몇 가지 통계를 만들고 싶습니다. 여기서는 dataframe1의 모든 행과 dataframe2를 비교합니다. 이것은 대용량 데이터 프레임 (300,000 개의 행과 4 만 개의 행)이므로 많은 것을 비교할 수 있습니다. 몇 가지 기능을 만들어 통계를 적용했습니다. 내가 궁금해 한 것은 dataframe1을 청크로 분할 할 수 있는지 여부가 여러 코어에서 이
Symfony 3 및 ReactPHP 라이브러리를 사용하여 모든 기능을 제어하고 동일한 함수 (subFunction() 코드) 비동기 적으로을 여러 번 호출해야합니다. 나는이 개 프로젝트 (프로젝트 1 및 프로젝트 2)가 : 프로젝트 1 코드 : /**
* Loop an array of urls and call sub function.
**/
publ
이것은 Ada에서 텍스트 기반의 책들과 마찬가지로 매우 제한적인 보호 된 경계 버퍼입니다. (이것은 더 큰 일의 일부이지만 최소한의 코드로 코드를 단순화하여 동작을 재현했습니다.) 1 개의 작업에 먹이를주고 "기본"본문에서 읽는 것이 좋습니다. 하지만 아래의 두 작업 (Putter 및 Getter)을 사용하면 첫 번째 Get에서 차단됩니다. 때문에하지 재평
병렬 병합을 사용하여 병합 병합을 만들 수 있습니까? 인터넷에서 임의의 의사 코드를 찾지 못했습니다. 왼쪽 및 오른쪽에 두 스레드를 생성하여 mergesort의 첫 번째 부분을 병렬 처리하는 방법 만 알고 있지만 병합을 어떻게 병렬화 할 수 있습니까? 이것은 병렬화해야하는 병합 코드입니다. public static int[] merge(int[] left,
가우스 제거를 위해 CUDA에서 단일 스레드 프로그램을 성공적으로 구현했으며 병렬 처리를 달성하고자합니다. 지금까지 병렬 코드를 보이는 같은 : __global__ void ParallelGaussian(double* A)
{
int index = threadIdx.x;
int stride = blockDim.x;
if (in
두 가지 벡터 목록이 있습니다. A = np.random.rand(100,2000)
B = np.random.rand(100,1000)
은 그때 그때 제 등을 제, (B)의 첫 번째 엔트리와의 첫 번째 항목의 외적을 계산해야한다. 본래의 루프 outers = []
for a, b in zip(A,B):
outers.append(np.oute
행 단위 작업을 수행하는 함수를 사용하여 집계하려는 Pyspark DataFrame이 있습니다. 는 I는 4 열을 가지고 있고, 열 AI의 각 고유 값을 컬럼 B, C, D I이 방법에 사용하고있는 행 단위 통합해야 : 을 이 사용하는 독특한 값을 가져 A_uniques = df.select('A').distinct()
def func(x):
각 경로마다 ~ 10,000 개의 간단한 경로와 사이클이있는 비교적 작은 방향 그래프 (~ 10 노드)로 작업하고 있습니다. 나는 이러한 단순한 경로와 순환을 모두 가로 지르는 총 비용의 정렬 된 목록을 유지하려고합니다. 내 모서리에는 여러 가지 다른 가중치가 있지만 집계 함수는 모두에 대한 교환 가능/연관성 (예 : 합계 및 곱하기)입니다. 지금은 ret
벡터에 대해 수행하는 함수가 목록에 대해 parMap rpar 인 경우를 원합니다. 다음은 내가 가지고있는 것입니다. import Data.Vector
import Control.Parallel.Strategies
parMapVec :: (a -> b) -> Vector a -> Vector b
parMapVec f = map (runEval . r