并行池第12页

均薪23W还缺人，FPGA工程师到底有多重要?

尤其是在高性能计算、边缘计算等场景下，FPGA凭借其高并行计算能力和灵活性，成为不可或缺的技术方案。

博览鸿蒙·2025-02-10 20:22

【Python】zip()函数详解

文章目录1.zip()用法1.1基本用法1.2不等长的可迭代对象1.3多个可迭代对象1.4zip和字典1.5解压zip2.zip()应用场景2.1并行遍历多个序列2.2构建字典2.3用于矩阵转置Python

小小小小祥·2025-02-10 20:50

100.12 AI量化面试题：量化金融中什么是蒙特卡罗模拟？

目录0.承前1.解题思路1.1基础概念维度1.2应用场景维度1.3实践实现维度2.基础实现方法2.1几何布朗运动模拟2.2期权定价实现3.高级优化技术3.1方差缩减方法3.2并行计算实现4.风险度量应用

AI量金术师·2025-02-10 15:17

面试官：如何在千万级数据中查询 10W 的数据，都有什么方案？

前言在开发中遇到一个业务诉求，需要在千万量级的底池数据中筛选出不超过10W的数据，并根据配置的权重规则进行排序、打散（如同一个类目下的商品数据不能连续出现3次）。

搬山道猿·2025-02-10 13:55

Java线程池进阶

微信订餐小程序课程视频https://edu.csdn.net/course/detail/36074Python实战量化交易理财系统https://edu.csdn.net/course/detail/35475线程池是日常开发中常用的技术

pythonxxoo·2025-02-10 12:51

浅谈JAVA线程池的使用注意事项

线程池是一种执行器（Executor），用于在一个后台线程中执行任务。通过重用已经创建的线程来执行新的任务，线程池提高了程序的响应速度，并且提供了更好的系统资源管理。

微笑的曙光（StevenLi）·2025-02-10 12:19

Linux高级--3.1.2.4 内存池--jemalloc使用

安装和接口使用：jemalloc是一个高性能内存分配库，可以直接替代系统默认的malloc实现，广泛用于需要优化内存管理的场景。以下是如何使用jemalloc的详细说明。1.安装jemallocLinux下安装方法1：通过包管理器安装#Ubuntu/Debiansudoapt-getinstalllibjemalloc-dev#CentOS/RHELsudoyuminstalljemalloc方法

忆源·2025-02-10 11:12

【jyy os 2024】并发

->代码是有一部分没办法并发执行，有一部分可以并发执行的->实际的计算是可以并行的。我们可以用很少的时间（阻止并发），把计算任务分配出去，剩下的时间都是在做局部

Shadow10260530·2025-02-10 10:33

头歌实训第1关：生产者与消费者问题

头歌实训第1关：生产者与消费者问题任务描述本关任务：程序4-1.c模拟了1个生产者和1个消费者，请改写该程序，模拟5个生产者和5个消费者，它们共享一个包含8个缓冲区的缓冲池。

Shadow10260530·2025-02-10 10:33

流式传输的实现为什么需要缓存？

流畅播放：缓存提供了一个小的数据池，允许播放内容在网络数据传输过程中保持流畅，而不被网络延迟或抖动所打断。预加载：缓存可以在播放之前预加载一些数据，减少或消除播放开始

学习嵌入式的小羊~·2025-02-10 10:30

模型编排与编排工具示例

这通常涉及到模型的串行或并行组合，使得不同模型的输出可以作为其他模型的输入，或者多个模型的结果可以共同用于决策。模型编排在构建复杂的AI系统和自动化工作流中具有重要作用。

