文章目录前言一、开始二、处理文本三.串行处理五多进程处理六输出七并行处理总结 前言为了进行并行处理，我们将任务划分为子单元。它增加了程序处理的作业数量，减少了整体处理时间。例如，如果你正在处理一个大的CSV文件，你想修改一个单列。我们将把数据以数组的形式输入函数，它将根据可用的进程数量，一次并行处理多个值。这些进程是基于你的处理器内核的数量。在这篇文章中，我们将学习如何使用multiproces
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2023-08-28 16:35:28
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一.递归算法的并行化1.如果在循环中包含了一些密集型计算，或者需要执行可能阻塞的I/O操作，那么只要每次迭代是独立的，都可以对其进行并行化。2.如果循环中的迭代操作都是独立的，并且不需要等待所有迭代操作都完成后再继续执行，那么就可以使用Executor将串行循环转化为并行循环。如下：//串行循环
void processSequentially(List<Element> elemen
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2024-02-05 01:26:25
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1、并发与并行？概念解释：并行是指两个或者多个事件同一刻发生。并行是指两个或者多个时间在同一时间间隔内发生在多道程序环境下，并发性是指在一段时间内宏观上有多个程序在同时运行，但在单处理机环境下（一个处理器），每一时刻却仅能有一道程序执行，故微观上这些程序只能是分时地交替执行。2、JMM？JMM（Java memory model）java内存模型，它是一种规则，JMM的作用就是用来屏蔽不同操作系统
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2023-06-18 11:00:20
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教材参考计算机组织与结构——性能设计（第九版）第14章并行处理机分为四类：SISD Single Instruction Single Data streamSIMD Single Instruction Multiple Data streamMISD Multiple Instruction Single Data streamMIMD Multiple Instruction Multipl
import multiprocessing
import time
import os
print("温馨提示：本机为",os.cpu_count(),"核CPU")
def func(msg):
print "msg:", msg
time.sleep(3)
print "end"
if __name__ == "__main__":
#这里开
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2019-11-10 22:10:00
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PyTorch 数据并行处理 可选择：数据并行处理（文末有完整代码下载） 本文将学习如何用 DataParallel 来使用多 GPU。 通过 PyTorch 使用多个 GPU 非常简单。可以将模型放在一个 GPU： device = torch.device("cuda:0") model.to(
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2021-02-05 06:54:00
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# Java并行处理
## 引言
在计算机科学领域，**并行处理**指的是同时处理多个任务或子任务的能力。与之相对的是**串行处理**，即一次只能处理一个任务。并行处理可以大大提高计算机程序的执行速度，特别是在涉及大量数据处理或计算密集型任务时。Java作为一种面向对象的编程语言，提供了丰富的并行处理工具和库，使得开发者可以轻松地实现并行处理的功能。
本文将介绍Java中的并行处理概念和常用
原创
2024-02-02 06:47:26
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在Java 7之前，并行处理数据集合非常麻烦。第一，你得明确地把包含数据的数据结构分成若干子部分。第二，你要给每个子部分分配一个独立的线程。第三，你需要在恰当的时候对它们进行同步来避免不希望出现的竞争条件，等待所有线程完成，最后把这些部分结果合并起来。Java 7引入了一个叫作分支/合并的框架，让这些操作更稳定、更不易出错。 Stream接口让你不用太费力气就能对数据集执行并行操作。它允许你声明性
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2023-08-24 17:13:26
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1.单线程2.多线程3.线程池4.foke/join5.流处理这样的一个演变过程提高了cpu的利用率和执行速度谈到并行，我们可能最先想到的是线程，多个线程一起运行，来提高我们系统的整体处理速度；为什么使用多个线程就能提高处理速度，因为现在计算机普遍都是多核处理器，我们需要充分利用cpu资源；如果站的更高一点来看，我们每台机器都可以是一个处理节点，多台机器并行处理；并行的处理方式可以说无处不在，本文
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2023-07-18 10:48:01
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在java7之前实现并行处理数据集合非常麻烦得明确的把包含数据的数据结构分成若干子部分要给每个子部分分配一个独立的线程在恰当的时候对他们进行同步来避免不希望出现的竞争条件，等待所有线程完成，最后把结果汇总在一起在java7引入了fork/join框架来实现并行，在这篇文章中，将介绍利用Stream来实现并行和所需要注意的事项，并且介绍fork/join框架之前我们提到过stream()是顺序执行，
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2024-04-11 11:37:58
