并行编程学习第2页

DeepSeek如何重塑我的编程学习：计算机新生的AI实践

目录前言邂逅DeepSeek：从困惑到惊喜初学编程的困境DeepSeek的优势️DeepSeek在编程学习中的运用注释算法逐步分析调试帮助跨语言迁移学习AI时代学习方法论革新知识获取方式转变新型学习能力培养反思与展望反思展望总结前言大家好

EnigmaCoder·2025-02-20 14:52

Java平台上的多线程与多核处理研究

Java作为一种广泛使用的编程语言，提供了多线程编程的强大支持，使得开发者能够在多核环境下实现并行计算。

向哆哆·2025-02-20 14:47

C++ 多线程

这些线程可以并行执行，从而提高程序的执行效率。

lly202406·2025-02-20 10:09

如果MLlib 中没有所需要的模型，如何使用 Spark 进行分布式训练？

数据并行：每个节点会处理数据的不同部分，并计算该部分的梯度或模型参数。自定义算法：如果使用的是自定义算法（

是纯一呀·2025-02-20 08:57

Flink CDC报错ArrayIndexOutOfBoundsException解决思路

FlinkCDC用两个并行度会报错。一个并行度就不会报错。不知道是什么原因？同步java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException？

学亮编程手记·2025-02-20 08:53

KTransformers如何通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术显著加速大语言模型的推理速度？

KTransformers通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术显著加速大语言模型的推理速度，具体体现在以下几个方面：内核级优化：KTransformers采用了高效的内核级优化技术，包括对

魔王阿卡纳兹·2025-02-20 04:53

深入浅出：CUDA是什么，如何利用它进行高效并行计算

为了满足这些需求，NVIDIA推出了CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture），这是一种并行计算平台和编程模型。

码上飞扬·2025-02-20 03:38

【深度学习pytorch-93】Transformer 相比 RNN 的优势

以下是Transformer相比RNN的主要优势：1.并行计算能力RNN的局限性RNN是按顺序处理输入的，即每个时间步的输出都依赖于前一个时间步的输出。这意味着，在训练

华东算法王·2025-02-20 02:04

函数式编程倡导的「不可变数据结构」如何保证性能

这一特点使得函数式编程能够简化并行计算、避免副作用，进而提高程序的可靠性和可维护性。然而，不可变数据结构可能带来的性能问题，例如内存的使用、数据复制的成本等

·2025-02-20 00:53

深入了解多线程编程：从并发到并行的转变

深入了解多线程编程：从并发到并行的转变引言在现代软件开发中，多线程编程是提升性能和响应能力的重要手段。随着多核处理器的普及，单线程应用越来越难以充分利用计算机的处理能力。

大梦百万秋·2025-02-19 23:33

DeepSeek接入大数据能做什么

在大数据领域可以通过以下方式切入，结合其核心能力提供创新解决方案：一、DeepSeek接入大数据领域的技术路径多模态数据处理能力支持文本/图像/视频/传感器数据的统一处理自主研发的MoE（MixtureofExperts）架构可并行处理异构数据超大规模特征工程基于千亿参数模型的自动特征提取支持非结构化数据的深度语义解析实时计算优化自研分布

PersistDZ·2025-02-19 22:59

常用的高性能计算工具有哪些

它通过并行计算和优化算法，

这题有点难度·2025-02-19 21:24

【nvidia】NCCL禁用P2P后果权衡

计算bound场景：模型参数量较小（如参数量未超出单卡显存容量，使用纯数据并行）或计算密度极高（如大batchsize下的矩阵运算）时，A100的计算能力（FP16/FP32算力）可能被充分利用，此时训练是计算

x66ccff·2025-02-19 18:28

（一）大数据---Hadoop整体介绍（架构层）----（组件(3)

========================================================基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计

2401_84166965·2025-02-19 16:15

正式开源：使用Kafka FDW 加载数据到 Apache Cloudberry™

ApacheCloudberry™(Incubating)由GreenplumDatabase核心开发者创建，是一款领先且成熟的开源大规模并行处理（MassivelyParallelProcessing

·2025-02-19 15:58

深入浅出gRPC：原理、HTTP/2协议与四种通信模式详解

优势：支持多路复用（Multiplexing），即在单一TCP连接上并行传输多个请求/响应，避免队头阻塞。2.头部压缩（HPACK）描述：使用HPACK算法压缩

老赵骑摩托·2025-02-19 13:44

【好玩的Docker项目】使用Docker轻松搭建游戏化编程学习平台

【好玩的Docker项目】使用Docker轻松搭建游戏化编程学习平台前言一、项目介绍1.1项目简介1.2主要特点二、本次实践规划2.1本地环境规划2.2本次实践介绍三、本地环境检查3.1检查Docker

