将函数的输出多处理到单个数组中
是指将多个函数的输出结果存储到一个数组中，以便进行进一步的处理或分析。这种方法可以提高代码的可读性和维护性，并且方便对多个函数的输出进行统一管理。
在实现这个功能时，可以按照以下步骤进行操作：
- 创建一个空数组，用于存储函数的输出结果。
- 调用各个函数，并将它们的输出结果依次添加到数组中。
- 对数组进行进一步的处理，例如遍历数组进行数据分析、筛选、排序等操作。
这种方法适用于各种场景，例如：
- 数据处理：当需要对多个数据源进行处理时，可以将每个数据源的处理函数的输出结果存储到一个数组中，然后对数组进行统一的数据处理操作。
- 并行计算：当需要同时调用多个函数进行并行计算时，可以将每个函数的输出结果存储到一个数组中，然后对数组中的数据进行合并或汇总。
- 批量操作：当需要对多个对象进行批量操作时，可以将每个对象的操作结果存储到一个数组中，然后对数组中的结果进行统一的处理。
腾讯云提供了多个与云计算相关的产品，以下是一些推荐的产品和其介绍链接：
- 云函数（Serverless）：腾讯云云函数是一种事件驱动的无服务器计算服务，可以帮助开发者更轻松地编写和管理无服务器应用程序。通过云函数，您可以将函数的输出结果多处理到单个数组中。详细信息请参考：云函数产品介绍
- 云数据库 MySQL：腾讯云数据库 MySQL 是一种可扩展的关系型数据库服务，提供高可用、高性能、弹性伸缩的数据库解决方案。您可以将多个函数的输出结果存储到云数据库 MySQL 中的表中，以便进行后续的数据处理。详细信息请参考：云数据库 MySQL 产品介绍
- 对象存储 COS：腾讯云对象存储（Cloud Object Storage，COS）是一种存储海量文件的分布式存储服务，适用于图片、音视频、备份、归档等场景。您可以将函数的输出结果存储到 COS 中的对象中，以便进行后续的文件处理。详细信息请参考：对象存储 COS 产品介绍
请注意，以上推荐的产品仅为示例，实际选择应根据具体需求和场景进行。
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1回答
我有一个由mxnet gpu支持训练的模型，我将这个模型加载到gpu上。我的问题是，当我多进程时，我得到一个无效的指针error.how来做多处理在mxnet图形处理器支持？
浏览 1提问于2019-10-16得票数 0
我对多重处理很陌生，有一些非常基本的查询。
我有三个可以并行化的函数(fun1(<list>),fun2(<dict>,<int>),fun3(<dict>,<dict>))。fun1 (字典)的输出是fun2等的输入。
在将fun1传递到fun2 (类似于fun2 -> fun3转换)之前，我必须合并所有运行fun2 -> fun3的工作人员的输出。
请考虑以下代码：
if __name__=='__main__':
process1=[]
for i in range(args.numc
浏览 0提问于2014-01-03得票数 0
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3回答
用例如下:我有一个运行一系列非python可执行文件以减少(pulsar)数据的脚本。我现在使用subprocess.Popen(...，shell=True)，然后使用子进程的通信函数来捕获来自非python可执行文件的标准输出和标准错误，以及使用python日志记录模块记录的捕获输出。
问题是:在可能的8个核心中，只有一个核心现在大部分时间都在使用。我希望产生多个进程，每个进程并行处理数据集的一部分，并且希望跟踪进度。它是一个脚本/程序，用于分析来自低频射电望远镜(LOFAR)的数据。安装/管理和测试越容易越好。我正要构建代码来管理这一切，但我确信它一定已经以某种简单的库形式存在了。
浏览 0提问于2010-11-03得票数 2
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例如，一个玩具数学函数：
def F(x,*args):
val=0
for x_ in x:
val += x_**2
if val<=args[0]:
val= -100
elif val>args[1]:
val= 100
return val
我想在另一个函数中调用它，使用map计算一个值列表：
import numpy as np
if __name__ == "__main__":
def passf(F, x, *args):
#do
浏览 2提问于2020-05-05得票数 0
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1回答
简而言之，我有一个(1000x 500000)矩阵，我需要逐行排序，ideally..parallel处理应该可以工作，但python中的多处理模块似乎在每次产生一个进程时都会复制整个矩阵，导致内存溢出。我该如何解决这个问题呢？
def sort_parallel(n):
y[n].sort(key=lambda y:-y[1])
if __name__ == '__main__':
pool = Pool(processes=2)
pool.apply(sort_parallel,range(0,len(y)))
pool.close()
浏览 34提问于2018-08-25得票数 0
1回答
此代码按预期运行，并给出预期的输出
import multiprocessing
import cv2
import os
path = r"/home/pi/Desktop/calibration.jpg"
image = cv2.imread(path)
def cvtcolor(img):
print "converting to gray ..."