Ai玩家hly·2025-02-10 09:27

Python模块学习 - fabric

fabric依赖于paramiko进行ssh交互，fabric的设计思路是通过几个API接口来完成所有的部署，因此fabric对系统管理操作进行了简单的封装，比如执行命令，上传文件，并行操作和异常处理等

anhuoqiu1787·2025-02-10 05:08

算力机房选择RoCE还是InfiniBand（IB）

这允许高吞吐、低延迟的网络通信，尤其适合在大规模并行计算机集群中使用。RDMA技术有

helpme流水·2025-02-10 03:52

CUDA环境配置

本文介绍Ubuntu14.04下CUDA环境的安装过程标签高性能计算（HPC）并行化加速学习CUDA最好的去处还是NVIDIA官网，上面许多文档写的都相当不错，比如CUDA编程指南、如何使用cuRand

波小澜·2025-02-10 00:29

MapReduce是什么？

它是分布式计算的一个重要概念，通常用于处理海量数据并进行并行计算。MapReduce的基本思想是将计算任务分解为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。

头发那是一根不剩了·2025-02-09 16:03

pgBackRest 是专为 PostgreSQL 设计的开源备份与恢复工具，以其高性能、可靠性和灵活性著称

它支持全量备份、增量备份、并行备份/恢复和加密等特性，适用于大规模数据库和关键业务场景。

zxrhhm·2025-02-09 13:14

Ollama部署 DeepSeek-R1:70B 模型的详细步骤

若使用NVIDIAT4（16GB显存），需多卡并行（如8卡）或开启量化（如q4_0、q8_0）。内存需求：建议至少64GB系统内存。存储空间：模型文件约40-140GB（取决于量化方式）。

MonkeyKing.sun·2025-02-09 12:11

RK3568的ISP功能

接口兼容：支持MIPI-CSI（2-4Lane）、DVP并行接口、LVDS等，适配多种传感器。图像增强处理3D降噪（3DNR）

沐风_ZTL·2025-02-09 12:35

Python中实现单例模式的最佳实践

这种模式在多个场景中都很有用，比如配置管理、日志记录、线程池等。Python作为一种灵活且强大的编程语言，提供了多种实现单例模式的方法。

清水白石008·2025-02-09 11:30

设计模式-单例模式

应用场景数据库连接池（避免频繁创建销毁连接）配置文件管理器（统一读取配置）日志记录器（保证日志顺序一致性）Spring中的Bean默认作用域生活

点滴汇聚江河·2025-02-09 11:27

20个python经典最新热点面试题，以及对应的答案和超全超详细解析

对于CPU密集型任务，GIL的存在会限制多线程的并行性能，因为即使在多核处理器上，

计算机搬砖艺术家·2025-02-09 09:15

14.4K+ Star！GPT Researcher：一个基于AI的智能研究助手

GPTResearcher的设计灵感来源于最新的Plan-and-Solve和RAG论文，目标是解决错误信息、速度、确定性和可靠性问题，通过并行化智能体工作而不是同步

鱼满满记·2025-02-09 07:00

c/c++蓝桥杯经典编程题100道（14）矩阵转置

仅限方阵，难度★★）四、C++实现解法1：使用STL容器（难度★☆）解法2：原地转置优化（方阵，难度★★）五、总结对比表六、特殊方法与内置函数补充1.C语言中的变长数组（VLA）2.C++的swap函数3.并行化优化一

tamak·2025-02-09 07:29

【CUDA】 GPU与CPU体系结构对比

1.GPU与CPU运算性能对比在面对并行任务处理时,CPU与GPU的体系结构在设计理念上有着根本的区别。

WHAT816·2025-02-09 05:16

AI硬件加速：CPU vs GPU性能对比

AI硬件加速：CPUvsGPU性能对比关键词：人工智能、硬件加速、CPU、GPU、性能对比、硬件架构、并行计算、优化策略、项目实战摘要：本文将深入探讨AI硬件加速领域中的两个核心组件：CPU和GPU，通过性能对比分析

AI天才研究院·2025-02-09 05:06

.NET FrameWork 4.0 新特性

具体来说，本文中将介绍.NET框架4的如下一些新功能和改进特征：应用程序兼容性和部署\内核新功能及改进\托管扩展框架\并行计算\网络编程\Web开发\客户端开发\数据\通信和工作流一、应用程序兼容性和部署除了一些在安全

