那些并行

Python的那些事第四十五篇：继承自Nose的测试框架Nose2

Nose2：继承自Nose的测试框架摘要本文深入探讨了Nose2这一继承自Nose的测试框架。在软件开发过程中，测试是确保代码质量和稳定性的重要环节，而测试框架为测试工作的开展提供了有力支持。Nose2作为Nose的继承者，在保留Nose优势的基础上进行了诸多改进和扩展，为Python测试领域带来了新的活力和可能性。本文将从Nose2的基本特性、优势、应用场景、代码实例等方面进行详细阐述，通过与N
暮雨哀尘·2025-03-16 09:23

大白话讲解MIPI DPHY、C PHY与M PHY的不同应用与优势

MIPIDPHY就像这辆小跑车，适合那些需要高速、高效，但不要求极限速率的场景，比如手机显示屏和摄像头之间的连接。
空间机器人·2025-03-16 07:06

php openssl tls1.2,openssl建立tls1连接过程(s->state的变化过程)

以下是调用openssl建立tls1连接过程中,openssl内部对握手阶段的处理过程,可以对照抓包观察以下服务端和客户端是并行进行的,只是需要接收对端消息时才会进入等待状态.为方面理解,所以将客户端和服务端的处理按顺序排好
开源故事·2025-03-16 05:25

IIS网站用myssl评级为B级

我现在知道AEAD系列加密套件指的是那些支持认证加密和关联数据（AuthenticatedEncryptionwithAssociatedData）的套件，比如AES-GCM和ChaCha20
bigsea76·2025-03-16 05:53

从图形处理到通用计算的进化之路

图形处理单元，作为现代计算机中不可或缺的一部分，已经从最初的图形渲染专用处理器，发展成为强大的并行计算引擎，广泛应用于人工智能、科学计算、游戏娱乐等领域。
绿算技术·2025-03-16 04:17

NPU的工作原理：神经网络计算的流水线

·矩阵乘法单元和卷积加速器并行工作，高效完成计算。4.结果输出·计算完成后，输出结果（如分类标签、检测框）返回给主机或其他处理器。5.任务调度·在多任务场景下，NPU的任
绿算技术·2025-03-16 02:28

GPU的优势：并行计算的利器

GPU相较于CPU，在并行计算方面具有以下优势：强大的并行计算能力:GPU拥有成千上万个计算核心，能够同时执行大量的线程，非常适合处理数据并行性高的任务。
绿算技术·2025-03-16 02:28

计算机体系结构的五大流派，你知道几个？

从经典的冯·诺依曼结构到现代的并行处理结构，每一种体系结构都有其独特的优势和适用场景。今天，我们绿算与大家一起聊聊计算机体系结构的五大流派，以及它们背后的厂商和应用领域。
绿算技术·2025-03-16 02:58

解锁数字世界的多样力量

今天，就让我们一同走进芯片的世界，揭开那些鲜为人知却至关重要的芯片类型，感受它们背后的科技魅力。功能视角下的芯片分类1.
绿算技术·2025-03-16 02:57

在MATLAB中进行并行计算和GPU加速？

在MATLAB中进行并行计算和GPU加速是提升计算性能和处理大规模数据集的重要手段。下面将详细介绍如何在MATLAB中实现这些技术。
琛哥的程序·2025-03-16 00:18

深入理解 GPU 渲染加速与合成层（Composite Layers）

一、前端视角下的GPU加速1.CPU与GPU的协作模式在前端渲染流程中，GPU加速通过硬件并行计算能力显著提升图形处理效率。
·2025-03-16 00:16

Python数据可视化 Pyecharts 制作 Grid 组合组件

本文将介绍如何使用Grid类创建并行多图，并通过多种图表组合的
Mr数据杨·2025-03-15 22:01

信息技术基础专有名词和计算机硬件学习笔记

GPU(GraphicsProcessingUnit)图形处理器，专用于处理图形和并行计算。RAM(RandomAccessMemory)随机存取存储器，临时存储运行中的程序和数据。ROM(Read-
learning-striving·2025-03-15 21:25

