foreach并行

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

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

Java 入门指南：Java 8 新特性 —— Stream 流

文章目录JavaStream操作类型操作过程创建流操作流遍历forEach过滤filter映射map匹配match归约reduce排序sorted去重distinct限制limit跳过skip转换流流操作的特性
热带鱼Tech·2025-03-15 09:26

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

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

基于扩展方法实现C#安全集合操作工具包（含完整源码）

本工具包通过扩展方法实现以下核心场景的安全防护：安全索引访问防止数据绑定、列表遍历时的越界崩溃空集合防御处理避免foreach空集合导致的逻辑异常批量操作增强简化集合合并、筛选等批量操作深拷贝支持解决引用类型集合修改时的副作用问题二
WangMing_X·2025-03-15 04:29

对luckysheet 导出execl进行优化

if(Object.prototype.toString.call(luckysheet)==='[objectObject]'){luckysheet=[luckysheet]}luckysheet.forEach
humannoid·2025-03-15 03:57

【JS性能优化黑魔法】从8秒到0.8秒的奇迹の逆袭（祖传代码大改造）—— 让老板跪下喊爸爸的极致优化指南

️第一章：渲染の禁忌仪式（重绘与回流）场景：购物车动画卡成PPT//菜鸟写法（每秒60次全局地震）setInterval(()=>{cartItems.forEach(item=>{item.style.top
vvvae1234·2025-03-15 01:08

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

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

【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

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

# 本质剖析 为什么要使用HashSet

#本质剖析为什么要使用HashSet单列集合-HashSet特点一：去重与遍历支持数据去重，可以使用迭代器或foreach遍历数据。
撒乎乎不撒·2025-03-14 11:04

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

HarmonyOS NEXT 实战系列-综合案例新闻页

预览图片编辑接口文档编辑实现步骤：准备ForEach遍历数据的页面使用http获取数据渲染落地代码：准备ForEach遍历数据的页面interfaceNews{id:numbertitle:stringsource
·2025-03-14 04:11

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

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

67-OpenCVSharp 创建实现Halcon的tile_images_offset算子（用于图像拼接，对每张图像设置偏移量）

为了优化运行时间和性能，我们可以从以下几个方面对代码进行改进：并行处理：利用多核CPU的能力，通过Parallel.For或其他并行技术加速图像复制操作。减少边界检查开销：在确
搬码驿站·2025-03-13 17:39

Java多线程与并行计算：深入剖析Java线程，线程池，以及利用Java进行并行计算的策略

一、Java线程概述线程基础概念：线程是操作系统调度的最小单元，它是进程的一部分，每个线程都有自己的程序计数器、栈和局部变量。线程之间共享进程的堆和方法区。Java线程创建和启动：在Java中主要有两种方式创建线程：继承Thread类：创建一个新class，继承自Thread类，然后重写run()方法，并在该方法中执行需要在该线程中运行的代码。最后创建该class的实例，并调用其start()方法
哎 你看·2025-03-13 14:12

Python并发多进程编程

优点可以利用多核CPU的优势，并行执行任务，提高程序的运行效率。各个进程之间相互独立，一个进程的崩溃不会影响其他进程。缺点进程的创建和销毁开销较大。进程之间的通信和数据共享相对复杂。
ftpeak·2025-03-13 12:29

复制迭代器与toList，zip的使用方法

packagetest_28objectTest{defmain(args:Array[String]):Unit={vallist1=List(1,2,3,4,5)//任务：输出每一个元素//list.foreach
rylshe1314·2025-03-13 12:57

分布式并行策略概述

数据并行（DataParallelism）内容：数据并行通过将训练数据分割成多个小批次，并在多个处理单元（如GPU）上同时训练模型的副本来工作。
灵海之森·2025-03-13 10:11

msys2+mingw编译ffmpeg

/configure--prefix=/usr/local/ffmpeg（生成makefile文件）make-j4（多进程并行编译节省编译时间）makeinstall（安装到指定目录）
星火撩猿·2025-03-13 10:09

分子动力学仿真软件：GROMACS_（1）.GROMACS基础知识

GROMACS以其高效、灵活和强大的功能而闻名，支持大规模并行计算，适用于从小分子到复杂生物体系的多种应用场景。1.1GROMACS的历史和发展GROMAC
kkchenjj·2025-03-13 07:15

MATLAB 脑电数据处理代码优化：从基础到并行计算的演变

文章目录前言版本1：基础的串行处理版本2：引入并行计算提高效率版本3：进一步优化的并行化处理总结前言在处理EEG（脑电图）数据时，我们常常需要对大量信号进行滤波、降噪等操作。
自由的晚风·2025-03-13 03:50

PyTorch分布式训练

本文结构：分布式训练概述环境设置数据并行（DDP）模型并行启动训练性能优化建议示例代码参考资料和相关问题以下是为您整理的PyTorch分布式训练教程指南：一、PyTorch分布式训练核心概念数据并行：通过分割数据集实现多
阳光明媚大男孩·2025-03-13 02:16