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
print "converted to gray"
if True:
浏览 0提问于2017-08-25得票数 0
我查看了mpstat的手册，它说：
mpstat命令写入每个可用处理器的标准输出活动，处理器0是第一个。还报告了所有处理器之间的全球平均活动。mpstat命令既可以在SMP机器上使用，也可以在UP机器上使用，但是在后者中，只会打印全局平均活动。如果未选择活动，则默认报告是CPU利用率报告。
然而，我不明白在mpstat中我的意思是什么？是多重的吗？
浏览 0提问于2018-09-06得票数 0
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我使用"multiprocessing.Process“来启动多个子进程。每个子进程都是相同的python脚本，它实例化Logger并将不同的级别写入日志文件。只要是相同的脚本，它就会在每个子进程中创建具有相同名称的Logger。
此外，每个子进程都有唯一的id和日志信息，包括该唯一的ID。
我发现日志文件完全缺少一些ID，即没有整个子进程的日志输出。
浏览 20提问于2019-07-26得票数 0
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1回答
我想在pymongo的插入操作中使用多进程。在pymongo文档中，它涵盖了
Bulk_Insert操作。上面写着。
>>> import pymongo
>>> db = pymongo.MongoClient().bulk_example
>>> db.test.insert_many([{'i': i} for i in range(10000)]).inserted_ids
[...]
>>> db.test.count_documents({})
10000
insert_many操作本身是否支
浏览 19提问于2020-05-14得票数 0
1回答
我正在开发一个简约的2D用户界面工具包，需要绘制大量的矩形。我有一个绘制所有矩形的渲染类，使用一个循环，每次为矩形属性设置制服，例如填充，颜色，边框宽度，绘制颜色反转或不反转等，然后用GL_TRIANGLES调用glDrawArrays。我的片段着色器使用这些统一的值。为了绘制一个颜色反转的矩形，我使用glBlendFunc。 我有一个VAO/VBO每个矩形。显然这是低效的，我想在我所有的矩形上使用一个VAO，并通过一个绘制调用来绘制矩形，而不是循环遍历它们，设置统一的值并每次都调用glDrawArrays。 我猜我可以把每一对三角形放在一个VBO中，或者对所有的矩形使用一个VBO，但是我应
浏览 26提问于2021-04-29得票数 0
1回答
对于从list src_list到dest_list的映射任务，len(src_list)级别为数千：
def my_func(elem):
# some complex work, for example a minimizing task
return new_elem
dest_list[i] = my_func(src_list[i])
我使用multiprocessing.Pool
pool = Pool(4)
# took 543 seconds
dest_list = list(pool.map(my_func, src_list, chunksize=len(
浏览 3提问于2014-11-13得票数 1
编辑：我更改了立方函数并定义了实际的优化问题，在这个问题中我注意到了这些问题。我还根据收到的评论改变了块的生成方式。
为了减少计算时间，我试图对一些代码进行并行化，但是执行并行版本的代码比非并行版本花费的时间要长。我将举一个简单的例子：
import multiprocessing as mp
import time
import numpy as np
from cvxpy import *
import functools
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
x = boston.data
y =
浏览 0提问于2018-06-13得票数 1
