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使用不同数量的多重工作者时的不同行为

我正在玩我的程序(试图多核几个部分),我注意到"CPU历史"看起来有点不同,取决于我开始的工人数量.2-4名工人似乎产生了"稳定"的工作流程,但是固定5-8名工人会产生不稳定的行为(从零到最大,见图片).我应该指出,所有的运行都以"平滑"的最大容量开始(例如2个核心只有25%),并且仅在一分钟左右后开始出现不稳定的行为.这是怎么回事?我有4个核心处理器,你认为这种行为可能与这个事实有关吗?

我希望你能看到这些照片.

2名工人 2名工人

3名工人 3名工人

4名工人 4名工人

5名工人 5名工人

6名工人 6名工人

7名工人 7名工人

8名工人 8名工人

windows multicore r

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大ddply,适当的替代方案

我有一个listdata.frames.每个data.frame都不是很大~15万行.但我的名单中有超过1000个data.frames.

一个data.frame样子:

comp <- read.table(text = " G T H S B
                             1 1 1 1 x1
                             1 1 1 2 x2
                             1 2 6 1 x3
                             1 2 6 2 x4
                             2 1 7 1 x1
                             2 2 8 2 x2
                             2 2 8 1 x1
                             2 3 9 2 x2",header=TRUE,stringsAsFactors=FALSE)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

所以列表是:

complist <- list(comp,comp,comp)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

我想知道的每一个data.frame,( comp),长度B为每个S每个H每个T每个G …

r plyr lapply sapply

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