JavaWeb+Tomcat+Servlet使用＜c:foreach＞标签时，jsp等网页文件获取不到request域中的数据

弄清楚了就分享出来我的各个文件都没有报错，而且jdk和jstl的版本，web.xml的版本都没什么问题，而且也能获取数据库中的数据，但是使用时就不能输出数据，而是把代码内容显示出来，比如：我本来是要通过foreach
老东头·2025-03-13 01:36

Doris集群启停脚步

ApacheDoris是一个基于MPP（大规模并行处理）架构的高性能、实时的分析型数据库。
江畔独步·2025-03-12 20:01

Sglang部署大模型常用参数详解

Sglang部署大模型常用参数详解常用启动命令HTTP服务器配置API配置并行处理张量并行数据并行专家并行内存和调度其他运行时选项日志记录多节点分布式服务LoRA内核后端约束解码推测解码双稀疏性调试选项优化选项参数概览常用启动命令要启用多
小树苗m·2025-03-12 16:36

Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.2-脏位跟踪

支持GPU并行化设备上的实时迁移的驱动程序还必须支持脏位跟踪。介绍随着云方案中的GPU越来越受欢迎，越来越需要确保将虚拟机从一个物理主机迁移到另一个物理主机保持合理的性能。
程序员王马·2025-03-12 13:15

pytest-xdist 进行多进程并发测试！

为了加速测试过程，特别是对于一些可以并行执行的测试用例，pytest-xdist提供了一种强大的工具，可以在多个进程中并发运行测试，从而显著提高测试效率。
小码哥说测试·2025-03-12 09:19

HarmonyOS NEXT开发实战：轮播Banner组件封装

Swiper(){ForEach(["1","2","3","4","5","6"],(item:string)=>{Text(item.toString()).width('90%').height(
太空人_喜之郎·2025-03-12 01:47

mySQL和Hive的区别

Hadoop上；Mysql将数据存储在设备或本地系统中；2、数据更新：Hive不支持数据的改写和添加，是在加载的时候就已经确定好了；数据库可以CRUD；3、索引：Hive无索引，每次扫描所有数据，底层是MR，并行计算
iijik55·2025-03-12 00:41

lambda表达式Stream流学习十—Stream操作练习题

lambda表达式Stream流学习十—Stream操作练习题，map、sorted、collect、filter、forEach、max、min一，map与reduce复习/*1)给定一个数字列表,如何返回一个由每个数平方构成的列表呢
头真的好重好重Y·2025-03-12 00:31

(7)学习编程---python多进程、多线程、协程

并行性：可以利用多核CPU的优势，实现真正的并行计算。缺点资源消耗：每个进程都有自己的内存空间，因此资源消耗较大。通信成本：进程间通信需要通过IPC，通信成本较高。多线程
daydreamer5920·2025-03-11 23:54

A800算力部署实战策略

本书以A800芯片的并行计算特性为切入点，深入探讨算力密度与能效比之间的动态平衡机制，覆盖硬件拓扑优化、分布式任务调度、跨架构编译优化等核心环节。
智能计算研究中心·2025-03-11 22:42

H800实战应用深度解析endofsentence

在不同场景下的性能表现对比：场景类型训练速度提升推理延迟降低能效比提升自然语言处理35%22%40%计算机视觉28%18%33%推荐系统41%29%37%资深系统架构师指出："H800的异构计算架构在模型并行处理方面
智能计算研究中心·2025-03-11 22:12

H100架构解析与性能优化策略

内容概要NVIDIAH100GPU作为面向高性能计算与人工智能领域的旗舰级产品，其架构设计与优化策略在计算效率、显存带宽及并行任务处理等方面实现了显著突破。
智能计算研究中心·2025-03-11 21:36

不同存储器组织和交叉编址技术的工作方式及举例说明

不同存储器组织和交叉编址技术的工作方式及举例说明本节介绍内存系统中常见的组织方式以及如何通过交叉编址来提高存储器性能，主要内容包括：多模块存储器单体多字存储器多体并行存储器高位交叉编址（顺序方式）低位交叉编址
海大超级无敌暴龙战士·2025-03-11 19:52

C#实现高性能异步文件下载器（支持进度显示/断点续传）

一、应用场景分析异步文件下载器用处很大，当我们需要实现以下功能时可以用的上：大文件下载（如4K视频/安装包）避免UI线程阻塞，保证界面流畅响应多任务并行下载支持同时下载多个文件，提升带宽利用率后台静默下载结合
WangMing_X·2025-03-11 19:51

Hadoop、Spark和 Hive 的详细关系

MapReduce：基于YARN的并行处理框架，用
夜行容忍·2025-03-11 18:46

八股文-Linux系统部分

并行和并发的区别?当发生进程切换后再次被调度时,怎样知道上次运行到哪儿了?了解过哪些环境变量什么是地址空间?和物理内存是什么关系?为什么要有它?谈谈
im长街·2025-03-11 17:41
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