浪子回头了·2025-02-09 04:35

5000字带你精通golang sync包的所有姿势

golang是一门支持并发编程的语言，它提供了goroutine和channel等机制来实现多个任务的并行执行。但是，并发编程也会带来一些挑战，比如数据竞争、死锁、内存泄漏等。

bactcolor·2025-02-09 04:04

沸点 | 嬴图Powerhouse全面发布：从用户视角看嬴图实时图数据库的成长与价值

嬴图Powerhouse，直译过来就是能量站、动力站，它是嬴图自2019年发布高密度并行图计算引擎以来的一个里程碑，包括对整个产品架构的一个彻底革新，为大量复杂数据进行计算、分析和存储提供了快速和强大的动力支持

XAI嬴图·2025-02-09 03:28

解决Spring Boot中Druid连接池“discard long time none received connection“警告

在使用SpringBoot结合Druid连接池时，开发者可能会遇到"discardlongtimenonereceivedconnection"的警告信息。

m0_74824044·2025-02-08 20:35

nginx技术底层

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、进程模型二、事件驱动与异步IO事件通知机制多路复用非阻塞IO事件处理循环四、内存管理内存池机制对象复用五、零拷贝技术六、模块化设计七

沉默monkey·2025-02-08 16:09

【MapReduce】分布式计算框架MapReduce

它的设计初衷是解决搜索引擎中大规模网页数据的并行处理问题，之后成为ApacheHadoop的核心子项目。它是一个面向批处理的分布式计算框架；在分布式环境中，MapRedu

桥路丶·2025-02-08 15:00

vue - element UI table合并行合并列

vue-elementUItable合并行合并列Max.Bai2019-12先看下效果：0.基本思路合并行：如果上一行和这一行值一样，开始计算span，不一样就返回合并span合并列：如果上一列和这一列值一样

max229max·2025-02-08 15:00

vue 表格动态合并行和列

exportdefault{name:'component_name',data(){return{loading2:false,tableData2:[这里数据就不写了],//行合并数据和列合并数据spanRowArrs:[],spanColArrs:[],pos:0//角标索引};},methods:{//data==>后端返回表格数据//prop==>依据前端表格渲染的prop值,按顺序传入

橙s曦·2025-02-08 14:29

workerpool，JavaScript强大的线程池库！

倔强青铜3·2025-02-08 14:25

Java多线程与高并发专题——线程池源码剖析

引入我们先梳理一下如何自定义线程池，首先ThreadPoolExecutor中，一共提供了7个参数，每个参数都是非常核心的属性，在线程池去执行任务时，每个参数都有决定性的作用。

黄雪超·2025-02-08 09:48

第19章《VTK并行渲染》

在VTK中，并行渲染是一种优化计算和渲染性能的技术，尤其在处理大规模数据集时非常重要。VTK提供了一些工具和方法来利用多核处理器、分布式计算环境以及GPU加速来进行并行渲染。

《雨声》·2025-02-08 07:32

基于C++11并发库的线程池与消息队列多线程框架——std::condition_variable 类

condition_variable类是用来阻塞线程或者是多线程的同步原语，直到另一个线程修改完共享变量（thecondition）,并通知condition_variable。尝试修改变量的线程必须：获得std::mutex，典型的通过std::lock_guard()加锁后对变量进行修改在std::condition_variable上执行notify_oneornotify_all即使共享变

godqiao·2025-02-08 06:54

2025年大年初一篇，C#调用GPU并行计算推荐

C#调用GPU库的主要目的是利用GPU的并行计算能力，加速计算密集型任务，提高程序性能，支持大规模数据处理，优化资源利用，满足特定应用场景的需求，并提升用户体验。

