有关线程必须知道的事进程:程序运行的实体,是系统资源分配和调度的基本单位.线程:进程是线程的容器,而线程是轻量级进程;是cpu调度的基本单位.因此线程切换的成本远小于进程.线程的生命周期线程的状态保存在Thread中的State枚举中public enum State {
NEW,
RUNNABLE,
BLOCKED,
WAITING,
TIMED _WAITING,
WAITING,
TERMI
在批评Python的讨论中，常常说起Python多线程是多么的难用。还有人对 global interpreter lock(也被亲切的称为“GIL”)指指点点，说它阻碍了Python的多线程程序同时运行。因此，如果你是从其他语言(比如C++或Java)转过来的话，Python线程模块并不会像你想象的那样去运行。必须要说明的是，我们还是可以用Python写出能并发或并行的代码，并且能带来性能的显著
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2024-03-11 16:45:35
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一、并发与并行：无论是并行还是并发，在用户看来都是“同时”运行的，不管是进程还是线程，都只是一个人物而已，真正干活的是CPU，CPU来做这些任务，而一个CPU同一个时刻只能执行一个任务一 并发：是伪并行，即看起来是同时运行。单个cpu+多道技术就可以实现并发，（并行也属于并发）你是一个cpu，你同时谈了三个女朋友，每一个都可以是一个恋爱任务，你被这三个任务共享
要玩出并发恋爱的效果，
应该是你先跟
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2024-05-21 18:47:57
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当Python的多处理库已经成功地应用于广泛的应用程序，在这篇博文中，我们发现它对于一些重要的应用程序来说是不够的，包括数值数据处理、状态计算和初始化开销昂贵的计算。有两个主要原因：数字数据处理效率低下。缺少有状态计算的抽象(即无法在不同的“任务”之间共享变量)。关注，转发，私信小编“01”即可免费领取Python学习资料~雷是一个快速、简单的框架，用于构建和运行分布式应用程序。解决这些问题。有关
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2024-06-13 20:00:23
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集群启动以及简单处理方法 摘要 公司内部有一个模拟环境,验证启动过程中对Redis等的影响. 这里需要写一个脚本进行简要验证, 提高工作效率. 需要的实现也少, 这里进行一下简要总结. 部署方案 ESXi虚拟化部署,以及shell脚本进行运维. 公司内部使用四台服务器, 安装vCenter, 没台机
原创
2022-05-04 23:38:09
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多队列并行执行是一种常见的并发编程技术，可以大大提高程序的运行效率。在Java中，我们可以使用线程池和多线程来实现多队列并行执行。下面我将逐步介绍如何实现这个过程，并给出相应的代码。
首先，我们需要创建一个线程池，用于管理多个线程。线程池可以通过Java提供的ExecutorService类来实现。我们可以使用Executors类的工厂方法之一来创建一个线程池，如下所示：
```java
Ex
原创
2024-01-10 10:53:29
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# Java 并行处理多文件的探索
在现代软件开发中，处理大量文件的需求日益增多，比如日志文件分析、数据处理等。为了提高处理效率，Java 提供了一系列支持并行处理的工具和框架。本文将探讨如何使用 Java 的并行流（Parallel Stream）和 ExecutorService 来并行处理多个文件。
## 为什么选择并行处理？
在单线程情况下，程序的运行速度受到 CPU 和 I/O 操
原创
2024-10-26 04:09:20
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下面这图是的们的讲解例图：两者的渲染差距；左边为GPU，右边为CPU。GPU具有高并行结构：高并行结构就是可以并行处理逻辑运算或者图形数据。（就相当于田径比赛，你跑你的，我跑我的，都是独立的，互不干扰）。先看右边CPU的图， 一个超大的Control（控制器）和一个超大的Cache（寄存器/缓冲区）。还有四个ALU（ 逻辑运算单元）；而左边的GPU的图， Control和Cache很小，但是有非常
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2024-05-09 17:05:40
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“内容归纳” 应用程序和驱动程序之间的传输完成之前，阻塞型操作有： 1、上传数据的图形API调用； 2、显卡驱动程序中着色器编译；一、什么情况下使用：多线程渲染最适合于编译着色器或上传数据至显卡驱动器时CPU资源有限的应用程序。原因有2:主线程不会阻塞 从根本上说，一直到应用程序和驱动程序内存之间的传输完成之前，上传数据的图形API调用一定会被阻塞。此外，在许多显卡驱动程序中着色器编译
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2024-05-30 18:01:55
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cpu的处理计算机的核心为cpu，它是计算机的运算和控制核心集成电路中的晶体管数量也在大幅度增长，大大的提升了cpu的性能根据摩尔定律，集成电路芯片中所集成的晶体管数量每隔18个月就翻一翻过于密集的晶体管虽然提高了cpu的处理性能，但也带来了单个芯片发热过高和成本过高的问题但是近年来受限于材料技术的发展，芯片中晶体管的数量增长已经放缓也就是说，程序已经无法简单的依赖硬件的提升来提高运行速度多核cp
