管道并行

【赵渝强老师】达梦数据库MPP集群的架构

为了支持海量数据存储和处理等方面的需求，为高端数据仓库提供解决方案，达梦数据库提供了大规模并行处理MPP架构，以极低的成本代价，提供高性能的并行计算。

·2025-03-21 16:12

Flink命令行启动Job任务

Flink非交互式运行Job任务Flink命令行启动Job任务具体命令flink参数说明-c,--class-d,--detached后台运行-p,--parallelism并行度[test@xxx~]

平凡的运维之路·2025-03-21 13:30

稳定运行的以PostgreSQL数据库为数据源和目标的ETL性能变差时提高性能方法和步骤

提高PostgreSQL数据库ETL性能的核心思想是从数据库配置、查询优化、硬件资源、并行处理等多个方面入手。通过上述方法逐步优化，可以大幅提升ETL过程的效率。

weixin_30777913·2025-03-21 12:19

Marker可以快速且准确地将PDF转换为markdown格式。

针对书籍和科学论文进行了优化）支持所有语言移除页眉/页脚/其他杂质格式化表格和代码块提取并保存图像以及markdown将大多数方程转换为latex支持在GPU、CPU或MPS上运行工作原理Marker是一个由深度学习模型组成的管道

星霜笔记·2025-03-21 11:34

精挑20题：MySQL 8.0高频面试题深度解析——掌握核心知识点、新特性和优化技巧

MySQL8.0改进：通过索引优化、并行查询等提升性能，弥补查询缓存缺失的影响。2.InnoDB的行锁和表锁分别在什么场景下使用？答案：行锁：高并发场景下更新或查询

dblens 数据库管理和开发工具·2025-03-21 07:04

Transformer与图神经网络的融合与应用

Transformer最初应用于自然语言处理领域，通过自注意力机制实现了并行计

AI天才研究院·2025-03-21 07:58

高性能计算:GPU加速与分布式训练

传统的CPU架构虽然具有较强的通用性，但其并行计

AI天才研究院·2025-03-21 06:17

python 读取内存_python内存读写

虽然还需要一些额外的步骤来处理同步问题，但是有时候可以使用这种方法作为通过管道或者socket传输数据的替代方案。以上这篇python内存映射文件读写方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望

weixin_39981360·2025-03-21 05:14

Goose开源程序本地机上 AI 代理，能够从头到尾自动执行复杂的开发任务。Goose 不仅可以提供代码建议，还可以自主构建整个项目、编写和执行代码、调试故障、编排工作流程以及与外部 API 交互

无论您是在构建想法原型、优化现有代码，还是管理复杂的工程管道，goose都能适应您的工作流程并精确执行任务。goose专为实现最大的灵活性而设计，可与任何LLMAPI配合使用，并与支持

struggle2025·2025-03-21 01:43

深入理解 C++11 多线程编程：从入门到实践

C++多线程编程是指使用C++提供的多线程库来并行执行代码块，从而提高程序的性能和响应能力。C++11标准引入了多线程支持，使得在C++中进行多线程编程变得更加容易和直观。

小河cpp·2025-03-20 21:38

PyTorch 深度学习实战（19）：离线强化学习与 Conservative Q-Learning (CQL) 算法

在上一篇文章中，我们探讨了分布式强化学习与IMPALA算法，展示了如何通过并行化训练提升强化学习的效率。

进取星辰·2025-03-20 19:52

一切皆是映射：DQN训练加速技术：分布式训练与GPU并行

1.背景介绍1.1深度强化学习的兴起近年来，深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。作为一种结合深度学习和强化学习的强大技术，DRL能够使智能体在与环境交互的过程中学习最优策略，从而实现自主决策和控制。1.2DQN算法及其局限性深度Q网络（DeepQ-Network，DQN）是DRL的一种经典算法，它利用

AI天才研究院·2025-03-20 18:45

软件定义世界下的教育创新：高校计算机实验室应重心转向开源平台

•多版本隔离：支持同一服务器并行运行不同版本框架（如Django3.2教学版与4.1开发版），避免版本冲突导致30%的课堂时间浪费。•自助式环境创建：学生通过命令行快速申请带GP

·2025-03-20 18:59

NET Core 大数据处理

2.并行处理方式运用并行编程技术（像Parallel.ForEach

Gene Z·2025-03-20 18:11

探索 LangChain、Hugging Face、LM Studio 等 AI 应用工具

目录1.LangChainv0.2简介安装概念指南简单试用(1)模型选择(2)基础操作(3)更多操作Runnable调用链的连接Runnable并行自定义函数RunnableLambda额外assign

Alex程·2025-03-20 18:41

CUDA编程基础

一、快速理解CUDA编程1.1CUDA简介CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由NVIDIA推出的并行计算平台和应用程序接口模型。

