这里提一个重要的点 像这样 ; void ff() { sum += 0.5; } //main() #pragma omp parallel for reduction(+:sum) ; i <= ; i++) { ff(); } cout << sum << endl; 对归约对象的操作“隐藏”在其他函数内部 ,reduction(+:sum)是没有效果的! 但: ; void ff(double *x) { *x+= 0.5; } //main #pragma omp…

在归并排序中,很重要的一步是将两个排序数组合并成一个数组,这个操作叫merge.merge操作可以用来解决某些Top K问题. 问题描述 在哼唱搜索中,用户通过哼唱一个音乐片段去搜索与其相似的音乐.后台的实现主要有两个步骤:特征提取和特征匹配.特征提取是从原始波形音乐文件中提取最能代表音乐的特征.特征匹配就是利用提取的特征与特征库进行匹配,找到最相似的音乐.在实际情况中,特征库往往很大,目前商用的特征库已达千万级别,这样的规模已经远远超过单机的处理能力,所以需要利用集群进行特征的匹配. 解决方案…

object 归约操作_reduce { def main(args: Array[String]): Unit = { val list=List(,,,,) val result=list.reduce(_+_) println("结果1为:"+result) println("结果2为:"+list.reduceLeft(_+_)) println("结果3为:"+list.reduceRight(_+_)) println("结…

一说明 经过前一篇的StreamAPI学习,基本的流操作我相信大家都熟练于心了,那么今天是要详细解析一下收集器(collect)这么API 前提要区分,collect(StreamAPI)与collection(集合),collectors(StreamAPI静态工厂是一种归约操作)是个不同的东西 二 Collect 初始化信息 public List<Car> InitCar(){ ArrayList<Car> carList = new ArrayList<>()…

本文对OpenMP 2.0的全部语法——Macro(宏定义).Environment Variables(环境变量).Data Types(数据类型).Compiler Directives(编译指导语句).Run-time Library Functions(库函数)的含义用表格进行总结,以便于快速使用OpenMP.如果想详细了解表格中项的含义,或者想要看一些实例,请参阅我的另一篇博文:OpenMP共享内存并行编程详解. 1. Macro _OPENMP 2. Environment Vari…

实验平台:win7, VS2010 1. 介绍 平行计算机可以简单分为共享内存和分布式内存,共享内存就是多个核心共享一个内存,目前的PC就是这类(不管是只有一个多核CPU还是可以插多个CPU,它们都有多个核心和一个内存),一般的大型计算机结合分布式内存和共享内存结构,即每个计算节点内是共享内存,节点间是分布式内存.想要在这些并行计算机上获得较好的性能,进行并行编程是必要条件.目前流行的并行程序设计方法是,分布式内存结构上使用MPI,共享内存结构上使用Pthreads或OpenMP.我们这里关注的…

    OpenMP2.5规范中,对于可以多线程执行的循环有如下5点约束: 1.循环语句中的循环变量必须是有符号整形,如果是无符号整形就无法使用,OpenMP3.0中取消了这个约束 2.循环语句中的比较操作必须是这样的样式:loop_variable <,<=,>,>=loop_invariant_interger 3.循环语句中必须是整数加,整数减,加减的数值必须是循环不变量 4.如果比较操作是<,<=,那么循环变量的值在每次迭代时候必须增加,反之亦然 5.循环必须是…

预处理指令pragma 在系统中加入预处理器指令一般是用来允许不是基本c语言规范部分的行为.不支持pragma的编译器会忽略pragma指令提示的那些语句,这样就允许使用pragma的程序在不支持它们的平台上运行. 第一个程序:hello #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <omp.h> void Hello(void); // Thread function int main(int argc, char*…

预处理指令pragma:在系统中加入预处理器指令一般是用来允许不是基本c语言规范部分的行为.不支持pragma的编译器会忽略pragma指令提示的那些语句,这样就允许使用pragma的程序在不支持它们的平台上运行. #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <omp.h> void Hello(void); // Thread function int main(int argc, char* argv[]) { /…

https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html dtype: tessor的数据类型,总共有8种数据类型,其中默认的类型是torch.FloatTensor,而且这种类型的别名也可以写作torch.Tensor. device: 这个参数表示了tensor将会在哪个设备上分配内存.它包含了设备的类型(cpu.cuda)和可选设备序号.如果这个值是缺省的,那么默认为当前的活动设备类型. require_grad: 这个标志表明这个tensor的操作是否会被…