江湖有缘·2025-02-19 12:07

智能停车收费-------如何用stm32G431结合LCD的uC8230型液晶控制器的驱动程序显示动态二维码

通常，这类LCD控制器可能使用SPI或者8080并行接口。查一下uC8230的数据手册，确认接口类型和引脚配置。比如，如果使用SP

A星空123·2025-02-19 11:58

cuda编程入门——并行归约(五)

CUDA编程入门—并行归约（数组求和为例）在并行计算中，归约（Reduction）是一种将多个数据通过特定操作（如求和、求最大值等）合并为单一结果的并行算法。

我不会打代码啊啊·2025-02-19 07:02

cuda编程入门——并行性与异构性概念

CUDA编程入门一基于cuda的异构并行计算并行性一、并行性的概念与分类概念并行性旨在通过同时处理多个任务或数据元素来提高计算速度和效率。

我不会打代码啊啊·2025-02-19 07:32

Spring Boot整合RabbitMQ

并行的方式：将注册信息写入数据库后，同时发送注册成功的邮件和短信。

Java架构设计·2025-02-19 06:56

Spring 事务隔离级别事务传播特性 @Transactional使用

chudaxiakkk·2025-02-19 05:10

Spring Boot整合EasyExcel并行导出及Zip压缩下载

harmful_sheep·2025-02-19 04:35

C#编程的技术难点有什么

其中，异步编程与并发编程是C#开发中常见且具挑战性的难点，特别是在多线程和任务并行的处理上，需要合理运用相关的工具

·2025-02-19 02:14

DeepSeek大模型的发展的十问十答

Transformer架构的大型语言模型，具体介绍如下：1.架构基础Transformer架构：DeepSeek大模型基于Transformer架构，该架构由Google在2017年提出，以自注意力机制为核心，能够并行处理输入序列中的每个元素

科技互联人生·2025-02-19 00:25

大规模GPU集群的进阶之路

它的并行处理能力非常强大，能够同时处理多个任务和数据，因此被广泛用于图形渲染、视频处理、深度学习、科学计算等领域。

卢旗·2025-02-18 23:47

智能化工具软件在教育领域的革命性应用：InsCode AI IDE引领编程教育新时代

然而，对于许多初学者来说，编程学习往往充满了挑战和困惑。如何让编程变得更

InsCode AI IDE·2025-02-18 18:43

flutter常见面试题（欢迎私信投稿——更新到10）

对象表示异步操作的结果，我们通常通过then（）来处理返回的结果async用于标明函数是一个异步函数，其返回值类型是Future类型await用来等待耗时操作的返回结果，这个操作会阻塞到后面的代码isolate异步并行多个任务

郝晨妤·2025-02-18 06:16

在Hadoop集群中实现数据安全：技术与策略并行

在Hadoop集群中实现数据安全：技术与策略并行随着大数据技术的广泛应用，Hadoop已经成为处理和存储海量数据的首选平台。

Echo_Wish·2025-02-17 23:50

音视频合成功能

2.2多个音频文件并行合成。备注：多个音频文件编码类型要一致，还要确保封装格式是支持的。方案描述TS侧通过XC

·2025-02-17 20:27

50 【Go版本变化】

这个release核心聚焦在实现工作上，重点是garbagecollector（垃圾回收）和并行处理的垃圾回收器，这些改动也会在之后的几个版本中不断优化。并且，栈区是连续的，需要内存时能真实

weixin_30270561·2025-02-17 19:10

Python面试题：解释一下什么是 Python 的 GIL（全局解释器锁）

这意味着，即使在多核处理器上，Python程序也不能通过多线程实现真正的并行执行。GIL的背景GIL是由CPython解释器实现的，它是为了简化内存管理而引入的。

杰哥在此·2025-02-17 04:30

【Stable Diffusion部署至GNU/Linux】安装流程

显卡与计算架构介绍CUDA是NVIDIAGPU的专用并行计算架构技术层级说明CUDAToolkit提供GPU编译器(nvcc)、数学库(cuBLAS)等开发工具cuDNN深度神经网络加速库（需单独下载）

星星点点洲·2025-02-17 00:34

使用Wiki.js配置LDAP认证的编程学习

在本文中，我们将探讨如何使用Wiki.js配置LDAP认证。LDAP（轻量级目录访问协议）是一种常用的用于身份验证和授权的协议，它可以让我们将用户凭据存储在中央目录服务器上，以便在不同的应用程序中进行身份验证。Wiki.js是一款功能强大的开源知识管理和文档协作平台，它提供了许多扩展功能，其中之一就是支持LDAP认证。通过配置LDAP认证，我们可以让用户使用他们在LDAP服务器上的凭据登录Wiki

