Storm并行

python processpoolexecutor_Python线程和进程池并行编程

Python3.2版本之后发布了concurrent.futures模块，用以支持和管理并发编程，内容涵盖了进程和线程池(ThreadandProcessPooling)、非确定性执行流(NondeterministicExecutionFlows)以及进程和线程同步。本文通过将带有可选参数的任务提交(Submit)给执行器(Executor)来实例化futures对象。执行器是线程或者进程执行池

三千香蕉三千·2025-03-23 18:58

Xilinx系ZYNQ学习笔记（二）ZYNQ入门及点亮LED灯

ARM的顺序控制、丰富外设，开源驱动、FPGA的并行运算、高速接口、灵活定制、数字之王的特

贾saisai·2025-03-23 17:50

5.进程基本概念

进程的状态****4.进程调度****5.进程相关命令****6.进程创建与管理****7.进程的应用场景****8.练习与作业****9.进程的地址空间****10.进程的分类****11.进程的并发与并行

就很对·2025-03-23 16:36

深入解析Flink Kafka Connector的分布式流数据采集架构与底层实现

FlinkKafka连接器的分布式流采集架构1.1架构组成1.2分布式流模型2.数据分区分配策略3.为什么重写序列化和偏移量管理3.1与Flink分布式架构集成3.2与Flink检查点机制集成同时承接多级并行架构

数据与算法架构提升之路·2025-03-23 16:04

A800核心加速技术深度剖析

其核心突破在于将矩阵运算、并行任务分发与内存访问路径进行系统性重构，解决了传统架构中计算密度与能效失衡的行业痛点。

智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

H200架构升级与实战解析

本文将从芯片级设计革新出发，剖析其多维度升级路径：首先解读计算单元拓扑重组带来的并行效率提升，阐释内存子系统的带宽优化策略；继而拆解面向AI训练场景的混合精度加速机制，以及科学计算工作负载的动态资源调度方案

智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

计算机接口实验报告：D/A转换实验

往期回顾：计算机接口实验报告：8255并行接口实验-CSDN博客计算机接口实验报告：8254定时/计数器应用实验-CSDN博客计算机接口实验报告：D/A转换实验一、实验内容编写D/A转换程序，要求产生锯齿波

不吃~香菜·2025-03-23 09:46

GPU架构分类

架构经历了多次迭代，以下是一些重要的架构：1.Tesla（特斯拉）架构（2006年发布）特点：NVIDIA推出的首个通用GPU计算架构，支持使用C语言进行GPU编程，标志着GPU开始从专用图形处理器转变为通用数据并行处理器

大明者省·2025-03-23 06:11

NVMe（Non-Volatile Memory Express）详解

多队列并行：支持多核

美好的事情总会发生·2025-03-22 22:38

【从零开始学习计算机科学】计算机体系结构（一）计算机体系结构、指令、指令集（ISA）与量化评估

【从零开始学习计算机科学】计算机体系结构（一）计算机体系结构、指令、指令集（ISA）与量化评估概论计算机体系结构简介计算机的分类并行体系结构指令集体系结构（ISA）分类存储器寻址寻址模式操作数大小指令ISA

贫苦游商·2025-03-22 21:33

大规异构集群混合并行分布式训练系统，解决算力不均衡问题 HETHUB

视频教程在这：3.2大规模异构集群，混合并行分布式系统，解释算力不均衡问题HETHUB_哔哩哔哩_bilibili一、大规模异构集群出现的原因：同一种GPU数量有限难以构建大规模集群：训练大规模模型依赖于大量的计算资源

爱串门的小马驹·2025-03-22 16:29

Q&A：备份产品的存储架构采用集中式和分布式的优劣？

很显然，以分布式存储的优点用来存放热备份数据是非常合适的，能满足大规模数据在备份与恢复时的高吞吐需求，同时也能提供并行计算的能力，提供高效的目标端数据压缩和数据重删

