介绍性的话我这里就不翻译了, 总结起来就是zmq很cool, 你应该尝试一下. 如何安装与使用zmq 在Linux和Mac OS上, 请通过随机附带的包管理软件, 或者home brew安装zmq. 包名一般就叫zmq, 安装上就好. 安装后, 以Mac OS为例, 会出现一个新的头文件 /usr/local/include/zmq.h , 和一个链接库 /usr/local/lib/libzmq.a. 所以, 如果你使用C语言, 那么很简单, 写代码的时候加上头文件 #include <zmq

Python 科学计算 作者 J.R. Johansson (robert@riken.jp) http://dml.riken.jp/~rob/ 最新版本的 IPython notebook 课程文件 http://github.com/jrjohansson/scientific-python-lectures. 作者其他的 notebook http://jrjohansson.github.com. 一.实验说明 本课主要介绍科学计算,实验环境的安装以及使用等内容. 1. 环境登录 无需

作者 J.R. Johansson (robert@riken.jp) http://dml.riken.jp/~rob/ 最新版本的 IPython notebook 课程文件 http://github.com/jrjohansson/scientific-python-lectures. 作者其他的 notebook http://jrjohansson.github.com. 一.实验说明 本课主要介绍科学计算,实验环境的安装以及使用等内容. 1. 环境登录 无需密码自动登录,系统用户名

平行运算 前言: 编写Python程序时,我们可能会遭遇性能问题,即使优化了代码,程序也依然有可能运行的很慢,从而无法满足我们对执行速度的要求,目前的计算机,其cpu核心数越来越多,于是,我们可以考虑通过平行计算来提升性能,能不能把代码的总计算量分配到多个独立的任务之中,并在多个CPU核心上面同时运行这些任务呢? 很遗憾,Python的全局解释器锁(GIL)使得我们没有办法用线程实现真正的平行计算,因此,上面那个想法行不通.另外一种常见的建议,是用C语言把程序中对性能要求较高的那部分代码,改为扩

一.集群CLUSTER 介绍 计算机集群Cluster,可以把多台计算机 连接在一起使用,平分资源或互为保障.其好处不言而喻,群集中的每个计算机被称为一个节点,节点可添加可减少,在这些节点之上虚拟出一台计算机供用户使用:从使用用户的角度看始终是使用一台计算机,无所谓多少节点. 如Figure1所示,其中多台计算机可以共同分担资源,也可以互为保障,节点之间的工作方式取决于不同的群集技术,不同厂商实现方式会有不同.当下流行的群集技术可分为以下几种:HA高可用集群.负载均衡集群.并行计算群集. 二.H

什么是GCD? Grand Central Dispatch或者GCD,是一套低层API,提供了一种新的方法来进行并发程序编写.从基本功能上讲,GCD有点像 NSOperationQueue,他们都允许程序将任务切分为多个单一任务然后提交至工作队列来并发地或者串行地执行.GCD比之 NSOpertionQueue更底层更高效,并且它不是Cocoa框架的一部分. 除了代码的平行执行能力,GCD还提供高度集成的事件控制系统.可以设置句柄来响应文件描述符.mach ports(Mach port 用于

什么是GCD? Grand Central Dispatch或者GCD,是一套低层API,提供了一种新的方法来进行并发程序编写.从基本功能上讲,GCD有点像 NSOperationQueue,他们都允许程序将任务切分为多个单一任务然后提交至工作队列来并发地或者串行地执行.GCD比之 NSOpertionQueue更底层更高效,并且它不是Cocoa框架的一部分. 除了代码的平行执行能力,GCD还提供高度集成的事件控制系统.可以设置句柄来响应文件描述符.mach ports(Mach port 用于

之前的几篇翻译都烂尾了,这篇希望....能好些,恩,还有往昔呢. ------------------------------------------------------------- primitive 图元 tris  三角形 quad 栅格 ------------------------------------------------------------ 第十部分 译:minggoddess 欢迎回来.上一次,我们一头扎进了像素管线的最底端.这次,切换到管线的中间位置看一下伴随D

原博文出自于: http://blog.fens.me/hadoop-mahout-mapreduce-itemcf/ 感谢! Posted: Oct 14, 2013 Tags: HadoopitemCFMahoutMapReducemr Comments: 52 Comments Mahout分步式程序开发 基于物品的协同过滤ItemCF Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Z

什么是GCD? Grand Central Dispatch或者GCD,是一套低层API,提供了一种新的方法来进行并发程序编写.从基本功能上讲,GCD有点像 NSOperationQueue,他们都允许程序将任务切分为多个单一任务然后提交至工作队列来并发地或者串行地执行.GCD比之 NSOpertionQueue更底层更高效,并且它不是Cocoa框架的一部分. 除了代码的平行执行能力,GCD还提供高度集成的事件控制系统.可以设置句柄来响应文件描述符.mach ports(Mach port 用于

什么是GCD? Grand Central Dispatch或者GCD,是一套低层API,提供了一种新的方法来进行并发程序编写.从基本功能上讲,GCD有点像NSOperationQueue,他们都允许程序将任务切分为多个单一任务然后提交至工作队列来并发地或者串行地执行.GCD比之NSOpertionQueue更底层更高效,并且它不是Cocoa框架的一部分. 除了代码的平行执行能力,GCD还提供高度集成的事件控制系统.可以设置句柄来响应文件描述符.mach ports(Mach port 用于 O