嵌入式面试真题——上半部与下半部

软中断可以在多个CPU上并行运行，包括同一种类型的软中断，所以需要处理好同步问题，比如使用自旋锁。不过，软中断的代码必须是可以重入的，这增加了实现的复杂性。常见的应用例子是网络和块设备的数据处理。
70000cc·2025-03-15 17:57

一文讲清楚CUDA与PyTorch、GPU之间的关系

CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由NVIDIA开发的一个并行计算平台和编程模型。
平凡而伟大.·2025-03-15 17:23

FastAPI教程——并发async/await

本文参考FastAPI教程https://fastapi.tiangolo.com/zh/tutorial并发async/await有关路径操作函数的asyncdef语法以及异步代码、并发和并行的一些背景知识
雾重烟秋·2025-03-15 15:35

浅谈StarRocks数据库简介及应用

它是一款开源的新一代极速全场景MPP（MassivelyParallelProcessing，大规模并行处理）数据库，致力于构建极速和统一的分析体验。
微笑的曙光（StevenLi）·2025-03-15 14:00

用Python打造智能家居安防系统，让科技守护你的家

这是专为那些渴望提升Python技能的朋友们量身打造的专栏，无论你是已经有一定基础的开发者，还是希望深入挖掘Python潜力的爱好者，这里都将是你不可错过的宝藏。
Echo_Wish·2025-03-15 14:30

HarmonyNext深度解析：ArkUI高效渲染与性能优化实战

核心改进包括：原子化渲染管线采用基于Vulkan的跨平台渲染后端，通过原子化渲染指令拆分技术，实现绘制指令的并行执行能力。
披光人·2025-03-15 12:14

【Visual Studio 2019 C++ 编译器的路径添加到系统 PATH 环境变量 】

对于某些Python包，特别是那些涉及本地扩展或需要编译C/C++代码的包，需要一个支持C++开发的环境。
Eternal-Student·2025-03-15 11:09

小程序构建NPM失败

不需要再setting中配置那些miniprogram
uglyduckling0412·2025-03-15 10:29

分子动力学仿真软件：ESPResSo_（14）.优化与性能提升

本节将详细介绍如何在ESPResSo中进行性能优化，包括并行计算、算法优化、内存管理等方面的内容。并行计算并行计算是提高分子动力学仿真性能的有效手段。
kkchenjj·2025-03-15 07:03

Fastjson反序列化漏洞分析：挖掘思维与研究方法

作为学习者，我们需要理解那些发现Fastjson漏洞的前辈们的研究方法。下面我们一起分析这个经典漏洞的发
恩师小迪·2025-03-15 07:03

Go语言实战，HTTP和gRPC多服务启动与关闭的最佳实践

一、设计原理解析在一个复杂的系统中，通常会有多个服务并行运行，如HTTP服务、gRPC服务等。如何
zhuyasen·2025-03-15 06:28

a16z Speedrun：加速科技与娱乐的未来

引言a16z（AndreessenHorowitz）作为硅谷最具影响力的风投公司之一，一直致力于支持那些打破常规、创造新可能性的创始人。
花生糖@·2025-03-15 06:55

[论文解读] 多机器人系统动态任务分配综述

html多机器人/多智能体动态环境任务分配决策动态任务调度策略该文章主要是想对目前stateoftheart多机器人动态任务调度策略做一个全面的评价，注意定语挺多的，里面的方法也较多为近几年的智能调度那些算法
「已注销」·2025-03-15 02:41

使用Python的 multiprocessing 模块实现多进程并行计算（上完整代码）

使用Python的multiprocessing模块实现多进程并行计算的较为详细复杂的示例代码，用于计算一个较大范围内数字的平方，并将结果汇总。
小码小李·2025-03-14 23:56

