현재 Jenkinsfile에 병렬로 실행되는 여러 빌드가 있습니다. 그러나 마스터 서버는 다소 과장되어 있습니다. 그래서 내 생각은 그것의 빌드를 구성된 값으로 제한하는 것입니다. concurrentbuild. https://issues.jenkins-ci.org/browse/JENKINS-44085은 저에게 영감을주었습니다. 그러나 저는 계획에 조금 갇혀
전방 전파 중에 계산 시간을 줄이기 위해 훈련 된 CNN의 각 레이어를 병렬로 실행하고 싶습니다 (기본적으로 FPS에 너무 많은 영향을 미치지 않으면 서 카메라를 포함하는 실시간 응용 프로그램의 CNN을 실행하고 싶습니다). 각 레이어에 대해 입력 대기열과 출력 대기열을 유지합니다. 각 레이어는 입력 레이어에서 BLOB를 처리하고 출력 레이어에 덤프 할 수
이 예제에서는 세 개의 명령이 병렬로 실행됩니다. 키보드 단축키를 사용하여 명령을 종료하거나 종료 할 때 명령이 계속 출력되는 것 같습니다. ➜ example: ✗ sh ./scripts.sh
three
one
two
four
done
➜ example: ✗ sh ./scripts.sh
^C%➜ example: ✗ one
three
two
나는 매초 초 JVM의 Process ID, CPU and Memory을 캡처하고 출력을 파일에 기록하는 쉘 스크립트를 가지고있다. 아래 코드는 다음과 같습니다. JVM="aaa001_bcdefx01"
systime=$(date +"%m-%d-%y-%T")
for i in {1..10}
do
PID=`ps -auxwww | grep "jdk" | g
R에서 부스트 된 회귀 트리를 빠르게 실행하기 위해 병렬 처리를 사용하려고합니다. BiocParallel 패키지 (http://lcolladotor.github.io/2016/03/07/BiocParallel/#.WiqF7bQ-e3c)를 사용하고 있습니다. 몇 가지 더미 데이터를 만든 다음 두 개의 BRT 모델을 실행하는 기능을 설정했습니다. 직렬 모델에서
특정 열의 값에 따라 다른 파일에 쓰고 싶은 커다란 데이터 프레임이 있습니다. 첫 번째 함수는 키가 쓸 파일이고 값이 원래 데이터 프레임의 하위 집합 인 numpy 배열 인 사전을 사용합니다. def write_in_parallel(inputDict):
for key,value in inputDict.items():
df = pd.Dat
나는 오디오를 재생 중이고 동시에 키보드에서 입력을 받는다. 나는 이것을 달성하기 위해 스레딩을 사용했다. 내가 오디오를 실행하고 메인 스레드에서 입력을 듣고 새 스레드를 만들었습니다. 하지만 키보드의 특정 입력을 기반으로 오디오 재생을 중지하고 싶습니다. 다른 스레드에서 스레드를 "종료"할 수 없기 때문에 오디오 재생이 중지되지 않은 한 오디오 스레드가
에 2.2.0 dataframe 분할 쓰기 pyspark 각 파티션 (그룹)을 S3의 자체 위치에 기록합니다. drive_id로 파티션 된 S3 위치에 Athena 테이블을 정의해야합니다. drive_id로 쿼리하면 데이터를 매우 효율적으로 읽을 수 있습니다. #df is spark dataframe
g=df.groupBy(df.drive_id
일부 자습서와 여기에 stackoverflow에 어떤 사람들의 도움으로, 나는이 기본 병렬 (여러 파일) csv -> 배열 리더를 꿰매 관리했습니다. 더 빨리 할 수 있을까요? 나는 파일을 메모리에 미리로드하거나, 어떻게 든 스레드를 최적화하거나, cuda (일부 작은 경험이있는)에서 일부 작업을 수행 할 가능성에 대해 여기 저기 읽었습니다. 그러나
하나의 R 스크립트를 실행하기 위해 여러 노드의 CPU 코어를 활용하고 싶습니다. 각 노드에는 16 개의 코어가 포함되어 있으며 Slurm 도구를 통해 나에게 할당됩니다. 지금까지 내 코드는 다음과 같습니다 ncores <- 16
List_1 <- list(...)
List_2 <- list(...)
cl <- makeCluster(ncores)