对于实现数组求和,我们常用的思路是通过for.while,对数组进行迭代,依次将他们的值加起来,下面列举常用的两种方法 第一种: var arr = [1,2,3,4,5,6]; Array.prototype.sum = function (){ var sumResult = 0; for (var i = 0; i < this.length; i++) { sumResult += parseInt(this[i]); } return sumResult; } arr.sum(); 第

接口(interface )概念概念笔记 及测试代码: /** 面向对象: 接口(interface ) 是与类并行的一个概念: * 1.接口可以看成一个特殊的抽象类,它是常量与抽象方法的一个集合 * 2.接口里的常量默认: public static final 类型! * 3.接口里的抽象方法,默认所有方法是: public abstract 修饰 * 4.接口没有构造器. * 5.接口定义的是一种功能 ,此功能可以被类所实现(implements),比如:class BB (extends

由于Swift编程语言属于上层编程语言,而Swift中由于为了低层的高性能计算接口,所以往往需要C语言中的指针类型,由此,在Swift编程语言刚诞生的时候就有了UnsafePointer与UnsafeMutablePointer类型,分别对应为const Type*类型与Type *类型. 而在Swift编程语言中,由于一般数组(Array)对象都无法直接用于C语言中含有指针类型的函数参数(比如:void*),所以往往需要将数组转为指针类型,此外也需要将数组中元素内容存放到连续的存储空间.此外,

案例: var scoresTable=[ {id:11,name:"小张",score:80}, {id:22,name:"小王",score:95}, {id:33,name:"小李",score:50}, {id:44,name:"小刘",score:65}, {id:55,name:"小徐",score:84} ] 1.快速获取最高score值(采用map,Max.sum和apply) var sc

两个map,一个map读取一个hdfs文件,map完之后进入一个reduce进行逻辑处理. package com.zhongxin.mr; import org.apache.commons.lang.StringUtils; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apa

spring boot thymeleaf 热部署 在使用spring boot 开发的时候,使用了Thymeleaf 作为前端的模板开发,发现在调试过程中,改动了Thymeleaf模板后,需要重新启动下项目,才可以立即生效解决办法:ctrl+shift+f9 http://www.oschina.net/question/779083_2148086 spring boot推荐支持,因为spring boot是快速开发,而thymeleaf又是原型即页面,所以从理念是接近的 单纯从效率上看,没

//利用java接口实现计算器,实现加减乘除的功能 import java.util.Scanner; class Test { public static void main(String[] args) { fun i = new fun(); jiafa s1 = new jiafa(); jianfa s2 = new jianfa(); chengfa s3 = new chengfa(); chufa s4 = new chufa(); System.out.println("请输入

filter ,map ,reduce三个高阶函数的使用 普通方法解决数据问题 const nums1= [10,20,111,222,444,40,50] // 需求1.取出小于100的数字 // 常规思想,用一个数组保存取出的数字,遍历里面的项,小于100的追加进新数组 let newNums = [] for(let n of nums1){ if(n<100){ newNums.push(n) } } console.log(newNums) // 需求2.再将所有小于100的数字进行转

---------------------------------------------------------           PHP知识大全 --------------------------------------------------------- 1. 变量如何定义?如何检查变量是否定义?如何删除一个变量?怎样检测变量是否设置? $定义   isset()// 检测变量是否设置 defined()// 检测常量是否设置 unset()//销毁指定的变量 empty()// 检

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print( "Hello,NumPy!" ) 学习痛苦啊,今天学,明天丢.这种天气,还是睡觉最舒服了. 咱说归说,闹归闹,但还是得学才行啊. 之前在学习的过程中一直都有记录笔记的习惯,但笔记质量可不敢恭维,大多都未曾整理,不过拿来复习倒是个不错的选择. 自打接触Python以来,写的最多的就是爬虫了,什么网络小说啊,虚拟游戏币啊,考试题库啊之类的都有写过,也帮别人爬过不少网站公开数据.之前也整理过一篇爬虫相关的文章(太懒了,才一篇,之后有机会有时间,再整理出来吧):网络爬虫之页面花式

计图MPI分布式多卡 计图分布式基于MPI(Message Passing Interface),主要阐述使用计图MPI,进行多卡和分布式训练.目前计图分布式处于测试阶段. 计图MPI安装 计图依赖OpenMPI,用户可以使用如下命令安装OpenMPI: sudo apt install openmpi-bin openmpi-common libopenmpi-dev 计图会自动检测环境变量中是否包含mpicc,如果计图成功的检测到了mpicc,输出如下信息: [i 0502 14:09:55