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我有一个Python3脚本，它使用subprocess.call在一个目录中的大约2,300个输入文件上运行程序，每个输入文件有两个输出文件。我将这两个输出放到两个不同的目录中。我想学习如何多处理我的脚本，以便可以同时处理几个文件。我一直在阅读Python中的多进程库，但它可能太高级了，我无法理解。如果专家有任何意见，下面是脚本。非常感谢！
脚本：
import os
import subprocess
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser(description="This script aligns DNA seque
浏览 4提问于2016-01-30得票数 1
2回答
由于这是一个设计问题，我认为代码不能很好地解决这个问题。 我正在编写一个程序来处理和记录高带宽数据流，同时尝试实时观察该数据。(就像一条生产线和一个看着生产线的检验员) 我想在我的计算机上的核心之间分配负载，为将来的功能留出空间，但我不知道是否可以使用多进程来实现这一点。似乎大多数多处理示例都有初始数据集和输出，并且在其生命周期中不需要主动通信。 我可以使用多进程在进程之间主动通信吗?或者这不是一个好主意，我应该坚持使用多线程？
浏览 15提问于2020-12-14得票数 0
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1回答
我有一个程序，用来计算粗粒分子系统的有序参数.在这个系统中，我有不同的珠子，它们代表着分子的不同部分。这些珠子中的每一个都有一个表示它们在系统中位置的xyz坐标。这个程序可以工作，但是速度很慢，因为我必须在一定的截止距离内计算j型珠子周围的珠子的数量。
计算珠a与b:之间欧氏距离的函数
def distance_ab(a, b):
n_beads = 0
for i in range(len(a)):
for j in range(len(b)):
# Euclidean distance
dist = np.sqrt(np.sum((a[i] - b[
浏览 3提问于2021-07-06得票数 1
我正在尝试构建一个函数(minSum)来最小化数组的和，在任意次数的迭代中，数组的长度和值都不同。
该函数包含两个参数-数组名称(num)和修改步骤数(k)。对于每个k步修改，该函数将从num数组中检索一个元素/整数，将其除以2，并使用与检索到的值相同的索引位置中减半的值的上限来更新数组。一旦达到k值，该函数就应该将数组的和作为一个整数输出。
例如，如果我的数组(num)是10.20.7，并且我将运行两个步骤(k)，则函数的输入将是minSum(num，2)。它将在kstep 0中将10除以一半，从而得到(5，20，7)的数组。它将在kstep 0中将10除以2，从而得到(5，10，7)的数组
浏览 10提问于2020-05-20得票数 0
我正在用Cuda编程矩阵向量乘法。矩阵是以块为单位的，因此每个线程可以在共享内存中保存矩阵的一个块(作为线程局部变量)。我还将向量作为参数发送，乘法是在块中执行的，没有问题。但这个问题是一个与时间相关的问题。我必须用相同的矩阵计算矩阵向量乘积，但每个时间片的向量不同。因此，为每个产品评估调用内核是一种浪费，这会导致将矩阵块从显卡的全局内存复制到共享内存。我认为我可以进行一次内核调用，并使其始终处于活动状态，从而不会丢失线程局部变量。该向量可以被分配为主机中的映射内存，比方说V。现在内核乘法，将其保存在另一个映射区域，比方说P，设置一个标志(另一个整数映射内存)。主机在标志上轮询，一旦标志被设置
浏览 0提问于2011-12-17得票数 1
我有同一对象的三个不同的各向同性MRI DICOM体积，每个体积都有不同的方向(同一对象的正交矢状面、冠状面和横向获取)。
我想将它们转换为numpy数组并绘制它们，以使它们的索引匹配。假设我有三个从sitk图像发出的numpy数组：
sag_array = sitk.GetArrayFromImage( sag_sitk )
dors_array = sitk.GetArrayFromImage( dors_sitk )
trans_array = sitk.GetArrayFromImage( trans_sitk )
我希望能够使用相同的索引来绘制它们，以便切片
sag_array[:,
浏览 119提问于2021-02-18得票数 1
1回答
我正在尝试让两个进程同时运行，而不是一次运行一个进程。我的代码如下。有人能告诉我出了什么问题吗？谢谢!
