;polyvalm) polyval(p,x) 其中，p为多项式系数向量;x可以是标量、向量或矩阵。...选择最近样本点的值作为插值数据。 pchip: 分段3次埃尔米特抽值。米用分段三次多项式，乐满疋插值条件，还需满足在若干节点处相邻段插值函数的一阶导数相等，使得曲线光滑的同时，还具有保形性。...每个分段内构造一个三次多项式，使其插值函数除满足插值条件外，还要求在各节点处具有连续的一阶和二阶导数。 多项式次数并非越高越好。
3.1并行级联卷积码结构： 是由两个反馈的系统卷积编码器通过一个交织器并行连接而成，编码后的校验位经过删余阵，从而产生不同的码率的码字。...因为Turbo码的自由距离主要由重量为2的输入信息序列所产生的码字间的最小距离所决定，用本原多项式作为反馈连接多项式的分量编码器所产生的码字的最小重量为最大，因此当Turbo码交织器的大小给定后，如果分量码的反馈连接多项式采用本原多项式...无冲突交织器支持并行译码的主要原理是：在进行迭代译码时，第一分量译码器将信息序列进行分段，每个分段使用单独的一个专用的译码处理单元独立地进行译码，各分段译码过程可以并行进行，提高译码速度。...但是第二分量译码器也需要采用相同的、并行的分段译码方法，这就要求第二分量译码器的每个独立专用的译码处理单元同一时刻访问不同的分段，这样才能避免信息序列分段地访问冲突，从而实现第二分量译码器的并行分段译码...，不会发生资源访问冲突的问题，这样保证了4个窗口A、B、C、D可以并行地分段译码。
使用Ray并行化你的强化学习算法（二） SAC代码分解 spinningup给新手提供了几个重要算法的实现，具有很好的参考价值。...除了SAC外，其他on policy算法都使用MPI进行并行化，唯独SAC没有并行实现。所以，我们使用Ray来完成SAC的并行实现。 这一节内容很简单，我们将spinningup里实现的sac分解开。...在下一节，我们将分解开的每一个部分放入并行框架的对应位置。 我们的并行框架结构图： ?...我们根据我们的并行框架将sac分解为下面五个部分： Replay buffer Parameter server train (learn) rollout test 下面用注释将每一部分标注。
使用Ray并行化你的强化学习算法（三） SAC并行版本实现 这一章，我们将上节分好的各部分代码放入并行框架中。 我们的并行框架结构图（内容仅涉及到白色线条部分）： ? 下面是用ray实现的框架。...learner不断更新权重，需要把最新的权重导出到ps server上去。rollout需要不断从ps上下载最新权重并更换为自己的权重。 ray中已经有写好的类。方便我们导入和导出权重。...self.variables = ray.experimental.tf_utils.TensorFlowVariables(self.value_loss, self.sess) 目标函数的权重在导入权重以后做初始化才有意义...Parameter Server的主要功能就是给worker返回最新的权重，接收learner传来的最新的权重。...本文展示的代码是实现分布式算法的最小改动版本，还有许多地方可以优化。
使用Ray并行化你的强化学习算法（一） 前言 强化学习算法的并行化可以有效提高算法的效率。...并行化可以使单机多cpu的资源得到充分利用，并行化也可以将算法中各个部分独立运行，从而提高运行效率，如将环境交互部分和训练网络部分分开。...我们这里介绍如何使用分布式框架Ray以最简单的方式实现算法的并行化。...Ray提供了统一的任务并行和actor抽象，并通过共享内存、零拷贝序列化和分布式调度实现了高性能。 Ray里面还有用来调超参数的库Tune和可扩展规模的强化学习库Rllib。...下面主要介绍ray的基本用法，并行运算为单机并行。 使用该命令安装Ray：pip install -U ray ---- 开始使用ray，导入ray，然后初始化。
matlab提供了一些处理多项式的专用函数，用户可以很方便地进行多项式的建立、多项式求值、乘法和除法运算，以及求多项式的倒数和微分、多项式的根、多项式的展开和拟合等。...通过ploy2sym()将向量转换为多项式 如果通过多项式的根建立，可以使用ploy()来创建多项式 二、多项式的求值与求根 1.多项式求值 ployval()：以数组或矩阵中的元素为计算单位 y=polyval...a为系数的多项式的商的导数，并以q/d格式表示 ployint(p,k)：返回以向量p为系数的多项式的积分，积分常数为k polyint(p)：积分常数为0 五、多项式展开 有理多项式用他们的分子多项式和分母多项式进行表示...六、多项式的拟合 函数polyfit()采用最小二乘法对给定的数据进行多项式拟合，得到该多项式的系数。...七、插值 1.一维多项式插值：interp1() 2.一维快速傅里叶插值：interpft() 3.二维插值：图像处理，数据的可视化interp2(x,y,z,xi,yi):通过初始数据x、y和z产生插值函数