清澜·2025-03-20 17:35

kvm虚拟化的概念与作用

CPU的虚拟化技术可以单CPU模拟多CPU并行，允许一个平台同时运行多个操作系统，并且应用程序都可以在相互独立的空间

千航@abc·2025-03-20 15:23

用LangChain构建自愈式生成式AI：颠覆传统知识库的智能问答系统实战

---##一、核心技术突破###1.1自愈式数据管道（Self-healingP

煜bart·2025-03-20 13:32

【初学者】请介绍一下指针分析（Pointer Analysis）？

它是编译器优化、程序验证、漏洞检测和并行化等领域的重要基础。1.指针分析的目标指针分析的主要目标是回答以下问题：指针变量可能指向哪些内存位置或对象？两个指针是否可能指向同一个内存位置（别名分析）？

lisw05·2025-03-20 09:00

纳米尺度仿真软件：Quantum Espresso_（21）.并行计算与性能优化

并行计算与性能优化在纳米尺度仿真中，计算资源的需求往往非常庞大。为了提高计算效率和缩短计算时间，并行计算和性能优化成为不可或缺的技术手段。

kkchenjj·2025-03-20 07:12

c++高性能多进程 cuda编程: safe_softmax实现 + cub::BlockReduce自定义归约操作

它允许线程块内的多个线程并行地对数据执行归约操作，cub::BlockRe

FakeOccupational·2025-03-20 06:35

单片机中断系统

一个高速主机和多个低速外设连接时，高速主机无法进行多任务并行处理。此时需引入“中断”。CPU在处理某一事件A时，另一事件B发出请求（中断请求）；CPU暂时中断当前的工作，转去处理事件B（中断响应和

C_Xurn·2025-03-20 00:17

【C#语言】C#中的同步与异步编程：原理、示例与最佳实践

文章目录⭐前言⭐一、同步编程：简单但低效的线性执行代码示例执行流程示意图同步编程特点⭐二、异步编程：非阻塞的高效执行代码示例执行流程示意图异步编程核心机制适用场景⭐三、并行异步编程：最大化性能代码示例执行流程示意图并行异步优势

JosieBook·2025-03-19 21:20

Apache storm

通过zk管理分布式环境和集群状态，并行地对实时数据执行各种操作。storm易于设置和操作，并且它保证每个消息将通过拓扑至少处理一次。基本上Hadoop和Storm框架用于分析大数据。

赵世炎·2025-03-19 19:09

芯片：CPU和GPU有什么区别？

GPU：设计目的是为了处理图形和并行计算任务。最初是为图形渲

InnoLink_1024·2025-03-19 19:07

Promise.all() 和 Promise.allSettled()的区别

（无论成功或失败）返回值成功时返回结果数组；失败时返回第一个错误始终返回对象数组，每个对象包含status（状态）和value（成功值）或reason（错误）适用场景需要所有Promise必须成功（如并行请求依赖全部结果的场景

风无雨·2025-03-19 16:13

YashanDB资源类型

并行执行资源适用于单机部署（非级联备）和分布式部署。CPU资源管理YashanDB的CPU资源管理用于保证数据库在稳定运行的前提下，保

·2025-03-19 16:12

Java Stream 流的介绍

Stream流的设计目标是支持对数据集合的高效操作，尤其是能够进行链式操作、并行处理等，极大地提升了代码的可读性和可维护性。

吱屋猪_·2025-03-19 11:59

Selenium 中并行测试的重要性

对于许多团队来说，并行运行多个测试仍然是不可扩展的。他们倾向于遵循传统的顺序执行测试方法，但是这需要大量时间、精力。这时候，就需要一种更加高效的测试方法，来解决这些问题。

测试大大怪·2025-03-19 10:23

Megatron-LM训练框架和Deepspeed训练框架最主要的异同和优劣是什么

核心异同点并行策略Megatron-LM核心：以张量并行（TensorParallelism）和流水线并行（PipelineParallelism）为主，结合数据并行。

强化学习曾小健·2025-03-19 09:15

脚大江山稳·2025-03-19 09:44

谈谈 TypeScript 中的联合类型（union types）和交叉类型（intersection types），它们的应用场景是什么？

一、联合类型（UnionTypes）核心概念使用管道符|表示多选一关系，典型场景：处理可能存在多种类型的变量//基础示例：处理数值型ID（number）或哈希型ID（string）typeEntityID

程序员黄同学·2025-03-19 07:28

AI人工智能深度学习算法：在量子计算中的应用

人工智能的深度学习算法在处理大规模数据和复杂任务方面取得了显著的成果，而量子计算则具有强大的并行计算能力和高效的信息处理能力。

AI天才研究院·2025-03-19 04:52

深入GPU渲染流水管线：从顶点到像素的微观世界

经典渲染管线阶段划分应用阶段几何阶段光栅化阶段像素处理阶段输出合并阶段2.现代GPU架构演进SIMT架构特性：NVIDIASM(StreamingMultiprocessor)vsAMDCU(ComputeUnit)硬件管线并行度