from multiprocessing import Process
from os import getpid
from random import randint
from time import time, sleep
def download_task(filename):
print('Initiate downloading task, task No.[%d].' % getpid())
print('Begin downloadin
浏览 13提问于2019-10-30得票数 1
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1回答
我已经写了一个程序，确定一个梅森素数是素数还是不基于卢卡斯-莱默序列。我想使用多线程和/或多线程来减少检查是否为素数所需的时间，因此，我在这里和Youtube上研究了其他文章和教程，但是这些例子通常使用的实现非常不同；不管它们是使用“线程”还是“线程”模块，并且通常只具有一个功能。如何并行我的两个函数，它们需要不同的时间来计算，并且需要返回到第三个函数，最后的结果(请注意，我最近才开始编程)。我知道对算法本身的优化；如果Mersenne素数的最后一个数字是偶数或5，那么它应该只是打印而不是素数，但是我想特别关注并行。谢谢。代码：
import time
def MersennePrime(
浏览 0提问于2018-12-04得票数 1
我正在尝试修改Centrify Express的木偶模块，该模块集成了Active Directory。
我希望在每个节点的基础上将用户附加到一个允许列表，例如：
$centrifydc_groups_allow = ['admins', 'users']
然后，在我的模板中，按照以下方式执行一些操作：
<% scope.lookupvar('centrifydc::groups_allow').each do |val| -%>
<%= val %>
<% end -%>
我正在寻找一种干净一致的方式来定义访
浏览 2提问于2012-10-02得票数 1
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无论元素是数组还是非数组，我都试图使用$unwind编写聚合查询。我知道$unwind不适用于任何数组元素，但我想知道是否有一种方法可以使其工作，比如将该元素转换为数组。
我有这样的收藏：
{
{"x" : 1, "y" : {"c" : 2, "i" : 3}},
{"x" : 1, "y" : [{"c" : 4, "i" : 5}, {"c" : 6, "i" : 7}]}
}
在我$unwind之前，我想我需
浏览 1提问于2015-06-16得票数 3
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这是我的代码：
import React,{useEffect, useState} from 'react';
import bootstrap from '../../node_modules/Bootstrap/dist/css/bootstrap.min.css'
import '../ComponentStyles/NavbarStyle.css'
function Navbar() {
const [LUsername,setLUsername]=useState('')
const [LPassword,se
浏览 0提问于2021-03-18得票数 3
2回答
声明顺序重叠的字符数组
、、、
我试图声明两个字符数组，一个接一个。当我这样做时，数组似乎相互重叠。
#include <iostream>
int main(){
char cmnd[2] = {'l', 's'};
char flags[1] = {'a'};
std::cout << "cmnd array: " << cmnd << std::endl;
std::cout << "flags array: " << flags &l
浏览 0提问于2020-02-10得票数 3
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1回答
python中的多线程优化
、、、、
我正在使用lmfit进行一些优化，而且速度慢得令人乏味。我有一个大的图像，我基本上是运行最小二乘最小化在每个像素。在我看来，它可能是理想的多线程或其他类型的优化，因为它目前是痛苦的缓慢。
因此，我的优化代码如下：
我将目标函数定义为：
def objective(params, x, data):
s0 = params['S0']
t1 = params['T1']
m = s0 * (1.0 - np.exp(-x / t1))
return m - data
因此，我试图尽量减少模型和观察之间的差异。我认为lmfit确保绝对
浏览 0提问于2017-03-24得票数 0
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1回答
指出：
CUDA体系结构是围绕一个可伸缩的多线程流多处理器(SMs)数组构建的。当主机CPU上的CUDA程序调用内核网格时，网格的块将被枚举并分发给具有可用执行能力的多处理器。线程块的线程在一个多处理器上并发执行，多个线程块可以在一个多处理器上并发执行。当线程块终止时，将在空出的多处理器上启动新的块。
这是否意味着，如果我有一个由2个多处理器x cuda核心组成的视频卡，如果启动一个内核，如
MyKernel<<<1,N>>>(sth);
其中一个多处理器将处于空闲状态，因为我要启动一个N个线程块？
浏览 3提问于2013-05-14得票数 1
1回答
我正在尝试配置Python日志记录框架，以处理来自multiprocessing.Pool的多个进程的消息。在大多数情况下，脚本将无限期地挂起，尽管已经观察到一些其他行为，例如在不打印所有日志消息的情况下退出。
我的实际代码更复杂，但我已经将其简化为以下脚本，该脚本在我测试过的计算机上相当可靠地中断。
#!/usr/bin/env python3
import logging
import logging.handlers
import multiprocessing
import multiprocessing.util
L = logging.getLogger(__name__)
浏览 6提问于2020-05-28得票数 5
这个问题是关于Azure Forms Recognizer的。我们正在使用扫描/非扫描的pdf和文档中的表格。 如果包含行级别项目(行和列)的表格跨越pdf文档中的多个页面，我们通常需要为每一页创建不同的标签。 有没有办法在不为每个页面创建标签的情况下实现同样的效果？假设我们的训练数据有2页的表，而在稍后的时间点，生产数据可能在表中有n页。提前感谢！ 我们已经到了这里，截图如下： ?