3．实验原理： 求值器能够描述任何角度的多项式或有理多项式样条或表面，包括B-样条，NURBS(非均匀有理B-样条)表面，Bezier曲线和表面，以及Hermite样条。...由于求值器只提供了对曲线或表面底层描述，需要使用更高层次的NURBS接口来生成B样条曲面。...这样NURBS分格化的直线和多边形图元不会直接渲染，而是返回到回调函数重新提交给渲染管线。...定义修剪曲线可以通过：gluPwlCurve函数来创建一条分段的线性曲线或用gluNurbsCurve函数创建一条NURBS曲线。...// GLU_PARAMETRIC_ERROR被分格化的多边形和他们近似模拟的表面之间的最大距离，超过则分格化的多边形会被分割。
：对线性会回归的改进 理解样条回归及其实现 分段阶梯函数 基函数 分段多项式 约束和样条 三次样条和自然三次样条 确定节点的数量和位置 比较样条回归和多项式回归 了解数据 为了更好的理解这些概念...我们会在这个最简单的线性模型基础上进行拓展，得到多项式回归、阶梯函数，或者更复杂一点的，比如样条回归，也会在下面进行介绍。 线性回归的改进：多项式回归 来看看这样一组可视化的图： ?...下面我们来看一个普遍使用的基函数：分段多项式。 分段多项式 首先，分段多项式在X的不同范围内拟合的是不同的低阶多项式，而不是像分段阶梯函数那样拟合常数。...比如：可以改用分段线性函数，实际上，上面使用的阶梯函数是0阶的分段多项式。 下面我们来看看构建分段多项式时应遵循的一些必要条件和约束。...为了得到在节点处依然光滑的曲线，我们又加了一个限制条件：两个多项式的一阶导数必须相同。要注意的一点是：我们每在分段三次多项式上增加一个约束，都相当于降了一个自由度。
参数化与重新参数化 参数曲线是指在区间上由一个参数函数映射定义的曲线, 同样的一条曲线由于参数函数设置的不同可能有不同的表示, 对应的参数区间也不同, 它们称为对一条曲线的参数化....图形学中几何连续性更常被考虑. 15.3 多项式片段 15.3.1 Polynomial Notation 多项式表示 分段多项式函数曲线是由很多多项式函数组成的, 多项式函数我们都很熟悉, 就形如二次方程...相对于分段函数, 我们使用的多项式函数则是通过对基函数进行范围控制来达到节点的效果, 通常让范围内的基函数有值而范围外无值, 形如下式....而整个多项式函数中所有分段函数的节点组成的向量称为节点向量. ?...B样条 这节的拟合曲线介绍是逐步泛化的顺序, B样条曲线就是对贝塞尔曲线的泛化, 其主要解决了贝塞尔曲线牵一发动全身的性质(贝塞尔曲线需要通过不断分段来解决这种情况), 也就是解决了伯恩斯坦基函数的全局支撑性
//计算多项式求值 解答：多项式系数可以用数组来存储； POW 函数 原型：在TC2.0中原型为extern float pow(float x, float y); ， 而在VC6.0中原型为double...pow( double x, double y ); 头文件：math.h/cmath(C++中) 功能：计算x的y次幂。...返回值：x不能为负数且y为小数，或者x为0且y小于等于0，返回幂指数的结果。 返回类型：double型，int，float会给与警告！...//计算多项式求值 f(x,n)=x-x^2+x^3-x^4+...+(-1)^(n-1)x^n (n>0) #include #include using namespace
引言 上篇介绍了 ThreadPoolExecutor 配置和扩展相关的信息，本篇开始将介绍递归算法的并行化。...当串行循环中的各个迭代操作之间彼此独立，并且每个迭代操作执行的工作量比管理一个新任务时带来的开销更多，那么这个串行循环就适合并行化。 2....串行递归转并行递归 在递归的算法中通常都会存在串行循环，这就可以用上面 1 中的方式进行并行化。...如果在每个迭代操作中，都不需要来自后续递归迭代的结果，那可以参考下面的 parallelRecursive 方法来对递归进行并行化改进： public class Process { /**...下面我们来看一下如下的示例【等待通过并行方式计算的结果】： /** * 等待通过并行方式计算的结果 * * @param nodes 树节点集合 * @param
x=0:2*pi; y=sin(x); xx=0:0.5:2*pi; %interp1对sin函数进行分段线性插值，调用interp1的时候，默认的是分段线性插值 y1=interp1(x,y,xx)...(3) Cubic三次多项式插值法中，插值函数及其一阶导数都是连续的，所以插值结果比较光滑，速度比Spline快，但是占用内存最多。...用指定方法插值，但返回结果为分段多项式 Method 方法描述 ‘nearest’ 最邻近插值:插值点处函数值与插值点最邻近的已知点函数值相等 ‘liner’ 分段线性插值：插值点处函数值由连接其最邻近的两侧点的线性函数预测...可用spline函数替代 ‘pchip’ 三次Hermite多项式插值，可用pchip函数替代 ‘cubic’ 同’pchip’，三次Hermite多项式插值 更新日志2020-11-3 有个小老弟问我...，怎么把这个插值函数获取到，后续调用，然后去看了一眼官方文档，有一句话 pp = interp1(x,v,method,'pp') 分段多项式，以可传递到 ppval 函数进行计算的结构体的形式返回。
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