摘要: 针对于单一核在处理多数据源和异构数据源方面的不足,多核方法应运而生.本文是将多核方法应用于FCM算法,并对算法做以详细介绍,进而采用MATLAB实现. 在这之前,我们已成功将核方法应用于FCM算法,在很大程度上解决了样本线性不可分的情况.但是这种单一核局限于对数据的某一特征进行有效提取,若一个样本含有多个特征,且遵循不同的核分布,单一核学习就不适用,所以说单一核在处理多数据源以及异构数据源的不足是越发明显. 针对于单一核学习不足,我们可以同时结合多个核函数对数据的多种特征进行同步描述,并

paip.提升性能--多核cpu中的java/.net/php/c++编程 作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com  来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax ////////////////目前情况 需要一个处理50w行的文件,按行进行分词..需要50s才能完成.. 经过调试,瓶颈在这个代码上... TokenStream ts = Analyzer.tokenStream("", reader

多核处理器也称片上多核处理器(Chip Multi-Processor,CMP). 1.多核处理器的流行 多核出现前,商业化处理器都致力于单核处理器的发展,其性能已经发挥到极致,仅仅提高单核芯片的速度会产生过多热量且无法带来相应性能改善,但CPU性能需求大于CPU发展速度.尽管增加流水线提高频率,但缓存增加和漏电流控制不力造成功率大幅增加,性能反而不如之前低频率的CPU.功率增加,散热问题也严重了,风冷已经不能解决问题了. 那么新技术必须出现-多核处理器.早在1996年就有第一款多核CPU原型H

概述 现代多核CPU的cache模型基本都跟下图1所示一样,L1 L2 cache是每个核独占的,只有L3是共享的,当多个cpu读.写同一个变量时,就需要在多个cpu的cache之间同步数据,跟分布式系统一样,必然涉及到一致性的问题,只不过两者之间共享内容的方式不一样而已,一个通过共享内存来共享内容,另一个通过网络消息传递来共享内容.就像wiki所提及的: Interestingly enough, a shared-memory multiprocessor system really is

day35 一丶GIL锁 什么是GIL锁:    存在Cpython解释器,全名:全局解释器锁.(解释器级别的锁) ​   GIL是一把互斥锁,将并发运行变成串行. ​   在同一个进程下开启的多个线程,同时只能有一个线程执行,无法利用多核优势 GIL锁的作用: ​   保证同一时间内,共享数据只能被一个任务修改.保证数据的完整性和安全性 ​   自动上锁和解锁,不需要人为的添加.减轻开发人员的负担 所谓诟病:单进程的多线程不能利用多核    通常有人会认为GIL锁不能利用多核处理任务,是Pyt

转自:http://book.51cto.com/art/201004/197196.htm SISD.MIMD.SIMD.MISD计算机的体系结构 1. 计算平台介绍 Flynn于1972年提出了计算平台的Flynn分类法,主要根据指令流和数据流来分类,共分为四种类型的计算平台,如下图所示: 单指令流单数据流机器(SISD) SISD机器是一种传统的串行计算机,它的硬件不支持任何形式的并行计算,所有的指令都是串行执行.并且在某个时钟周期内,CPU只能处理一个数据流.因此这种机器被称作单指令流单

原文地址:http://www.cnblogs.com/zjiaxing/p/5548265.html 在目前实际的视觉SLAM中,闭环检测多采用DBOW2模型https://github.com/dorian3d/DBoW2,而bag of words 又运用了数据挖掘的K-means聚类算法,笔者只通过bag of words 模型用在图像处理中进行形象讲解,并没有涉及太多对SLAM的闭环检测的应用. 1.Bag-of-words模型简介 Bag-of-words模型是信息检索领域常用的文档

在目前实际的视觉SLAM中,闭环检测多采用DBOW2模型https://github.com/dorian3d/DBoW2,而bag of words 又运用了数据挖掘的K-means聚类算法,笔者只通过bag of words 模型用在图像处理中进行形象讲解,并没有涉及太多对SLAM的闭环检测的应用. 1.Bag-of-words模型简介 Bag-of-words模型是信息检索领域常用的文档表示方法.在信息检索中,BOW模型假定对于一个文档,忽略它的单词顺序和语法.句法等要素,将其仅仅看作是若

xgboost入门非常经典的材料,虽然读起来比较吃力,但是会有很大的帮助: 英文原文链接:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/complete-guide-parameter-tuning-xgboost-with-codes-python/ 原文地址:Complete Guide to Parameter Tuning in XGBoost (with codes in Python) 译注:文内提供的代码和运行结果有一定差异,可以从这里下

摘要: 利用软件中的历史缺陷数据来建立分类器,进行软件缺陷的检测. 多核学习(Multiple kernel learning):把历史缺陷数据映射到高维特征空间,使得数据能够更好地表达: 集成学习(ensemble learning):使用一系列的分类器来减少由主类带来的分类误差,使具有更好的检测结果. 本文采用集成学习的方法构建一个多核分类器,集多核学习和集成学习的优点,提出方法: propose a multiple kernel ensemble learning (MKEL) appr

<C++ 并发编程>- 第1章 你好,C++的并发世界 转载自并发编程网 – ifeve.com 本文是<C++ 并发编程>的第一章,感谢人民邮电出版社授权并发编程网发表此文,版权所有,请勿转载.该书将于近期上市. 本章主要内容 何谓并发和多线程 为什么要在应用程序中使用并发和多线程 C++并发支持的发展历程 一个简单的C++多线程程序是什么样的 这是C++用户的振奋时刻.距1998年初始的C++标准发布13年后,C++标准委员会给予程序语言和它的支持库一次重大的变革.新的C++标

