1. find 基本语法参数如下： find [PATH] [option] [action]
# 与时间有关的参数：
-mtime n : n为数字，意思为在n天之前的“一天内”被更改过的文件；
-mtime +n : 列出在n天之前（不含n天本身）被更改过的文件名；
-mtime -n : 列出在n天之内（含n天本身）被更改过的文件名；
-newer file : 列出比file
思知群里面的一个问题NK(659324338) 2019/8/1 10:44:51有大神对numpy库熟悉的没请教一个问题NK(659324338) 2019/8/1 10:45:46这种程序是否可以转化为矩阵运算而不使用双重for循环NK(659324338) 2019/8/1 10:48:05像这种
# Python如何并行for循环
在编程中，有时候会遇到需要同时处理多个任务的情况，这就需要使用并行处理。在Python中，我们可以使用多线程或多进程来实现并行for循环。本文将详细介绍如何在Python中并行处理for循环，并提供代码示例和相关的状态图和关系图。
## 多线程并行for循环
多线程是Python中实现并行任务的一种方法。它允许多个线程同时执行不同的任务，从而提高程序的执行
原创
2024-01-06 06:21:21
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# Python for循环如何并行
在Python中，处理大量数据时，for循环可以是一个耗时的操作。为了解决这个问题，我们可以通过并行处理来提高性能。本文将介绍如何在Python中实现for循环的并行处理，包括使用`multiprocessing`、`concurrent.futures`和`joblib`库的方式。
## 1. 为什么需要并行处理？
传统的for循环是顺序执行的，这意味
命令行规则command [-options] parameter1 parameter2command为指令名称[-options]为可选项，[]并不存在于实际指令中，仅在选项设定时会带-号parameter为参数，可以为选项后面的，也可以在command后面的空格很重要，指令中不同参数以空格区分，不论空几格都视为一格回车键后[Enter]，指令立即执行指令长度过长可以以“\”来换行输入指令重要
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2024-07-04 20:26:23
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# Spark For 循环如何并行执行
在数据处理和分析中，Apache Spark 是一个非常强大的框架。其核心优势之一是能够处理大规模数据集，通过并行计算显著提高性能。然而，当涉及传统控制结构，比如 `for` 循环时，很多开发者会感到困惑：如何在 Spark 中并行执行 `for` 循环以提高效率？
## Spark 的并行处理
Apache Spark 的并行处理基于“弹性分布式数
声明：本文参考书籍《实战Google深度学习框架》 参考链接：实战Google深度学习框架：TensorFlow计算加速0.简介
在很多情况下，我们仅仅依靠CPU去训练深度学习程序是十分耗时间的，所以我们需要将深度学习框架在GPU上进行模型训练。但是，对于更加复杂的神经网络或者更加庞大的数据集，单个GPU已经无法满足我们的计算量需求，所以需要将训练过程并行在
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2024-03-16 08:11:41
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在生信分析中，经常会遇到不同的重复和处理，这样的分析过程有时是非常费时且占用资源并不是很多的，可以同时在后台运行以节约时间，这是并行处理的意义。除了需要并行处理，循环迭代来遍历整个文件夹的需要分析的数据也是非常消耗精力和时间的，按照宁可花费机器一分钟绝不浪费程序员一秒钟的精神，我决定开始探索并行循环处理的应用。 首先摆在我面前的是tab分割的按行分布的不同的采样策略，这样一个文件我们要进
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2023-09-04 14:08:27
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什么是并行优化？并行优化是代码优化的基本方法，从大到小一共可以分成三级：异步框架；任务并行；数据并行。在实际工作中，一般是先设计异步框架，包括异步处理任务以及异步任务的异构化等；第二步一般是做数据并行优化(SIMD)，利用CPU的向量指令来对多条数据并行处理；这两步是代码优化的重心，一般做完这两步，系统性能会有明显的提升。今天要讨论的是第三步，for循环的并行优化。与前两者不同的是，for循环往往
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2023-12-12 20:38:46
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# Java如何让多个调用并行
在Java中，我们可以使用多线程来实现多个调用的并行执行。本文将介绍如何使用Java多线程来解决一个具体的问题，并提供相应的代码示例。
## 问题描述
假设我们有一个需求，需要从多个网站上同时获取数据，然后进行处理和分析。这些网站的数据获取过程比较耗时，为了提高效率，我们希望能够并行执行这些数据获取任务。
## 方案设计
为了实现多个调用的并行执行，我们可
原创
2023-12-25 06:11:19
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我正在从MATLAB迁移到Python,主要是因为Python中提供了大量有趣的机器学习包.但是,对我来说混淆的一个问题是并行处理.特别是,我想在for循环中从磁盘读取数千个文本文件,我想并行执行.在MATLAB中,使用parfor代替for将会有所作为,但到目前为止我还没有弄清楚如何在python中做到这一点.这是我想要做的一个例子.我想读取N个文本文件,将它们整形为N1xN2数组,并将每个文件