应用统计学学什么科目_统计学考研科目分别有哪些？你都知道吗

在现实社会社会中统计学的应用范围是比较广泛的，想要报考统计学的朋友也是不再少数的，那么问题就来了关于统计学应该要学习哪一些科目呢，下面就来详细的看一下关于统计学方向具体的统计学考研科目分别有那些。
心言星愿·2025-03-14 23:24

图神经网络学习笔记—高级小批量处理（专题十四）

与逐条处理样本不同，小批量将一组样本组合成一个统一的表示形式，从而可以高效地并行处理。在图像或语言领域，这一过程通常通过将每个样本缩放或填充为相同大小的形状来实现，然后将样本在一个额外的维度中分组。
AI专题精讲·2025-03-14 23:52

【Python】multiprocessing 模块：多进程并行计算

Pythonmultiprocessing模块Python的multiprocessing模块用于多进程并行计算，可以充分利用多核CPU进行任务加速，突破PythonGIL（全局解释器锁）的限制，提高程序执行效率
彬彬侠·2025-03-14 23:18

tksheet: 强大的Python Tkinter表格控件

它不仅仅是一款简单的表格插件；实际上，这是一个功能丰富且优化得当的数据管理工具，尤其适合那些依赖于Tkinter构建界面的应用开发者。项目介绍tksheet是基于Tkinter
柏珂卿·2025-03-14 21:04

一文读懂企业外包那些事

一文读懂企业外包那些事在当今快速发展的商业环境中，"外包"已经成为一个非常普遍的商业模式。今天，让我们一起来了解什么是外包，以及为什么越来越多的企业选择外包服务。什么是外包？
·2025-03-14 21:04

C语言之 宏和函数不为人知的那些事

个人主页：strive-debug宏的补充https://blog.csdn.net/2401_85286030/article/details/146239880?spm=1001.2014.3001.5501宏定义注意事项-括号的重要性：在定义宏时，务必加上括号。这是因为在使用宏进行运算时，会涉及到运算符的优先级问题。如果不加括号，可能会得到意想不到的结果。例如：#defineDEFULL(n
strive-debug·2025-03-14 18:34

【大模型LLM面试合集】分布式训练_总结

9.总结1.数据并行数据并行，由于其原理相对比较简单，是目前使用最广泛的分布式并行技术。数据并行不仅仅指对训练的数据并行操作，还可以对网络模型梯度、权重参数、优化器状态等数据进行并行。
X.AI666·2025-03-14 17:28

4款老照片AI自动修复工具分享，让老照片重焕光彩

下面小编就来给大家分享几款AI自动修复工具，帮助你找回那些遗失的美好时光。一、牛学长图片修复工具牛学长图片修复工具是一款功能强大
Ai工具分享·2025-03-14 17:25

双软企业认定干货大放送：条件、流程、时间全知晓

今天，就为大家带来满满的干货，一文讲透双软企业认定那些事儿，要是看完还有疑问，欢迎找小编咨询哦！一、什么是双软企业双软企业，简单来说，是指软件企业和软件产品经过相关部门的认定，符合特定标准的企业。
卧涛西安17391873147·2025-03-14 15:44

RabbitMQ实战（二）-消息持久化策略、事务以及Confirm消息确认方式

在正常生产环境运维过程中无法避免RabbitMQ服务器重启，那么，如果RabbitMQ重启之后，那些队列和交换器就会
Java思享汇·2025-03-14 13:55

你所不知道的关于AI的27个冷知识——AI的军事应用

智能无人机：空中的无形战士首先，让我们飞向天空，看看那些令人惊叹的智能无人机。这些无人机不仅能进行
贫苦游商·2025-03-14 12:53

英伟达的ptx是什么？ptx在接近汇编语言的层级运行？

以下是关于它的介绍以及它与汇编语言层级关系的说明：PTX介绍•性质与作用：PTX是一种类似于汇编语言的指令集架构，但它更像是一种抽象的、面向并行计算的中间语言。
AI-AIGC-7744423·2025-03-14 11:43