简介 如果你的预测模型表现得有些不尽如人意,那就用XGBoost吧.XGBoost算法现在已经成为很多数据工程师的重要武器.它是一种十分精致的算法,可以处理各种不规则的数据.构造一个使用XGBoost的模型十分简单.但是,提高这个模型的表现就有些困难(至少我觉得十分纠结).这个算法使用了好几个参数.所以为了提高模型的表现,参数的调整十分必要.在解决实际问题的时候,有些问题是很难回答的——你需要调整哪些参数?这些参数要调到什么值,才能达到理想的输出?这篇文章最适合刚刚接触XGBoost的人阅读.在

一.XGBoost的优势 XGBoost算法可以给预测模型带来能力的提升.当我对它的表现有更多了解的时候,当我对它的高准确率背后的原理有更多了解的时候,我发现它具有很多优势: 1 正则化 标准GBDT 的实现没有像XGBoost这样的正则化步骤.正则化对减少过拟合也是有帮助的. 实际上,XGBoost以“正则化提升(regularized boosting)”技术而闻名. 2 并行处理 XGBoost可以实现并行处理,相比GBDT有了速度的飞跃. 不过,众所周知,Boosting算法是顺序处理的

XGBoost参数调优 http://blog.csdn.net/hhy518518/article/details/54988024 摘要: 转载:http://blog.csdn.NET/han_xiaoyang/article/details/52665396 1. 简介 如果你的预测模型表现得有些不尽如人意,那就用XGBoost吧.XGBoost算法现在已经成为很多数据工程师的重要武器.它是一种十分精致的算法,可以处理各种不规则的数据. 构造一个使用XGBoost的模型十分简单.但是,提

因为自己还在出差中,没时间深入学习,最近工作里又有对一些技术的思考,所以这里记录下来,等回去有时间可以按照这个思路进行学习,这里主要起到备忘的作用. 1.线程难学难在我们没有理解操作系统里的线程设计机制,最近我学习了两个关于线程设计的原理,一个是分时系统里线程是按照时间片进行执行的,可是多线程里大部分线程都不能在一个时间片里全部执行完毕,那么时间片就要轮换,这里其实还有个问题就是存放线程的队列是如何设计的,轮换线程时候它有何种算法.当操作系统是单核时候也许理解这些很容易,那么当操作系统是多核时候

众所周知,Node.js是单线程的,一个单独的Node.js进程无法充分利用多核.Node.js从v0.6.0开始,新增cluster模块,让Node.js开发Web服务时,很方便的做到充分利用多核机器.   充分利用多核的思路是:使用多个进程处理业务.cluster模块封装了创建子进程.进程间通信.服务负载均衡.有两类进程,master进程和worker进程,master进程是主控进程,它负责启动worker进程,worker是子进程.干活的进程.   简单的demo代码如下: /* * cl

持续进行中... 目标: 动态User-Agent模拟浏览器 √ 支持Proxy设置,避免被服务器端拒绝 √ 支持多核模式,发挥多核CPU性能 √ 支持核内并发模式 √ 自动解码非英文站点,避免乱码出现 √ 自动队列管理,持续化PUSH √ 自动抓取文章标题和正文 √ 性能优化 测试用例,自动化测试 我的测试环境: 9 台安装 ElasticSearch 1.3.2 的 centos,48G内存,8核 3 台 Node.js v0.11.14 的 centos,16G内存,8核,用作爬虫 3 台

paip.php 与js 的相似性以及为什么它们这么烂还很流行.. php与js异常的流行,web 90%都被他们统治了.发现了他们有意思的一些共性.. 结构一番总结,得出了它们共有的特点.特性: ===史上被骂最多的编程语言--除了JavaScript就是php 糟糕语言,垃圾语言,XXX很烂,玩具语言,骂名,受PHP/js毒害,狗屎 ===设计匆忙 JavaScript"几天就设计出来了",php也差不多 Ruby的设计者--松本行弘为此感叹: "这样的出身,得到这样的成

1. 计算平台介绍 Flynn于1972年提出了计算平台的Flynn分类法,主要根据指令流和数据流来分类,共分为四种类型的计算平台,如下图所示: 单指令流单数据流机器(SISD) SISD机器是一种传统的串行计算机,它的硬件不支持任何形式的并行计算,所有的指令都是串行执行.并且在某个时钟周期内,CPU只能处理一个数据流.因此这种机器被称作单指令流单数据流机器.早期的计算机都是SISD机器,如冯诺.依曼架构,如IBM PC机,早期的巨型机和许多8位的家用机等. 单指令流多数据流机器(SIMD) S

原文:http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6555899 SIFT算法的应用 -目标识别之用Bag-of-words模型表示一幅图像 作者:wawayu,July.编程艺术室出品. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 引言 本blog之前已经写了四篇关于SIFT的文章,请参考九.图像特征提取与匹配之SIFT算法,九(续).sift算法的编译与实现,九(再续).教你一步一步用c语言实现sift算法.上,及九(

并行算法类型可以分为两类 Function-level Decomposition,按照功能模块进行并行 Data-level Decomposition,按照数据划分进行并行 Function-level Decomposition 在h.264解码时进行功能划分,例如对于四核系统,各个核心分别执行下列任务 熵解码framen 逆量化.逆变换framen-1 预测处理framen-2 去块滤波framen-3 这种并行类型就是流水线类型,但这种类型在h.264解码中会出现以下问题 各个功能部分