浏览 31提问于2021-09-21得票数 0
2回答
实际上，我的目标是用amchart库创建一个图表来创建图表，代码是提供类型：
var chartData = [{
date: new Date(2012, 0, 1),
distance: 227,
townName: "New York",
townName2: "New York",
townSize: 25,
latitude: 40.71,
duration: 408
}]
我有一个sql查询来选择要显示的结果
$test="SELECT dat,SDCCH_Drop, SDCCH_Drop_Rate ,TCH_As
浏览 1提问于2012-11-27得票数 0
1回答
不同的线程访问相同的字典(只读)
、、、、
我有一个函数(例如myFunc)这需要一个开始和结束日期&遍历它并访问一些字典来处理这个时间段的数据。我希望使用线程来并行化这段代码。
我的main()函数从一堆文件中读取数据并将它们存储在字典中。每次调用myFunc时，我都会传递这些字典和开始和结束日期。当我使用多个线程调用myFunc并传递相同的字典时，会发生冲突吗？这些字典仅用于只读目的。
myFunc创建了许多字典，然后将这些字典写到另一个文件中。这个输出文件对于每个线程都是不同的，但是因为所有线程的字典都是相同的，所以会有冲突吗？理论上，我理解线程的概念意味着只要那些字典不是全局的，就不应该有冲突。但由于这是我第一次尝试线程
浏览 2提问于2011-10-07得票数 4
我手动构建了一个数据生成器，生成每个调用的[input, target]元组。我每一个时代都会设置我的发电机来洗牌训练样本。然后，我使用fit_generator来调用我的generator，但是对这个函数中的“洗牌”参数感到困惑：
fit_generator(self, generator, steps_per_epoch=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=None, validation_data=None, validation_steps=None, class_weight=None, max_queue_size=10, workers=1,
浏览 0提问于2018-02-28得票数 11
回答已采纳
2回答
我在和操作系统打交道。所以我对单处理器系统和多处理器系统感兴趣。所以我想了解一下单处理器系统和多处理器系统之间的区别。
浏览 6提问于2019-05-31得票数 1
1回答
我有一个非常简单的python代码，我想通过并行化它来提高速度。然而，无论我做什么，multiprocessing.Pool.map都不会获得超过标准映射的任何东西。
我读过其他线程，人们使用它的函数非常小，不能很好地并行化，并导致过多的开销，但我认为这里不应该是这种情况。
我做错了什么吗？
下面是示例
#!/usr/bin/python
import numpy, time
def AddNoise(sample):
#time.sleep(0.001)
return sample + numpy.random.randint(0,9,sample.shape)
浏览 5提问于2018-01-29得票数 0
回答已采纳
当我们在linux上的CUDA Visual Profiler下运行CUDA应用程序时，它会出现问题。当我们创建一个新的会话，并且工具包生成时间线时，如果矩阵非常大，内核调用就不会出现。我们的应用程序被设计为水平翻转由随机数组成的矩阵，并在命令行上传递其大小。我们不得不使用cuda_visual_profiler库中的例程和API来占用CPU和GPU的时间，但是我们不知道怎么做。
有人能帮帮我们吗？
谢谢你们
#include <cuda.h>
#include <stdio.h>
#include <cuda_profiler_api.h>
#inclu
浏览 2提问于2014-07-07得票数 0
1回答
我正在尝试终止一个在超时后运行的进程，它得到了terminated.But的函数，该函数将继续运行。我通过多进程调用一个function1，如果它存活超过10次，就终止这个函数。函数1使用子进程在命令行中运行另一个seconds.The文件(Function2)。反过来，function2通过run.py(function3)运行另一个python文件。
因此，当我终止函数1时，它不会终止仍在运行的function2和function3。我需要终止所有三个functions.Sample代码如下: Python文件1(函数1)
import multiprocessing
import tim
浏览 6提问于2017-09-06得票数 2
我是新的GPGPU编程，我正在与NVIDIA实现的OpenCL。
我的问题是如何计算GPU设备的极限(线程数)。
根据我所理解的a，有许多工作组(相当于cuda中的块)包含许多工作项(~ cuda线程)。