```mermaid
flowchart TD
A(准备工作)
B(构建Docker镜像)
C(运行Docker容器)
D(部署Spring Cloud项目)
E(测试项目)
F(完成)
A --> B --> C --> D --> E --> F
```
作为一名经验丰富的开发者，你需要教导这位新手如何实现“Docker多机器部署Spr
原创
2024-03-26 07:07:52
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# Java 多Pod 并行执行查询
在大数据分析和处理中，查询是一个非常重要的操作。有时候，一个查询可能需要很长时间才能执行完毕，尤其是对于大型数据集来说。为了提高查询性能，我们可以使用多Pod并行执行查询。本文将介绍如何在Java中实现多Pod并行执行查询，并提供代码示例。
## 什么是Pod？
在Kubernetes中，Pod是最小的可部署单元。它是一组紧密关联的容器的集合，它们共享网
原创
2024-01-06 08:18:47
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# Java 多线程并行 for 循环 continue 的实现
## 介绍
在 Java 开发中，我们经常会遇到需要并行处理大量数据的情况。为了提高程序的执行效率，我们可以将数据分成多个部分，并使用多线程并行处理每个部分。在并行处理过程中，有时我们需要跳过某些数据，继续处理下一个数据。本文将介绍如何在 Java 中实现多线程并行的 for 循环，同时支持 continue 跳过当前数据的功能。
原创
2023-09-16 10:47:03
547阅读
# 实现Java POI多列合并行教程
## 简介
在Java开发中，使用POI库操作Excel表格是一个常见的需求。有时候我们需要将多个单元格合并成一个大的单元格，这篇文章将向您展示如何使用Java POI来实现多列合并行的功能。
## 整体流程
```mermaid
journey
title 教授Java POI多列合并行
section 了解需求
sectio
原创
2024-05-17 06:27:36
561阅读
资源干货，第一时间送达！作者：link-web目录pytorch多gpu并行训练1.单机多卡并行训练1.1.torch.nn.DataParallel1.2.如何平衡DataParallel带来的显存使用不平衡的问题1.3.torch.nn.parallel.DistributedDataParallel2.多机多gpu训练2.1.初始化2.1.1.初始化backend2.1.2.初始化init_
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2023-08-02 22:29:39
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随着多核技术的发展，为了提高硬件的利用率和满足超级计算日益增长的需求，并行编程语言应运而生，UPC 就是其中之一。越来越多的程序开发人员面临到并行编程的问题，因此学习一门并行编程语言必要性变得愈发迫切。UPC 并行编程语言在国外已经得到重用，但是在国内介绍该语言的材料还比较匮乏。因此，本文通过重点介绍 UPC 并行编程语言对 C 语言所进行的扩展，使读者对 UP
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2023-09-17 11:21:55
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多GPU并行torch.nn.DataParallel使用非常简单，基本只需添加一行代码就可扩展到多GPU。如果想限制GPU使用，可以设置os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0, 2, 4"，注意程序执行时会对显卡进行重新编号，不一定跟实际完全对应。device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_availab
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2023-08-11 18:23:56
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# 机器学习并行化入门指南
随着大数据时代的到来，机器学习正在变得越来越重要。然而，随着数据量的增加，模型训练的时间也会显著增加。这时，**并行化**就成为了一个重要的解决方案。本文将为刚入行的小白提供一份关于“机器学习并行化”的系统学习指南。
## 机器学习并行化的流程
在开始实际编码之前，我们先看一下机器学习并行化的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
|
原创
2024-09-25 08:05:31
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在许多企业级项目中，调度任务的需求往往需要在多台机器之间协作。这时，Java Quartz作为一个可靠的任务调度框架，便成为了一个理想的选择。然而，在多台机器上实现Java Quartz的配置和协作，常常会遇到一些复杂的问题。接下来，我将与大家分享解决“多机器Java Quartz”问题的全过程，从环境准备到扩展应用，覆盖各个方面。
## 环境准备
为了顺利实施多机器Java Quartz，我
# Python 多脚本并行实现
## 1. 引言
在日常的开发工作中，我们经常需要同时运行多个脚本以提高效率。Python提供了一些方法来实现多脚本并行执行，本文将介绍如何使用Python实现多脚本并行执行的方法。
## 2. 实现步骤
下面是实现多脚本并行执行的步骤，可以用表格形式展示：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 创建一个主脚本，用于调度并行执行的子脚本 |
原创
2023-08-28 08:06:11
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