30岁了，零基础想转行网安从头开始现实吗？

1.打死也不要相信什么分分钟钟教你成为大黑阔的，各种包教包会的教程,就算打不死也不要去购买那些所谓的盗号软件之类的东西。
白帽子凯哥哥·2025-03-14 11:12

C++并发编程实战

单处理器计算机每秒可以切换任务许多次,做一点A任务再做一点B任务,然AB任务看起来是并行发生.这就是任务切换.任务切换可以被看做并发.多处理器计算机
lijiaxin2333·2025-03-14 10:31

C++ 并发编程实战 学习笔记

并发编程学习笔记目录一.基本接口二.初步了解多线程三.线程所属权管理四.线程间共享数据五.同步并发操作六.C++内存模型和原子类型操作七.基于锁的并发数据结构设计八.无锁数据结构九.并发代码设计十.高级线程管理十一.并行算法十二
myc13381·2025-03-14 10:01

问deepseek: openfoam并行分区，数据交换逻辑解释

在OpenFOAM中，并行计算通过将计算域分解为多个子域来实现，每个子域由一个独立的进程处理。并行分区和数据交换是确保计算正确性和效率的关键部分。
weixin_42849849·2025-03-14 09:25

pop_dialog_state(state: State)弹出对话栈并返回到主助手，让整个对话流程图可以明确追踪对话流，并将控制权委派给特定的子对话图。

messages=[]ifstate["messages"][-1].tool_calls:#注意：目前没有处理llm并行调用工具的边缘情况messages.append(ToolMessage(cont
背太阳的牧羊人·2025-03-14 02:07

计算机组成原理与系统结构 知识点总结-简答题3【中央处理器+Flynn分类法+指令级并行+线程级并行-多处理机】

中央处理器42.流水线中有哪三种冒险？请简述，并至少举出一种解决冒险的方法。结构冒险：需要的资源被占用（硬件资源冲突）。将指令和数据分别存储；设计指令/数据高速缓存。数据冒险：需要等待前面指令完成其读写操作。转发（旁路）；代码重排；阻塞和冒泡。控制冒险：根据前面正在执行的指令决策控制操作。静态分支预测；动态分支预测；分支延迟。Flynn分类法43.请简述Flynn分类法将计算机系统结构分成哪四类。
Geometry Fu·2025-03-14 01:31

Java后端服务接口性能优化常用技巧

接口性能优化常用技巧前言1.数据库索引2.慢SQL优化3.异步执行4.批量处理5.数据预加载6.池化技术（多线程）8.事件回调机制9.串行改为并行调用10.深度分页问题前言对于高标准程序员来说提供高性能的服务接口是我们所追求的目标
南波塞文·2025-03-14 00:55

了解JS递归

递归在处理许多类型的问题时非常有用，尤其是那些可以通过分解成更小、更简单的子问题来解决的问题。然而，递归也需要谨慎使用，因为它可能导致堆栈溢出（特别是当递归调用非常深时）。
几度泥的菜花·2025-03-13 23:46

WebGPU 为什么会取代 WebGL，看看 WebGPU 都做了啥？

1.技术层面的必然性（1）硬件能力的演进需求现代GPU功能支持：WebGL基于OpenGLES（设计于2000年代初），无法利用现代GPU的并行计算、光线追踪、网格着色器等高级功能。
贝格前端工场·2025-03-13 21:36

Java Stream 流的常见用法和场景，以及注意事项

Stream流提供了一种高效、易读且功能强大的方式来处理数据集合，支持顺序和并行两种处理方式。
明天过后ww·2025-03-13 20:29

轻量级多模型部署实践：Ollama 与 vLLM 快速构建高效 AI 工作流20250306

轻量级多模型部署实践：Ollama与vLLM快速构建高效AI工作流本文将详细介绍如何在MacOS与Ubuntu环境下使用Ollama与vLLM进行轻量级多模型部署，包括模型并行推理、安全与性能优化的实践经验
Narutolxy·2025-03-13 20:55
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