键值对 RDD 是 Spark 中许多操作所需要的常见数据类型.键值对 RDD 通常用来进行聚合计算.我们一般要先通过一些初始 ETL(抽取.转化.装载)操作来将数据转化为键值对形式.键值对 RDD 提供了一些新的操作接口(比如统计每个产品的评论,将数据中键相同的分为一组,将两个不同的 RDD 进行分组合并等).我们也会讨论用来让用户控制键值对 RDD 在各节点上分布情况的高级特性:分区.有时,使用可控的分区方式把常被一起访问的数据放到同一个节点上,可以大大减少应用的通信开销.这会带来明显的性能…

利用java8新特性,可以用简洁高效的代码来实现一些数据处理. 定义1个Apple对象: public class Apple { private Integer id; private String name; private BigDecimal money; private Integer num; public Apple(Integer id, String name, BigDecimal money, Integer num) { this.id = id; this.name =…

Java 8 函数式编程风格 Java 迄今为止最令人激动的特征.这些新的语言特征允许采用函数式风格来进行编码,我们可以用这些特性完成许多有趣的功能.这些特性如此有趣以至于被认为是不合理的.他们说会影响计算速度,但是虽然是真的,但是存在皆合理. 所以我们摒弃缺点,研究优点. 演练 今天的新闻联播播出的主要内容有:list转map,list使用lambda求和,等聚合运算,映射分类,分组,排序,归约等算法示例 你们就静鸡鸡的看吧 ------还演练了parallelStream并行流 [林凌你个鸭…

键值对RDD通常用来进行聚合计算,Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作.这些RDD被称为pair RDD.pair RDD提供了并行操作各个键或跨节点重新进行数据分组的操作接口. Spark中创建pair RDD的方法:存储键值对的数据格式会在读取时直接返回由其键值对数据组成的pair RDD,还可以使用map()函数将一个普通的RDD转为pair RDD. Pair RDD的转化操作 reduceByKey()  与reduce类似 ,接收一个函数,并使用该函数对值进行合并,…

二.流 2.1 流介绍 流是Java API的新成员,它允许你以声明性方式处理数据集合(通过查询语句来表达,而不是临时编写一个实现).就现在来说,你可以把它们看成遍历数据集的高级迭代器.此外,流还可以透明地并行处理,你无需写任何多线程代码了! 2.2 使用流 类别 方法名 方法签名 作用 筛选切片 filter Stream<T> filter(Predicate<? super T> predicate) 过滤操作,根据Predicate判断结果保留为真的数据,返回结果仍然是流…

为获得更好的阅读体验,请访问原文:传送门 一.流(Stream)简介 流是 Java8 中 API 的新成员,它允许你以声明式的方式处理数据集合(通过查询语句来表达,而不是临时编写一个实现).这有点儿像是我们操作数据库一样,例如我想要查询出热量较低的菜品名字我就可以像下面这样: SELECT name FROM dishes WHERE calorie < 400; 您看,我们并没有对菜品的什么属性进行筛选(比如像之前使用迭代器一样每个做判断),我们只是表达了我们想要什么.那么为什么到了 Jav…

原文链接:https://blog.csdn.net/bluuusea/article/details/79967039 Stream类全路径为:java.util.stream.Stream 对Stream的描述,引用其他文章中觉得比较好的介绍: Java 8 中的 Stream 是对集合(Collection)对象功能的增强,它专注于对集合对象进行各种非常便利.高效的聚合操作(aggregate operation),或者大批量数据操作 (bulk data operation).Strea…

Stream API为我们提供了Stream.reduce用来实现集合元素的归约.reduce函数有三个参数: Identity标识:一个元素,它是归约操作的初始值,如果流为空,则为默认结果. Accumulator累加器:具有两个参数的函数:归约运算的部分结果和流的下一个元素. Combiner合并器(可选):当归约并行化时,或当累加器参数的类型与累加器实现的类型不匹配时,用于合并归约操作的部分结果的函数. 注意观察上面的图,我们先来理解累加器: 阶段累加结果作为累加器的第一个参数 集合遍历元…

区分Collection,Collector和collect 代码中用到的类与方法用红框标出,可从git库中查看 收集器用作高级归约 // 按货币对交易进行分组 Map<Currency, List<Transaction>> currencyListMap = getTransactions().stream() .collect(groupingBy(Transaction::getCurrency)); for (Map.Entry<Currency, List<…