飘逸徜徉在自由的云端·2025-02-16 20:04

Multi-Thread多线程

进程中包含了线程,每个线程执行不同的任务不同的进程使用不同的内存空间,同一进程下的线程共享内存空间线程更轻量，线程上下文切换成本一般上要比进程上下文切换低(上下文切换指的是从一个线程切换到另一个线程)并行与并发的区别并行是指多个

yadanuof·2025-02-16 16:33

【Java进阶篇】——第9篇：Lambda表达式与Stream API

它们简化了集合操作、提升了代码可读性，并通过并行处理优化了性能。本文将从基础语法到实战应用，系统解析Lambda与Stream的核心概念，并结合实际案例展示其强大能力。

猿享天开·2025-02-16 14:49

pdsh 2.29 源码编译安装教程

pdsh2.29源码编译安装教程简介pdsh(ParallelDistributedShell)是一个高效的多服务器并行shell命令执行工具。本文将详细介绍如何从源码编译安装pdsh2.29版本。

云墨丹青·2025-02-16 10:21

Flink-k8s弹性扩缩容原理和部署步骤

背景和现状目前行内提交flink作业采用Nativekubernetes模式，提交作业时会指定并行度和taskmanager使用的内存及cpu数量。

spring208208·2025-02-16 07:21

清华大学KVCache.AI团队联合趋境科技联合的KTransformers开源项目为什么那么厉害

以下是KTransformers的详细介绍：1.核心特点高性能优化：KTransformers通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术，显著加速模型推理速度，降低硬件门槛。

魔王阿卡纳兹·2025-02-16 03:52

软件架构设计分层架构与 PO、VO、DTO、BO、POJO、BO/DO、DAO

架构始于建筑，是因为人类发展（原始人自给自足住在树上，也就不需要架构），分工协作的需要，将目标系统按某个原则进行切分，切分的原则，是要便于不同的角色进行并行工作。

s_nshine·2025-02-16 00:08

明远智睿核心板在智能家居与工业网关中的应用实践

**方案优势**：-四核A35的并行处理能力可同时运行协议转换、规

myzr123·2025-02-15 17:11

深度学习基础知识

cuda简介：CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由NVIDIA开发的一种并行计算平台和应用程序编程接口（API）。

namelijink·2025-02-15 15:22

Python 并发处理

特点介绍了一些最流行的库和框架，并深入探讨了如何将这些库用于您自己的高并发、高性能Python程序介绍了能够用Python编写您自己的并发和并行软件系统所需的并发的基本概念介绍调试和异常处理等概念，以及一些允许您创建事件驱动和反应式系统的最流行的库和框架内容加快速度并行化线程的生命线程间同步线程之间的通信调试和基准测试执行和池多进程事件驱动编程反应式编程使用

亚图跨际·2025-02-15 15:21

DeepSeek接入Python，一般电脑也能飞速跑，确实可以封神了！

1)大模型在本地搭建，除了能够方便个人知识库管理，详见上一篇介绍，还能提效编程学习，比如Python，Java等，学编程就像学做事的思路和逻辑，挺重要也很有意思。

算法channel·2025-02-15 14:49

16、单片机串口原理与应用

文章目录1、什么是计算机通信2、并行通信方式3、串行通信方式4、串行同步通信原理5、串行异步通信原理6、串行异步通信的数据格式7、串行通信的错误校验8、波特率和比特率9、RS-232串口通讯原理图10、

Geek@Yang·2025-02-15 14:46

Bengio新作Aaren：探索Transformer性能与RNN效率的融合

Aaren不仅能够并行训练，而且能够在推理时高效地更新新令牌，仅需要常数内存。实验表明，Aaren在四个流行的序列问题设置（强化学习、事件预测、时间序列分类和时间序列预测）的38个数据

AI记忆·2025-02-15 03:17

发文新思路！双通道CNN的惊人突破，准确率接近100%！

其核心优势在于并行卷积层设计，能够同时处理更多特征信息，从而显著提升模型的特征表示能力和识别精度。这种架构不仅提高了计算效率，还有效降低了过拟合风险，使其在复杂视觉任务中表现卓越。

沃恩智慧·2025-02-15 03:45

【笔记】使用 Pytorch 进行分布式训练

最简单的数据并行作为最简单的并行计算方式，使用nn.Data

LittleNyima·2025-02-14 23:49

python 并行框架_基于python的高性能实时并行机器学习框架之Ray介绍

前言加州大学伯克利分校实时智能安全执行实验室(RISELab)的研究人员已开发出了一种新的分布式框架，该框架旨在让基于Python的机器学习和深度学习工作负载能够实时执行，并具有类似消息传递接口(MPI)的性能和细粒度。这种框架名为Ray，看起来有望取代Spark，业界认为Spark对于一些现实的人工智能应用而言速度太慢了;过不了一年，Ray应该会准备好用于生产环境。目前ray已经发布了0.3.0

weixin_39778582·2025-02-14 20:54

python使用ray框架改进原有代码，实现多进程与分布式

安装依赖：pipinstall-ihttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/'ray[default]'ray框架可以在几乎不改变现有代码的基础上实现分布式与并行计算

呆萌的代Ma·2025-02-14 20:54

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