云祺vinchin·2025-03-22 15:22

【软件架构系列：一文读懂数据流体系结构风格】

二、数据流体系结构风格的类型（一）批处理风格（二）连续数据流风格三、数据流体系结构风格的特点（一）数据驱动一切（二）模块化与可复用性强（三）易于并行处理四、数据流体系结构风格的优势（一）维护轻松（二）扩展容易

youngerwang·2025-03-22 12:52

GPU计算的历史与CUDA编程入门

GPU计算的历史与CUDA编程入门背景简介GPU计算的历史可以追溯到早期的并行计算研究，如今已发展成为计算机科学中的一个重要分支。

己见明·2025-03-22 12:49

稳定运行的以Microsoft Azure SQL database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

提高以MicrosoftAzureSQLDatabase为数据源和目标的ETL性能需要综合考虑数据库查询优化、数据加载策略、并行处理、资源管理等方面。通过合适的索引、查询优化、批量处理、增量加

weixin_30777913·2025-03-22 09:56

SATA（Serial Advanced Technology Attachment）详解

一、SATA的定义与核心特性SATA（串行高级技术附件）是一种用于连接存储设备（如硬盘、固态硬盘、光驱）的高速串行接口标准，取代了早期的PATA（并行ATA）。

美好的事情总会发生·2025-03-22 03:26

table合并行

{{scope.row.gdLength/10}}importtype{TableColumnCtx}from'element-plus';consttableData=[{"id":6140,"projectId":1306,"projectName":"","sectionId":12985,"sectionName":"YYZQ-9标","tunnelId":96160,"tunnelNam

花归去·2025-03-22 03:23

Sqoop安装部署

并行化处理基于MapReduce实现并行导入导出，提升大数据量场景的效率。自

愿与狸花过一生·2025-03-21 22:10

[附源码]Python计算机毕业设计SSM基于B-S的心理健康管理系统（程序+LW)

环境配置：Jdk1.8+Tomcat7.0+Mysql+HBuilderX（Webstorm也行）+Eclispe（IntelliJIDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持）。

Python、JAVA毕设程序源码·2025-03-21 18:41

【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

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

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

UNI-APP+VUE3+VITE+VSCode开发经验及填坑记录（持续更新ING）

快速开发模板unibest：最好的uniapp开发框架，由uniapp+Vue3+Ts+Vite5+UnoCss+VSCode(可选webstorm)+uni插件+wot-ui（

集成显卡·2025-03-20 16:30

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

【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

【Apache Storm】

一、Storm简介1、概述官网地址：https://storm.apache.org/index.htmlApacheStorm是一个开源的、分布式的实时计算系统，专为处理流式数据而设计。

茉菇·2025-03-19 23:10

【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

Apachestorm是一个分布式的实时大数据处理系统。用于在容错和水平可拓展方法中处理大量数据。它是一个流数据框架，具有很高的摄取率，无状态。

赵世炎·2025-03-19 19:09

Apache Storm实时流处理的核心技术

1.引言ApacheStorm是一个开源的、分布式的实时计算系统，专为处理流式数据而设计。它能够处理大量数据流并在极低的延迟下提供实时的结果。

Hello.Reader·2025-03-19 19:09

Storm实战常见问题及解决方案

原文seehttp://blog.sina.com.cn/s/blog_8c243ea30101k0k1.html1关于Storm集群1.1关于storm集群的环境变量配置问题安装好JDK后，需要配置环境变量

Lzy失控的·2025-03-19 19:39

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

Apache Storm：实时数据处理的闪电战

文章目录ApacheStorm原理拓扑结构数据流处理容错机制官网链接基础使用安装与配置编写拓扑提交与运行高级使用状态管理窗口操作多语言支持优点高吞吐量低延迟可扩展性容错性总结ApacheStorm是一个开源的分布式实时计算系统

Aaron_945·2025-03-19 18:01

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

中电金信25/3/18面前笔试（需求分析岗+数据开发岗）

MapReduceSparkStormFlink解析：Hadoop的核心组件是HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算框架）。

苍曦·2025-03-19 12:43

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

推荐频道