Stream常用操作以及原理 Stream是什么? Stream是一个高级迭代器,它不是数据结构,不能存储数据.它可以用来实现内部迭代,内部迭代相比平常的外部迭代,它可以实现并行求值(高效,外部迭代要自己定义线程池实现多线程来实现高效处理).惰性求值(中没有终止操作,中间操作是不会执行的).短路操作(拿到正确的结果就返回,不需要等到整个过程完成之后)等 Stream翻译过来的意思就是"溪流,流"的意思,而我们刚开始学习java的时候接触最多的就是IO流,它更像"农夫山泉&qu…

使用Intel编译器获得一致的浮点数值计算结果大多数十进制的浮点数, 用二进制表示时不是完全一致的; 与此同时, 大多数与浮点数值相关的计算结果, 存在着固有的不确定性.通常, 编写浮点计算应用软件希望达到如下的目标:  - 准确性:     意味着该产品产生的计算结果,应当"接近"于实际计算的结果; 评判的标准是误差值, 有时候也采用最后几位("units in the last place", ulp)  - 可复制性:    意味着该产品始终产生一致的结果, …

Collection, Collections, collect, Collector, Collectos Collection是Java集合的祖先接口. Collections是java.util包下的一个工具类,内涵各种处理集合的静态方法. java.util.stream.Stream#collect(java.util.stream.Collector<? super T,A,R>)是Stream的一个函数,负责收集流. java.util.stream.Collector 是一个收…

本文介绍了tensorflow的常用函数,源自网上整理. TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU.一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测.如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作.并行计算能让代价大的算法计算加速执行,TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进.大部分核相关的操作都是设备相关的实现,比如GPU. 下面是一些…

有一个需求,每次需要将几万条数据从数据库中取出,并根据某些规则,逐条进行业务处理,原本准备批量进行for循环或者使用存储过程,但是for循环对于几万条数据来说效率较低:存储过程因为逻辑非常复杂,写起来也比较费劲.后来使用了java8提供的新api:Stream. Stream介绍 先说下Stream的优势:它是java对集合操作的优化,相较于迭代器,使用Stream的速度非常快,并且它支持并行方式处理集合中的数据,默认情况能充分利用cpu的资源.同时支持函数式编程,代码非常简洁. Stream是…

前言 本文为java.util.stream 包文档的译文 极其个别部分可能为了更好理解,陈述略有改动,与原文几乎一致 原文可参考在线API文档 https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/ Package java.util.stream Description 一些用于支持流上函数式操作的类 ,例如在集合上的map-reduce转换.例如 int sum = widgets.stream() .filter(b -> b.getColor() == R…

摘要:本文主要对tf的一些常用概念与方法进行描述. tf函数 TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU.一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测.如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作. 并行计算能让代价大的算法计算加速执行,TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进.大部分核相关的操作都是设备相关的实现,比如GPU.下面是…

1.tensorflow的基本运作 为了快速的熟悉TensorFlow编程,下面从一段简单的代码开始: import tensorflow as tf #定义‘符号’变量,也称为占位符 a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") y = tf.mul(a, b) #构造一个op节点 sess = tf.Session()#建立会话 #运行会话,输入数据,并计算节点,同时打印结果 print sess…

为了快速的熟悉TensorFlow编程,下面从一段简单的代码开始: import tensorflow as tf #定义‘符号’变量,也称为占位符 a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") y = tf.mul(a, b) #构造一个op节点 sess = tf.Session()#建立会话 #运行会话,输入数据,并计算节点,同时打印结果 print sess.run(y, feed_dict=…

基本算术运算 操作 描述 tf.add(x, y, name=None) 求和 tf.sub(x, y, name=None) 减法 tf.mul(x, y, name=None) 乘法 tf.div(x, y, name=None) 除法 tf.mod(x, y, name=None) 取模 tf.abs(x, name=None) 求绝对值 tf.neg(x, name=None) 取负 (y = -x). tf.sign(x, name=None) 返回符号 y = sign(x) = -…

Tensorflow一些常用基本概念与函数(1) 摘要:本文主要对tf的一些常用概念与方法进行描述. 1.tensorflow的基本运作 为了快速的熟悉TensorFlow编程,下面从一段简单的代码开始: import tensorflow as tf #定义‘符号’变量,也称为占位符 a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") y = tf.mul(a, b) #构造一个op节点 sess = t…