终于开始攻克并行这一块了，有点小兴奋，来看看网络上R语言并行办法有哪些：R与并行计算）做的总结已经很到位。现在并行可以分为： 隐式并行：隐式计算对用户隐藏了大部分细节，用户不需要知道具体数据分配方式 ，算法的实现或者底层的硬件资源分配。系统会根据当前的硬件资源来自动启动计算核心。显然，这种模式对于大多数用户来说是最喜闻乐见的。 显性
一：R本身是单线程的，如何让其多线程跑起来，提高运算速度？用Parallel和foreach包玩转并行计算看完上面这篇文章就会了。说白了，要加载parallel包，再改写一下自己的代码就ok了。#-----用一个实力来演示 R 如何多线程计算
func <- function(x) {
n = 1
raw <- x
while (x > 1) {
R 2.14.0版本以后，parallel包被作为核心包引入R，这个包主要建立在 multicore 和 snow 包的工作基础之上，包含了这两个包大部分功能函数，以及集成了随机数发生器。实际上对于R来说，并行化可以在不同的层级上实现：比如，在最底层，现在的多核CPU可以实现一些基础的数值运算（比如整数和浮点算数）； 高级一点的，一些扩展BLAS包使用多线程并行处理向量和矩阵的操作，甚至有些R扩展
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2023-12-09 12:17:34
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由于最近在进行一些论文的模拟，所以尝试了两种并行的方法：parallel与snowfall，这两种方法各有优缺，但还是推荐snowfall，整体较为稳定，不容易因为内存不足或者并行线程过多等原因而报错。并行计算并行计算： 简单来讲，就是同时使用多个计算资源来解决一个计算问题，是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。一个问题被分解成为一系列可以并发执行的离散部分；每个部分可以进一步被分解成
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2023-11-15 15:06:43
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上一篇博客（R中两种常用并行方法——1. parallel）中已经介绍了R中常见的一种并行包：parallel，其有着简单便捷等优势，其实缺点也是非常明显，就是很不稳定。很多时候我们将大量的计算任务挂到服务器上进行运行时，更看重的是其稳定性。这时就要介绍R中的另一个并行利器——snowfall，这也是在平时做模拟时用的最多的一种方法。针对上篇中的简单例子首先是一个最简单的并行的例子，这个例子不需要
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2023-11-29 09:55:27
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总的来说，R的运算速度不算快，不过类似并行运算之类的改进可以提高运算的性能。下面非常简要地介绍如何利用R语言进行并行运算 library(parallel) cl.cores <- detectC
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2023-11-26 20:35:08
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终于开始攻克并行这一块了，有点小兴奋，来看看网络上R语言并行办法有哪些： 赵鹏老师（R与并行计算）做的总结已经很到位。现在并行可以分为： 隐式并行：隐式计算对用户隐藏了大部分细节，用户不需要知道具体数据分配方式 ，算法的实现或者底层的硬件资源分配。系统会根据当前的硬件资源来自动启动计算核心。显然，这种
众所周知，在大数据时代R语言有两个弱项，其中一个就是只能使用单线程计算。但是在2.14版本之后，R就内置了
parallel包
，强化了R的并行计算能力。parallel包实际上整合了之前已经比较成熟的
snow包和multicore包 而后者无法在windows下运行，所以也就先不管了。parallel包可以很容易的在计算集群上实施并行计算，在多个CPU核心的单机上，也能发挥并
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2024-04-09 19:35:59
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把Hive SQL 当做Mapreduce程序去优化
以下SQL不会转为Mapreduce来执行
select仅查询本表字段
where仅对本表字段做条件过滤
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2023-05-29 16:44:45
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R 2.14.0版本以后，parallel包被作为核心包引入R，这个包主要建立在 multicore 和 snow 包的工作基础之上，包含了这两个包大部分功能函数，以及集成了随机数发生器。实际上对于R来说，并行化可以在不同的层级上实现：比如，在最底层，现在的多核CPU可以实现一些基础的数值运算（比如整数和浮点算数）； 高级一点的，一些扩展BLAS包使用多线程并行处理向量和矩阵的操作，甚至有些R扩展
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2024-06-22 15:35:46
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R 语言多线程操作parallel包parLapply简单的代码实战foreach包foreach简单的代码实战目录 R 语言多线程目录parallel包包的安装包中常用函数parLapply的简单代码实战检查当前核数启动集群和关闭集群parLapply执行多线程计算时间开销对比上一级环境中变量的引入foreach包包的安装foreach的使用上一级环境中变量的引入 parallel包包的安装in
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2023-10-20 07:06:16
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作为一个强化学习小白，本人怀着学习的心态，安装并运行了PARL里的quick-start。不体验不知道，一体验吓一跳，不愧是 NeurIPS 2018 冠军团队的杰作，代码可读性良好，函数功能非常清晰，模块之间耦合度低、内聚性强。不仅仅适合零基础的小白快速搭建DRL环境，也十分适合科研人员复现论文结果。废话不多说，我们从强化学习最经典的例子——迷宫寻宝(俗称格子世界GridWorld)开
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2024-08-25 14:37:51
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for i in /etc/profile.d/*.sh ; do if [ -r "$i" ]; then if [ "${-#*i}" != "$-" ]; then . "$i" else . "$i" >/dev/null fi fidone
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2021-03-29 14:09:00
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编者按总的来说，R的运算速度不算快，不过类似并行运算之类的改进可以提高运算的性能。下面非常简要地介绍如何利用R语言进行并行运算。代码如下：library(parallel)#自带的包cl.cores <- detectCores()cl <- makeCluster(cl.cores)detectCores( )检查当前电脑可
原创
2021-03-26 08:53:46
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一、test命令的测试功能（1）、关于某个文件名的"文件类型"判断，eg： test -e filename表示存在否-e ：该文件名是否存在（常用）-f ：该文件名是否存在且为文件(file)（常用）-d ：该文件名是否存在且为目录（directory）（常用）-b ：该文件名是否存在且为一个block device设备-c ：该文件名是否存在且为一个character device设备-S ：
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2024-04-22 21:08:53
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import operatorimport torchimport warningsfrom itertools import chainfrom ..modules import Modulefrom .scatter_gather import scatter_kwargs, gatherfrom .replicate import replicatefrom .parallel_apply import parallel_applyfrom torch.cuda._utils imp.
原创
2021-08-12 22:31:40
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2020-08-27 16:45:00
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最近在搞数据库，需要操作上千万的数据，但是发现自己写的sql运行的很慢，然后问了小组的组长(一个技术超级强的和蔼可亲的 哈哈 领导)，发现在查询数据的时候加入了Parallel、MAPJION这两个东西，然后我上网查了下这两个词的使用场景和方法，简单总结下。一、Parallel1、场景一般在使用sql是返回记录数大于100万数据时使用，sql效率提升比较明显，但会消耗数据库的资源和性能。Paral
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2023-10-21 23:19:10
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一、背景由于GIL的存在，python中的多线程其实并不是真正的多线程，如果想要充分地使用多核CPU的资源，在python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing，只需要定义一个函数，Python会完成其他所有事情。借助这个包，可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。multiprocessing支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步，提
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2023-05-26 21:13:15
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引用：http://intel.csdn.net/parallelstudio/index.html专门为当前的串行应用和未来的软件创新人员而设计Parallel Studio并行程序开发套件，旨在为基于Microsoft Visual Studio的C与C++程序开发各阶段提供简单、高效的Parallel Studio工具，显著提高应用程序在英特尔多核处理器上的性能。
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2012-09-28 13:07:00
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