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多进程并行编程实践!最详细的案例了吧!看完肯定能学到东西!

发散 与广播不同,发散可以向不同的进程发送不同的数据,而不是完全复制。 例如我想将0-9发送到不同的进程中: from mpi4py import MPI import numpy as np comm = MPI.COMM_WORLD rank = comm.Get_rank() size = comm.Get_size() recv_data = None if rank == 0: send_data = range(10) print("process {} scatter data {} to other processes".

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强!大数据之Hadoop伪分布式这样搭建,一次就成功了! Hadoop原本来自于谷歌一款名为MapReduce的编程模型包。谷歌的MapReduce框架可以把一个应用程序分解为许多并行计算指令,跨大量的计算节点运行非常巨大的数据集。使用该框架的一个典型例子就是在网络数据上运行的搜索算法。Hadoop最初只与网页索引有关,迅速发展成为分析大数据的领先平台。 在这里我还是要推荐下我自

网页的渲染机制

网页的渲染机制 总体上说,网页的渲染过程要经历以下几个阶段: 解析 HTML 标签, 构建 DOM 树 DOM是Document Object Model[文档

如何更愉快地使用rem —— 别说你懂CSS相对单位

里所有其他元素的祖先。它有一个特别的伪类(pseudo-class)选择器(:root),在样式表里可以用这个选择器表示。使用带类名的类型选择器html,或者直接用标签选择器,效果是一样的。 rem是根em(root em)的缩写。rem是和根元素关联的,不依赖当前元素。不管你在文档中的什么地方使用这个单位,1.2rem的计算值是相等的,等于1. 3 font-size: 0.8rem;panel { font-size: 1rem; border-radius: 0.5em;

比赛 | 京东AI时尚单品检索:一次小小的尝试

sum(axis=1)) matrix1_norm = matrix1_norm[:, np.newaxis] matrix2_norm = np.sqrt(np.multiply(matrix2, matrix2). 2. 关于项目运行的一点经验 有的时候需要对同一个模型做条件不同的测试,就可以用多脚本的方式,不容易搞混。 在多块GPU的机器上运行代码,可以用CUDA_VISIBLE_DEVICES=" "的方式指定使用某一块GPU; 数据量很大如果导致显卡溢出了,可以采用将数据移到CPU的解决方式,myVariable.cpu().

hash_equals 防止时序攻击的字符串比较

hash_equals 防止时序攻击的字符串比较 hash_equals 是可防止时序攻击的字符串比较,那么什么是时序攻击呢?比如这段代码我们使用 $verifyData['code'] == $request- verification_code 进行比较,那么两个字符串是从第一位开始逐一进行比较的,发现不同就立即返回 false,那么通过计算返回的速度就知道了大概是哪一位开始不同的,这样就实现了电影中经常出现的按位破解密码的场景。而使

swift中tableHeaderFooterView高度自动计算处理

, contentV: UIView) { let view = UIView() view.addSubview(contentV) contentV.snp.makeConstraints { (make) in make.edges.equalToSuperview() } headerFooterV = view updateSize( headerFooterV) } /// 更新 headerFooterV 的 size /// /// - Parameter headerFooterV: 头部尾部的V private func updateSize(_ headerFooterV: inout UIView?) { guard let view = headerFooterV else { return } // 需要布局子视图 view.setNeedsLayout() // 立马布局子视图 view.layoutIfNeeded() let height = view .

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热传导/物质扩散算法应用于推荐 没有大量的数据,没有大量的人力就不能做好推荐么?当然不是,热传导/物质扩散推荐算法就是作为冷启动及小规模团队非常实用的推荐召回部分的算法。 目标是为a图中标有星号(不妨记为用户1)的用户推荐商品,该用户已经购买过的两件商品是我们可以利用的信息,用来给目标用户进行推荐。 物质扩散算法: 初始,我们认为每件被目标

量化评估推荐系统效果

量化评估推荐系统效果 推荐系统最有效的方法就是A/B test进行模型之间的对比,但是由于现实原因的局限,存在现实实时的困难性,所以,梳理了一些可以补充替代的指标如下,但是离线评估也存在相应的问题: 数据集的稀疏性限制了适用范围,用户之间的交集稀疏。 评价结果的客观性,由于用户的主观性,不管离线评测的结果如何,都不能得出用户是否喜欢某推荐系统的

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大数据知识体系 整个大数据处理的体系,按我的理解可以分为两个部分,一个是分布式存储系统、另一个是分布式计算框架。分布式存储系统主流是HadoopDFS,其他还有Ceph和Swift。分布式计算框架主流是MapReduce,Storm和Spark。 首先说分布式存储系统HadoopDFS。它是一种本地文件系统之上的更高的抽象,把跨节点的组成的文件系统看成一个逻辑上的整体。它存储的思路是,把文件分

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TensorFlow发布了一则劲爆消息!Python就是这么牛逼!不信?你看 一般而言,在写 TensorFlow 代码时,我们需要构建整个算法的计算图,或者规划所有数据流的计算过程,然后再投入数据并快速执行整个或局部计算图。当然因为当前 PyTorch 和 Keras 等动态计算图的流行,TensorFlow 也发布了 Eager Execution,它可以帮助用户自动构建计算图。但一般的 TensorFlow 还是常使用静态计算图的方式

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Python为何这么火?

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Java分布式架构的演进过程

Java分布式架构的演进过程 一.分布式架构的发展历史 1946年,世界上第一台电子计算机在美国的宾夕法尼亚大学诞生,它的名字是:ENICAC ,这台计算机的体重比较大,计算速度也不快,但是而代表了计算机时代的到来,再以后的互联网的发展中也有基础性的意义。 计算机的组成是有五部分完成的,分别是:输入设备,输出设备

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冰棍小房日更29天 粉丝突破400 简书“冰棍小房”昨日一天又增长了31个粉丝,计算起点为2018年7月16日0时,终点为2018年7月16日24时。这是我在简书连续更新的第29天,粉丝总数突破400。从300到400只用了3天。 2018-7-17 05:28 冰棍小房首页截图 感谢各专题的推荐,特别是简书官方专题“原创儿童文学”,对我的童诗几乎篇篇收录。感谢各位读者的厚爱。我唯有以更加饱满的热情

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