zzlyx99·2025-02-08 02:30

一分钟跟着咱奶学会如何创建和使用线程池

前言在Java开发中，线程池是管理多线程任务的核心工具，它能有效复用线程、减少资源消耗。接下来坐稳扶好,跟着咱奶发车啦!一、为什么要用线程池？

抽象具象化·2025-02-08 02:56

深入解析Java三大字符串类：String vs StringBuffer vs StringBuilder的全面对比与应用指南

二、三大字符串类详解1.String类特性：不可变性（Immutable）字符串常量池优化线程安全（天然不可变）Strings

添砖java@·2025-02-07 22:31

【node-gyp】坑爹的BUG node.lib: fatal error LNK1106 解决方案

若要启用并行生成，请添加“/m”开关

一墨滢一·2025-02-07 19:20

45个数据库SQL性能优化方案

1MySQL的执行流程为了更好的取优化SQL，这里先总结了一下SQL执行流程：1、客户端请求到服务端，服务端通过数据库连接池，用JDBC连接数据库驱动。

huang714·2025-02-07 19:48

周期性任务线程池 - ScheduledThreadPoolExecutor & DelayedWorkQueue

一般来讲，周期性任务或者定时任务包含两大组件：一个是执行任务的线程池，一个是存储任务的存储器。还记得Quartz吗？

weixin_44612246·2025-02-07 18:13

计划任务线程池ScheduledThreadPoolExecutor原理

Preview部分内容来源：《深入浅出Java多线程》-计划任务前置知识：Java线程池原理，不了解的同学可以看这个：Java线程池执行与线程复用的原理JDK版本：OpenJDK16.0.2使用样例将消息

萧离x1aolone·2025-02-07 18:12

深入理解java并发编程之线程池原理和源码

队列：队列是先进先出的数据结构，就是先进入队列的数据，先被获取。但是有一种特殊的队列叫做优先级队列，它会对插入的数据进行优先级排序，保证优先级越高的数据首先被获取，与数据的插入顺序无关。|**public**ThreadPoolExecutor(**int**corePoolSize,核心线程数**int**maximumPoolSize,非核心线程数**long**keepAliveTime,时

过客飞飞·2025-02-07 18:42

定时任务线程池ScheduledThreadPoolExecutor

1、创建最大线程数设为Integer.MAX_VALUE，非核心线程空闲时间设置为0。2、方法packageThreadPool;importjava.time.LocalDateTime;importjava.time.format.DateTimeFormatter;importjava.util.concurrent.Executors;importjava.util.concurrent.

immdwbs·2025-02-07 18:41

【java】java 定时任务线程池 ScheduledThreadPoolExecutor 源码阅读

文章目录1.概述1.1问题1.2简介1.2数据结构2.源码解析2.1接口和类2.1.1Delayed接口2.1.2ScheduledFuture接口2.1.3DelayedWorkQueue2.1.3.1take2.1.3.2offer2.1内部类ScheduledFutureTask2.1.1属性2.1.2构造方法2.1.3compareTo2.1.4核心方法run()2.1.5cancel方法

九师兄·2025-02-07 18:10

MOE-conformer 流式多语种语音识别

每个专家是一个独立的神经网络(可以是MLP、CNN、RNN等)输入数据会被路由分配到不同的专家进行处理，目的是确定最适合处理输入的专家模型各个专家独立处理得到的结果进行加权聚合后输入结果各个专家独立计算，容易实现数据并行通过组合不同专家的强项

深度学习-视听觉·2025-02-07 14:16

第五期：智能投顾的监管套利艺术 - 基金投顾牌照下的理财破局之道

牌照狩猎时代的生存法则1.1基金投顾牌照的战略纵深牌照权限解剖（证监会2024版）：1.允许代客户作出投资决策（需保存完整决策日志） 2.收费模式突破：可采用按资产规模收费（0.5%-1.8%/年） 3.产品池限制

abxzq19870214·2025-02-07 14:41

分布式数据库缓存的基本概念？MemCache和redis的详细比较？

目前市场上常见的数据库缓存系统是MemChace和Redis,他们的主要区别如下：MemChace：数据类型是简单的key/value结构，不支持持久性，分布式存储为客户端哈希分片/一致性哈希，支持多线程，内存管理为私有内存池/

mischen520·2025-02-07 11:24

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