关于在Numpy中生成随机数的问题。
我有一个代码,它执行以下操作:
import numpy as np
for i in range(very_big_number):
np.random.randn(5)
# other stuff that uses the generated random numbers
不幸的是,由于very_big_number可能真的是一个非常大的数字,所以我想将这个循环分成几个块,例如,以相同的方式调用10 times
for i in range(very_big_number/10):
np.random.randn(5)
是否有可能在单个多核机器上并行迭代单个文本文件?对于上下文,文本文件的JSON输出在250-400MB之间。
编辑:
以下是我一直在使用的一些代码示例。令我惊讶的是,并行处理并没有获胜--只是基本的lapply --但这可能是由于我的用户错误。此外,当尝试读取大量大文件时,我的机器卡住了。
## test on first 100 rows of 1 twitter file
library(rjson)
library(parallel)
library(foreach)
library(plyr)
N = 100
library(rbenchmark)
mc.cores <- det
我有一段java代码,它从xml构造一个对象,并根据对象的大小从纳秒到毫秒不等。有时我不得不调用这个方法1-2次,有时在循环中调用70-80次来构造一个对象列表。
我试着并行地构造对象,但有时它比顺序的时间要长一倍,而其他的时间则要花一半。现在,我的问题是,是否有任何指南或性能比较指标来指导何时应该使用多任务处理,以及何时使用多任务处理只是一种过度呢?
我使用的示例代码是:
List<Callable<Integer>> tasks = new ArrayList<Callable<Integer>>();
for (final
我有一个用例,在这个用例中,我需要读取文件的内容,并通过合并从数据库中提取数据。
示例
文件内容:
"This is an example text from a file"
表内容:
LOADDATE|20221001
EXTRACTDATE|20221001
COUNT|10
我的输出应该像
This is an example text from a file
LOADDATE|20221001
EXTRACTDATE|20221001
COUNT|10
我已经采取了2 PCollection和使用扁平组合他们。
问题是,我没有得到正确的序列总是。有时,我会在文本文件内容
我有一个ASP MVC控制器联系了一堆http-站点在一个for-循环.比如:
foreach(string provider in providers){
// get data from asomehttp URL
}
这需要大约4秒的时间.
我试过:
Parallel.ForEach(providers, (provider) => {
// get data from some http URL
});
而且我没有看到任何表现上的提高!
为什么会这样呢?