如何在我的卡片上获得工作组的数量(并且可以同时运行)和在一个工作组上的工作项的数量？与CL_DEVICE_MAX_COMPUTE_UNITS对应的是什么？
khronos规范提供了核心(“OpenCL设备上并行计算核的数量”)。与我的图形卡说明书中给出的数据自动化系统核心有什么不同？在我的例子中，openCL给出了14，我的GeForce 8800 GT有112个基于NVIDIA网站的核心。
浏览 5提问于2011-04-15得票数 19
在我正在为纸牌游戏“战争”创建的一个程序中，我在向每个玩家发送卡片时遇到了困难。密码看起来像..。
import random
count = True
class Player:
def __init__(self, name, hand):
self.name = name
self.hand = hand
players = []
hand = []
deck = ['Ace of Diamonds', '2 of Diamonds', '3 of Diamonds', '4 of
浏览 4提问于2020-12-01得票数 0
回答已采纳
我正在尝试构建一个包含嵌套哈希表和数组的复杂powershell对象，然后使用ConvertTo函数将全部内容转换为Json。
我遇到了一个问题，如果数组对象只有一个元素，则返回的Json不是作为数组返回，而是作为单个对象返回。也就是说，它缺少了json中的方括号。
下面是一些演示问题的示例代码：
function GetMyArrayData
{
param($myData)
$myArrayOfInfo = $myData -split '\s*[,;]\s*'
$myReturnArray = @()
foreach($infoIt
浏览 6提问于2022-08-05得票数 0
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2回答
我正在尝试创建一个可作为DBus服务使用的MainObject。此MainObject应始终对其他对象/进程保持响应，并且即使在处理其项时也应保持这种非阻塞。因此，项在单独的线程中一个接一个地处理(队列样式)。您可以通过DBus或CommandLine将项目添加到MainObject表。我简化了示例(没有dbus，没有命令行)来显示我的问题。
我的问题是，如果我重新启用'tt.join()‘，应用程序会按预期工作，但它会阻塞到其他进程。难怪tt.join会让应用程序等待，直到独立线程完成它的工作。另一方面，如果'tt.join()‘保持禁用状态，应用程序不会阻塞外部dbus事件
浏览 0提问于2010-01-05得票数 3
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1回答
Django请求/响应多线程
、、、、
我应用程序的工作流程是-
User submits a file
On receiving -> process_file()
return response
如果process_file()花费大量时间，这可能导致超时，所以我如何在此之前将response发回，然后处理该文件，然后将所需的输出发送给用户。
我已经检查了django-芹菜，但我认为对于我正在尝试构建的一个小应用程序来说，它相当沉重。
：我在网上搜索了一下，如果有人想用芹菜，这里有一篇很好的博客文章，可以帮你解决这个问题--
浏览 3提问于2015-10-15得票数 1
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1回答
当试图生成一个CSV时，我希望将多个列中的数据分开，但是我只看到A1、A2、A3列中的数据，而不是在B或C中。
有办法解决这个问题吗？
我想要名称X，年龄X和城市X在三个单独的列
这是一些示例代码：
header("Content-Type: text/csv");
header("Content-Disposition: attachment; filename=file.csv");
// Disable caching
header("Cache-Control: no-cache, no-store, must-revalidate");
浏览 3提问于2015-09-03得票数 0
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1回答
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
from concurrent.futures import as_completed
import numpy as np
import time
#creating iterable
testDict = {}
for i in range(1000):
testDict[i] = np.random.randint(1,10)
#default method
stime = time.time()
newdict = []
for k, v in tes