晴空了无痕·2025-03-19 01:00

关于屏幕接口类型集锦（MCU,RGB,MIPI,LVDS,HDMI）

一、内部接口（板载接口，用于嵌入式系统）1.并行接口（1）MCU接口MCU接口（微控制器接口）的标准术语是Intel提出的8080总线标准，因此在多数文档中直接称为I8080接口或8080接口。

谢工碎碎念·2025-03-18 20:29

Pandas与PySpark混合计算实战：突破单机极限的智能数据处理方案

本文将揭示如何构建Pandas+PySpark混合计算管道，在保留Pandas便捷性的同时，借助Spark分布式引擎实现百倍性能提升，并通过真实电商用户画像案例演示全流程实现。

Eqwaak00·2025-03-18 19:52

PyTorch 深度学习实战（17）：Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) 算法与并行训练

本文将介绍强化学习领域的重要里程碑——AsynchronousAdvantageActor-Critic(A3C)算法，并展示如何利用PyTorch实现并行化训练来加速学习过程。

进取星辰·2025-03-18 19:17

【linux】【进程】进程间通信（IPC）方式效率排序

【linux】【进程】进程间通信（IPC）方式效率排序（自己理解）按照效率从高到低排序：共享内存>信号>管道>消息队列>套接字1.共享内存（最高效）现代操作系统，对于内存管理，采用的是虚拟内存技术，也就是每个进程都有自己独立的虚拟内存空间不同进程的虚拟内存映射到不同的物理内存中

钟离墨笺·2025-03-18 16:02

介绍 Apache Spark 的基本概念和在大数据分析中的应用

ApacheSpark的基本概念包括：弹性分布式数据集（RDD）：是Spark中基本的数据抽象，是一个可并行操作的分区记录集合。RDD可以在集群中的节点间进行分布式计算。转换（Transform

佛渡红尘·2025-03-18 13:31

以下功能模块助力企业实现流程智能化、降本增效：

1⃣‌智能流程设计器‌‌拖拽式建模‌：可视化搭建流程节点，支持条件分支、并行任务等复杂逻辑。‌AI辅助优化‌：自动检测流程瓶颈，推荐优化路径（2024版新增AI引擎）。‌

牛油果爱编程·2025-03-18 12:57

Golang学习笔记_49——解释器模式

中介者模式文章目录一、核心概念1.定义2.解决的问题3.核心角色4.类图二、特点分析三、适用场景1.金融公式引擎2.智能合约解析3.业务规则引擎四、Go语言实现示例完整实现代码执行结果五、高级应用1.表达式缓存优化2.并行解释器六

LuckyLay·2025-03-18 07:05

基于MapReduce的气候数据分析

方法上，采用MapReduce编程模型对大规模气候数据进行分布式处理，通过数据的映射和归约操作实现并行计算。结果表明，运用该技术能显著提高

赵谨言·2025-03-18 03:03

探索未来计算的新篇章：量子++（Quantum++）

这个库采用C++17标准编写，依赖性极低，仅依赖于高效能的线性代数库Eigen3和可选的OpenMP并行处

傅尉艺Maggie·2025-03-18 02:51

Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.0功能- D3D12 增强型屏障（二）

同步图形处理器旨在并行执行尽可能多的工作。任何依赖于先前GPU工作的GPU工作都必须在访问相关数据之前同步。增强型屏障接口使用显式SyncBefore和SyncAfter值作为逻辑位字段掩码。

程序员王马·2025-03-17 22:24

Matlab GPU加速技术

CPU擅长处理逻辑复杂的串行任务，而GPU拥有数千个流处理器，专为并行计算设计。对于大规模矩阵运算、深度学习训练或科学计算等任务，GPU加速可将计算速度提升数十至数百倍。

算法工程师y·2025-03-17 21:50

pytorch中的DataLoader

它支持数据的批量加载、随机打乱、并行加载和迭代操作，是训练深度学习模型的关键组件之一。1.基本功能DataLoader的主要职责是从数据集中提取样本，并根据设置返回一个批次的数据。

朋也透william·2025-03-17 21:48

[小白学大模型]dify-终于用mac intel跑起了大模型

其直观的界面结合了AI工作流、RAG管道、Agent、模型管理、可观测性功能等，让您可以快速从原型到生产。

码农丁丁·2025-03-17 20:41

智能体平台架构深度剖析：从底层到应用的全链路解析

稳固根基：基础资源层与并行平台层基础资源层是整个智能体平台的基石。其中，GPU和服务器构成了强大的计算硬件支撑，确保平台能够应对复杂的计算任务。而数据与OSS（对象存储服务）则如同智能体的“

·2025-03-17 20:18

【APM】Loki日志多行显示

上一篇文章我们搭建了Alertmanager和Loki，接下来我们来实现日志并行显示专栏：https://blog.csdn.net/zhanremo3062/category_12552674.html

运维归一·2025-03-17 15:02

当大模型训练遇上“双向飙车”：DeepSeek开源周 DualPipe解析指南

前言在大模型训练中，传统流水线并行因单向数据流和通信延迟的限制，导致GPU利用率不足60%，成为算力瓶颈。

来自于狂人·2025-03-17 13:51

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