### 并行流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个数据块的流；可以通过对收集源调用parallelStream方法来把集合转换为并行流；### 并行流线程池并行流内部使用了默认的ForkJoinPool，它默认的线程数量就是你的处理器数量，这个值是由Runtime.getRuntime\(\).available-Processors\(\)得到的；但 是 你 可 以 通
转载
2023-06-23 17:18:15
67阅读
背景:最近,总是在想着,对于n个任务,然后用一个for循环,这样子效率比较低下,能不能通过并行(多线程)去提高执行的效率. 一开始的想法:通过jdk5新增加的特性中的CountDownLatch(相当于计数器)这个对象来实现,假设总共有n个线程,执行完成一个线程CountDownLatch.countDown一次(减去1),而主线程进行CountDownLatch.await()直到所
转载
2023-07-07 14:37:58
52阅读
java8的并行Stream对开发者非常友好，非常容易实现并行计算。并行Stream底层使用ForkJoinTask实现Stream的并行处理，充分利用cpu的多核能力，Stream的API将底层复杂实现完全屏蔽了，开发者仅需调用一个方法即可实现并行计算，就是这么简单。开启并行Stream开启并行Stream只需在调用终止操作符之前调用parallel()方法即可开启并行计算。@Test p
转载
2023-09-22 07:20:18
27阅读
并行代码是在多个线程上运行的代码，曾经是许多经验丰富的开发人员的噩梦，但是Java 8带来了许多更改，这些更改应该使这种提高性能的技巧更加易于管理。 并行流 在Java 8之前，并行（或并发）代码与顺序代码之间存在很大差异。 调试非顺序代码也非常困难。 只需像通常那样设置一个断点并按照流程进行操作，就可以删除并行方面，如果这是导致该错误的原因，那么这是一个问题。 幸运的是，Java 8为我
转载
2024-03-04 02:07:13
85阅读
相对于串行编程来说,并行编程有如下三个主要目标:性能 - 因为现在CPU性能已经遇到瓶颈，使用单线程编程又无法发挥多核CPU的性能生产率 - 提高创建并行软件的生产率通用性 - 开发并行程序需要很高的成本，更加通用的并行程序能够有效降低成本。然而通用性又会带来更大的性能损失和生产率损失。参考一下现在流行的我所知道的并行编程环境： java的编程环境与生俱来提供多线程能力，要实现并行编程还需解决以下
转载
2023-10-06 11:45:20
46阅读
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
文章目录什么是设计模式架构模式设计模式代码模式(成例 Idiom)单例模式普通单例假如单例中有某个字段改进的单例代理模式再升级不变模式不变模式是如何实现的不变模式的案例Future模式核心思想是异步调用举个栗子JDK对Future模式的支持通过callable实现future更加简便的方式实现future生产者消费者简单代码实现 什么是设计模式在软件工程中，设计模式(design patte
转载
2024-10-25 22:08:12
40阅读
# 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
34阅读
import java.util.Arrays;
public class Mergesort {
public static void main(String[] args) {
int arr[]={8,4,5,7,1,3,6,2};
int temp[]=new int[arr.length];//归并排序需要一个额外空间
现在的电脑，往往都有多颗核，即使是一部手机，也往往配备了并行处理器，通过多进程和多线程的手段，就可以让多个 CPU 核同时工作，加快任务的执行。Java 提供了非常丰富的 API，来支持多线程开发。对我们 Java 程序员来说，多线程是面试和工作中必备的技能。但它如何应用到业务场景中？又有哪些注意事项？本课时将从一个并行获取数据的例子开始，逐步讲解这个面试中最频繁的知识点。并行获取数据考虑到下面一
转载
2024-02-01 19:19:56
53阅读
记录英语单词时，想把英语和中文翻译分别对齐，有些人写代码喜欢把变量按这种方式对齐。在网上没搜到相关方法，于是自己试着写代码去实现，原本以为很简单，写的时候才发现有不少问题。先看效果：普通的对齐前：对齐后：发挥点创意对齐前：对齐后： 实现实现的思路比较简单，读取文本文件，按正则分割，找出最长的部分，补齐空格，输出。看起来相当简单，花了一个多小时，就写出来了，马上运行，发现输出一团糟，去查看
转载
2023-06-20 01:34:11
155阅读
2.1什么是多线程并发编程 并发：是指在同一时间段内，多个任务同时在执行，并且执行没有结束（同一时间段又包括多个单位时间，也就是说一个cpu执行多个任务） 并行：是指在单位时间内多个任务在同时执行（也就是多个cpu同时执行任务） 而在多线程编程实践中，线程的个数一般是多于cpu的个数的2.2为什么要多线程并发编程 多个cpu同时执行多个任务，减少了线程上下文切换的开销2.3线程安全问题
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.
转载
2024-04-15 22:32:00
45阅读
11、乘法和除法使用移位操作
例如：
转载
2023-07-26 16:59:51
50阅读
在这篇博文中，我们将探讨如何通过Java代码实现电脑关机的方法，过程中将详细描述背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试以及预防优化等方面，以确保读者能够全面理解并有效应用这一技术技能。
通常，运维人员或者开发测试人员在进行系统维护时，可能需要对计算机进行自动关机等操作。此时，通过Java程序来实现这一需求，具有良好的可操作性和便捷性。呈现为如下数学模型：
\[
\text{关机时间} =
利用恒源云的GPU进行深度学习训练时，可以通过VScode或Pycharm进行远程操作，方便调试。如果你的代码在epoch比较少的情况下能够在自己电脑训练并且没有错误，那么当你增大epoch后，你可以直接在JupyterLab终端运行你的代码（例如:python main.py --参数）。以下是在JupyterLab运行后将结果上传到本地文
转载
2024-04-20 16:13:19
309阅读
文章目录一. 代码格式1.1 注释1.1.1 单行注释1.1.2 多行注释1.2 代码块二. 命名规则2.1 标识符2.2 关键字2.3 包命名2.4 类命名2.5 常量2.6 变量2.7 驼峰命名 一. 代码格式养成良好的代码书写习惯。其中包括：命名、为了整洁而缩进等。先从代码结构学起。本文为个人学习过程中总结的一些笔记，分享以供参考。欢迎批评指正。1.1 注释注释的方式有时也要规范，个人比较
转载
2023-11-02 12:40:34
39阅读
并行计算在处处都有大数据的今天已经不是一个新鲜的词汇了，现在已经有单机多核甚至多机集群并行计算，注意，这里说的是并行，而不是并发。严格的将，并行是指系统内有多个任务同时执行，而并发是指系统内有多个任务同时存在，不同的任务按时间分片的方式切换执行，由于切换的时间很短，给人的感觉好像是在同时执行。 &n
转载
2023-07-18 21:07:34
93阅读
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
转载
2024-03-16 08:11:41
123阅读
# 项目方案：优化Spark作业的并行度
## 背景介绍
在大数据处理中，Spark作为一种高效的并行计算框架，可以大大加速数据处理的速度。然而，Spark作业的性能受到并行度的影响，因此我们需要合理设置并行度来提高作业的效率。
## 问题分析
Spark作业的并行度是指作业中任务的并行执行程度，合理设置并行度可以充分利用集群资源，提高作业的执行效率。一般来说，并行度设置过低会导致资源浪费
原创
2024-03-07 05:26:31
125阅读