第三章MPI编程 3.1 MPI简单介绍 多线程是一种便捷的模型,当中每一个线程都能够訪问其他线程的存储空间.因此,这样的模型仅仅能在共享存储系统之间移植.一般来讲,并行机不一定在各处理器之间共享存储,当面向非共享存储系统开发并行程序时,程序的各部分之间通过来回传递消息的方式通信.要使得消息传递方式可移植,就须要採用标准的消息传递库.这就促成的消息传递接口(Message Passing Interface, MPI)的面世,MPI是一种被广泛採用的消息传递标准[1]. 与OpenMP并行程序不

在归并排序中,很重要的一步是将两个排序数组合并成一个数组,这个操作叫merge.merge操作可以用来解决某些Top K问题. 问题描述 在哼唱搜索中,用户通过哼唱一个音乐片段去搜索与其相似的音乐.后台的实现主要有两个步骤:特征提取和特征匹配.特征提取是从原始波形音乐文件中提取最能代表音乐的特征.特征匹配就是利用提取的特征与特征库进行匹配,找到最相似的音乐.在实际情况中,特征库往往很大,目前商用的特征库已达千万级别,这样的规模已经远远超过单机的处理能力,所以需要利用集群进行特征的匹配. 解决方案

第三章MPI计划 3.1 MPI简单介绍 多线程是一种便捷的模型,当中每一个线程都能够訪问其他线程的存储空间.因此,这样的模型仅仅能在共享存储系统之间移植. 一般来讲,并行机不一定在各处理器之间共享存储,当面向非共享存储系统开发并行程序时,程序的各部分之间通过来回传递消息的方式通信.要使得消息传递方式可移植,就须要採用标准的消息传递库. 这就促成的消息传递接口(Message Passing Interface, MPI)的面世.MPI是一种被广泛採用的消息传递标准[1]. 与OpenMP并行程

二. 分布式计算(Map/Reduce) 分 布式式计算,同样是一个宽泛的概念,在这里,它狭义的指代,按Google Map/Reduce框架所设计的分布式框架.在Hadoop中,分布式文件 系统,很大程度上,是为各种分布式计算需求所服务的.我们说分布式文件系统就是加了分布式的文件系统,类似的定义推广到分布式计算上,我们可以将其视为增 加了分布式支持的计算函数.从计算的角度上看,Map/Reduce框架接受各种格式的键值对文件作为输入,读取计算后,最终生成自定义格式的输出文件. 而从分布式的角度

原文地址http://blog.csdn.net/qinggebuyao/article/details/8059300 3.1 MPI简介 多线程是一种便捷的模型,其中每个线程都可以访问其它线程的存储空间.因此,这种模型只能在共享存储系统之间移植.一般来讲,并行机不一定在各处理器之间共享存储,当面向非共享存储系统开发并行程序时,程序的各部分之间通过来回传递消息的方式通信.要使得消息传递方式可移植,就需要采用标准的消息传递库.这就促成的消息传递接口(Message Passing Interfa

前言 本文中作者使用MPI的Python接口mpi4py来将自己的遗传算法框架GAFT进行多进程并行加速.并对加速效果进行了简单测试. 项目链接: GitHub: https://github.com/PytLab/gaft PyPI: https://pypi.python.org/pypi/gaft 正文 我们在用遗传算法优化目标函数的时候,函数通常都是高维函数,其导数一般比较难求取.这样我们的适应度函数计算通常都是比较费时的计算. 例如在使用遗传算法寻找最优结构时候通常需要调用量化软件进行

OutputFormat 主要用于描述输出数据的格式,它能够将用户提供的 key/value 对写入特定格式的文件中. 本文将介绍 Hadoop 如何设计 OutputFormat 接口 , 以及一些常用的OutputFormat 实现. 1.旧版 API 的 OutputFormat 解析 如图所示, 在旧版 API 中,OutputFormat 是一个接口,它包含两个方法: RecordWriter<K, V> getRecordWriter(FileSystem ignored, Job

二. 分布式计算(Map/Reduce) 分布式式计算,同样是一个宽泛的概念,在这里,它狭义的指代,按Google Map/Reduce框架所设计的分布式框架.在Hadoop中,分布式文件系统,很大程度上,是为各种分布式计算需求所服务的.我们说分布式文件系统就是加了分布式的文件系统,类似的定义推广到分布式计算上,我们可以将其视为增加了分布式支持的计算函数. 从计算的角度上看,Map/Reduce框架接受各种格式的键值对文件作为输入,读取计算后,最终生成自定义格式的输出文件.而从分布式的角度上看,

学习笔记,整理自<Hadoop权威指南 第3版> 一.序列化 序列化:序列化是将 内存 中的结构化数据 转化为 能在网络上传输 或 磁盘中进行永久保存的二进制流的过程:反序列化:序列化的逆过程: 应用:进程间通信.网络传输.持久化: Hadoop中是使用的自己的序列化格式Writable,以及结合用Avro弥补一些Writable的不足: 二:Writable接口 相关: 主要是3个接口: Writable接口 WritableComparable接口 RawComparator接口 Writ