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2023-08-15 14:23:36
182阅读
Python中有全局解释器锁，他的直观含义是，一次只能处理一个线程。所以多线程是GG了，如果想要优化速度，应该是从多进程的角度考虑。一个进程包含多个线程。那么，如何花最少的时间学习，花最少的时间优化，就可以提高代码的运行速度呢？可以借助numpy来实现，如果你感兴趣了，请认真看下去。举一个例子，我们用numpy生成一个1000000*1的随机数矩阵，我们需要对这100万个数做一个简单的逻辑判断与计
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2023-08-21 19:34:53
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感谢您的量子更新,丹尼尔.以下几行可能难以接受,但请相信我,还有更多的事情需要考虑.我研究过HPC /并行计算问题,这些问题的矩阵大小为N [TB]; N> 10和他们稀疏的伴奏,所以一些经验可能对你的进一步观点有用.警告：不要指望任何晚餐免费送达将一段代码并行化的愿望听起来像是一种越来越多的当代重新表达的法术力.问题不在于代码,而在于此类移动的成本.经济是头号问题. Amdahl定律,最初
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2024-07-28 09:45:13
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It seems that python would generate the list of arguments first, and then feed the list to the function “f”, even using xrange. Is that correct?是的,因为您使用的是列表推导,它明确要求它生成该列表.(请注意,xrange在这里并不是真正相关的,因为一次只有
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2024-05-30 10:09:53
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废话少说，上干活。for的基本操作for是用来循环的，是从某个对象那里依次将元素读取出来。看下面的例子，将已经学习过的数据对象用for循环一下，看看哪些能够使用，哪些不能使用。同时也是复习一下过往的内容。>>> name_str = "qiwsir">>> for i in name_str: #可以对str使用for循环... print i,...q i w
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2024-10-12 20:47:12
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可以用Parallel来多线程执行循环操作
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2023-05-28 15:18:49
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一、引言在“一起来学OpenMP（1）——初体验”中给出了一个for循环并行化的例子，这里做进一步的分析，但本节仅描述for循环并行化的基本用法（即#pragma omp parallel for预处理器指示符），该用法需要满足数据不相关性。 二、数据相关性在循环并行化时，由于多个线程同时执行循环，迭代的顺序是不确定的。如果是数据不相关的，则可以采用基本的#pragma omp pa
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2024-03-10 11:31:50
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&nbs
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2024-02-27 13:45:49
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多线程基础并发，并行，和串行1.并发：2.并行：3.串行：线程和进程1.线程2.进程3.总结线程的调度1.分时调度2. 抢占式调度主线程 并发，并行，和串行1.并发：多个线程在单个核心运行，同一时间一个线程运行，系统不停切换线程，看起来像同时运行，实际上是线程不停切换 比喻： 一会跑去厨房吃饭，一会跑去客厅看视频。2.并行：每个线程分配给独立的核心，线程同时运行。 比喻：一边吃饭一边看视频。3.
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2024-04-15 22:32:00
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什么是spring?Spring是一个轻量级Java开发框架，最早有Rod Johnson创建，目的是为了解决企业级应用开发的业务逻辑层和其他各层的耦合问题。它是一个分层的JavaSE/JavaEE full-stack(一站式)轻量级开源框架，为开发Java应用程序提供全面的基础架构支持。Spring负责基础架构，因此Java开发者可以专注于应用程序的开发。Spring最根本的使命是解决企业级应
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2024-10-18 10:47:43
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