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在Java 7之前，并行处理集合非常麻烦。首先你要明确的把包含数据的数据结构分成若干子部分，然后你要把每个子部分分配一个独立的线程。然后，你需要在恰当的时候对他们进行同步来避免竞争，等待所有线程完成。最后，把这些部分结果合并起来。Java 7中引入了一个叫做 分支/合并的框架，让这些操作更稳定，更不容易出错。并行流 使用Stream接口可以方便的处理它的元素，可以通过对收集源调用parallel
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2023-06-26 10:56:41
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通过使用多处理、joblib和tqdm concurrent来减少数据处理时间。为了进行并行处理，我们将任务划分为多个子单元。它增加了程序处理的工作数量，减少了整体处理时间。例如，如果你正在处理一个大的CSV文件，你想修改一个单列。我们将把数据以数组的形式送入函数，它将根据可用的工作者的数量，一次并行处理多个值。这些工作器是基于你的处理器内的核心数量的。注意：在一个较小的数据集上使用并行处理，不会
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2023-08-18 21:03:19
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最近在看Java stream中的parallel()方法，此方法能够将一个串行的任务流转化为并行处理以加快其处理效率。这一点非常有趣，在看过源码后发现是其使用了Java 1.7提供的Fork-Join框架在发挥作用。今天我们来说明一下Fork-Join框架的作用。Fork-Join是干啥的众所周知，有一组任务需要处理，如果没有明确的顺序先后的要求，并行处理会比串行处理快很多，更好的利用了CPU的
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2023-09-08 23:12:36
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# Java 并行处理数据库更新
在现代应用程序中，数据库更新是一个频繁且重要的操作。尤其是对于高并发的业务场景，如何高效地处理并发数据库更新成为了开发者面临的挑战。本文将介绍如何使用Java实现并行处理数据库更新，并提供示例代码和相关图示。
## 并行处理的必要性
并行处理可以显著提高应用程序的性能，特别是对于需要频繁访问和更新数据库的应用。通过多线程或并发框架，多个更新请求可以同时处理，
原创
2024-08-16 09:15:35
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# 如何在JAVA中使用多线程并行处理数据
## 概述
在JAVA中，可以通过多线程实现并行处理数据，提高程序的运行效率。本文将指导一位刚入行的小白如何使用多线程来处理数据。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
start[开始]
input[输入数据]
process1[创建多个线程]
process2[数据处理]
outp
原创
2024-02-28 06:46:14
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# Java多线程并行处理数据丢失
在并发编程中，多线程的使用可以提高程序的性能和效率。然而，如果不正确地处理并发情况，就会导致数据丢失的问题。本文将从并行处理数据丢失的原因、示例代码和解决方案等方面进行介绍和讲解。
## 并行处理数据丢失的原因
并行处理数据丢失的原因主要有两个：竞态条件和共享资源的访问冲突。
### 竞态条件
竞态条件指的是多个线程在访问共享资源时，由于执行顺序的不确
原创
2024-01-25 10:19:06
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最近在做一个项目，遇到一个比较棘手的问题，那就是在用python 处理数据的时候效率非常低，在查阅了相关问题的同时，学习到不少小窍门，先记录一下供学习。先给出一些方法，最后结合笔者自己的一个例子看一下实际效果第一招：numba神器相关资料：文章正在审核中... - 简书第二招：多进程的使用，不得不说的是为什么不使用多线程，因为多线程其实在python 里面是个表象，其本质上还是切分时间片，所以要想
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2023-08-17 16:42:53
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Python 以极高的开发效率著称，而运行速度则“没那么快”。虽然，在现代计算机体系架构下，系统的运行效率并不完全取决于编程语言，但程序员仍有可能从编程技巧着手，让自己的代码“跑得更快些”。对 Python 而言，我们可以通过“并行化”来实现程序的加速。简单而言，并行计算允许你“同时”执行多个运算任务，这样就可以减少程序运行所需要的总耗时了。这听起来有点笼统，并且你可能感觉实现起来会有些复杂。别急
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2023-09-16 20:16:00
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什么是并行数据库流？ 阅读这篇文章，了解如何使用并行流和Speedment并行处理数据库中的数据。 在许多情况下，并行流可能比通常的顺序流快得多。 随着Java 8的引入，我们得到了期待已久的Stream库。 流的优点之一是使流并行非常容易。 基本上，我们可以采用任何流，然后只应用方法parallel()获得并行流，而不是顺序流。 默认情况下，并行流由公共ForkJoinPool执行。
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2023-09-14 14:28:59
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【概念并行流就是一个把内容分成多个数据块，并用不同的线程分别处理每一个数据块的流。在java7之前，并行处理数据很麻烦，第一，需要明确的把包含数据的数据结构分成若干子部分。第二，给每一个子部分分配一个独立的线程。第三，适当的时候进行同步，避免出现数据竞争带来的问题，最后将每一个子部分的结果合并。在java7中引入了forkjoin框架来完成这些步骤，而java8中的stream接口可以让你不费吹灰
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2023-06-15 15:29:21
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