浏览 10提问于2020-09-21得票数 0
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假设一个线程块包含1000个线程，而一个流式多处理器(SM)只能执行500个线程，那么我的线程块应该映射到2个或更多SM，那么它们如何访问共享内存？
浏览 0提问于2013-12-22得票数 1
我必须运行我的代码，大约需要3小时才能完成100次，这相当于总共300小时的计算时间。此代码非常昂贵，包括获取拉普拉斯、等高线点和输出图形。我还可以访问一个计算集群，它允许我一次访问100个核心。所以我想我能不能一次在100个单独的核心上运行我的100个任务--没有核心之间的通信--把总计算时间减少到3个小时左右。
我的在线阅读带我去了multiprocessing.Pool，在那里我使用了Pool.apply_async()。很快，我意识到每个任务的平均完成时间远远超过3个小时，即并行化之前的一个任务的完成时间。进一步的研究表明，当并行化时，这可能是一个必须处理的开销问题，但我认为这不能解释
浏览 1提问于2021-08-30得票数 0
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1回答
我做了一个小终端应用程序运行在Windows 32位。
此应用程序从UDP端口监听并在SQLite数据库上写入数据。
“守则”：
#include <QUdpSocket>
#include <QTextStream>
#include <QSqlDriver>
#include <QSqlDatabase>
#include <QSqlQuery>
int main()
{
int i;
QTextStream qout(stdout);
//db conn or create db
QSqlD
浏览 2提问于2015-03-30得票数 3
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1回答
我在我的一个PowerShell脚本中有以下代码：
function callCommandWithArguments([String] $arg1, [String] $arg2)
{
[string]$pathToCommand = "C:\command.exe";
[Array]$arguments = "anArg", "-other", "$arg2", "$arg1";
# the real code is
# & $pathToCommand $arguments;
#
浏览 2提问于2012-10-25得票数 0
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我有一个小程序接受多个整数的用户输入，用空格隔开，例如：4 5 6 7。
然后，我将其推入数组中，并希望找到数组中每个元素的类，因为我使用的是gets命令，所以我希望它是一个字符串。我使用.each迭代器来完成这个任务，但是在下面的代码中，当我puts output.class得到一个数组输出而不是四个字符串输出时。
有人能指出我在这里做错了什么吗？
values = []
puts "enter segment values separated by spaces: "
entry = gets.split
values << entry
values.ea
浏览 2提问于2016-01-18得票数 0
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1回答
我有一个非常大的熊猫数据框，如下所示：
╔════════╦═════════════╦════════╗
║ index ║ Users ║ Income ║
╠════════╬═════════════╬════════╣
║ 0 ║ user_1 ║ 304 ║
║ 1 ║ user_2 ║ 299 ║
║ ... ║ ║ ║
║ 399999 ║ user_400000 ║ 542 ║
╚════════╩═════════════╩════════╝
(做一些计算需要
浏览 0提问于2020-03-16得票数 0
以下是我的尝试：
int* globalvar = new int[8];
void cpp_init(){
for (int i = 0; i < 8; i++)
globalvar[i] = 0;
}
void writeAtIndex(int index, int value){
globalvar[index] = value;
}
int accessIndex(int index){
return globalvar[index];
}
BOOST_PYTHON_MODULE(MpUtils){
def("cpp_ini
浏览 3提问于2020-07-14得票数 1
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