GCD介绍(二): 多核心的性能  概念         为了在单一进程中充分发挥多核的优势,我们有必要使用多线程技术(我们没必要去提多进程,这玩意儿和GCD没关系).在低层,GCD全局dispatch queue仅仅是工作线程池的抽象.这些队列中的Block一旦可用,就会被dispatch到工作线程中.提交至用户队列的Block最终也会通过全局队列进入相同的工作线程池(除非你的用户队列的目标是主线程,但是为了提高运行速度,我们绝不会这么干).         有两种途径来通过GCD“榨取”多核

参考学习https://www.dreamingwish.com/article/grand-central-dispatch-basic-1.html系列文章,貌似也是翻译自他处的.觉得非常完整,就自己搬运过来,备忘和分享.防止以后遇到问题, 想起来,但是又找不到的痛苦 什么是GCD? Grand Central Dispatch或者GCD,是一套低层API,提供了一种新的方法来进行并发程序编写.从基本功能上讲,GCD有点像NSOperationQueue,他们都允许程序将任务切分为多个单一任

接上一篇,原帖地址:http://www.dreamingwish.com/dream-2012/of-of-of-performance-of-of-of-of-of-of-of-gcd-introduced-ba-the-multi-core.html 概念 为了在单一进程中充分发挥多核的优势,我们有必要使用多线程技术(我们没必要去提多进程,这玩意儿和GCD没关系).在低层,GCD全局dispatch queue仅仅是工作线程池的抽象.这些队列中的Block一旦可用,就会被dispatch到

在网上看到关于GCD的一个很不错的教程,这里做一下转载 原帖地址:http://www.dreamingwish.com/dream-2012/of-of-of-of-gcd-introduced-1-basic-concepts-in-and-the-dispatch-queue.html 什么是GCD? Grand Central Dispatch或者GCD,是一套低层API,提供了一种新的方法来进行并发程序编写.从基本功能上讲,GCD有点像NSOperationQueue,他们都允许程序将

python因为其全局解释器锁GIL而无法通过线程实现真正的平行计算.这个论断我们不展开,但是有个概念我们要说明,IO密集型 vs. 计算密集型. IO密集型:读取文件,读取网络套接字频繁. 计算密集型:大量消耗CPU的数学与逻辑运算,也就是我们这里说的平行计算. 而concurrent.futures模块,可以利用multiprocessing实现真正的平行计算. 核心原理是:concurrent.futures会以子进程的形式,平行的运行多个python解释器,从而令python程序可以利用

用Python可以很容易就能写出并发程序,这种程序可以在同一时间做许多间不同的事情.我们也可以通过系统调用.子进程(subprocess)及C语言扩展来实现并行处理. 第三十六条: 用subprocess模块来管理子进程 第三十七条:可以用线程来执行阻塞式I/O,但不要用它做平行计算 第三十八条:在线程中使用Lock来防止数据竞争 第三十九条:用Queue来协调个线程之间的工作 第四十条:考虑用协程来并发的运行多个函数 第四十一条:考虑用concurrent.futures来实现真正的平行计算

python因为其全局解释器锁GIL而无法通过线程实现真正的平行计算.这个论断我们不展开,但是有个概念我们要说明,IO密集型 vs. 计算密集型. IO密集型:读取文件,读取网络套接字频繁. 计算密集型:大量消耗CPU的数学与逻辑运算,也就是我们这里说的平行计算. 而concurrent.futures模块,可以利用multiprocessing实现真正的平行计算. 核心原理是:concurrent.futures会以子进程的形式,平行的运行多个python解释器,从而令python程序可以利用

目录贴:Kubernetes学习系列 在程序设计领域,面向对象设计和面向对象语言是大家最为熟悉和强大的工具,而面向对象除了其强大的核心特性之外,还有人们通过实践总结出来的一系列设计模式,可以用来解决实际应用设计中的一些复杂问题. 云原生应用运行的环境都是复杂的分布式环境,在这种情况下,一些有用的设计模式可以起到四两拨千斤的作用,而K8s社区推出的容器设计模式,则是结合了K8s集群的微服务模型提出的一系列可重用的解决典型分布式系统问题的模式.目前K8s社区推出的容器设计模式主要分为三大类: 1) 

Hadoop & Spark 概述 Apache Hadoop 是一种通过服务集群并使用MapReduce编程数据模型完成大数据的分布式处理框架,核心模块包括:MapReduce,Hadoop Utilites,YARN(Yet Another Resource Negotiator)和HDFS(Hadoop Distributed File System). MapReduce是一种提供平行计算的编程模型,具有位置感知计划(locality-aware scheduling),容错(fault

python因为其全局解释器锁GIL而无法通过线程实现真正的平行计算.这个论断我们不展开,但是有个概念我们要说明,IO密集型 vs. 计算密集型. IO密集型:读取文件,读取网络套接字频繁. 计算密集型:大量消耗CPU的数学与逻辑运算,也就是我们这里说的平行计算. 而concurrent.futures模块,可以利用multiprocessing实现真正的平行计算. 核心原理是:concurrent.futures会以子进程的形式,平行的运行多个python解释器,从而令python程序可以利用