我使用jQuery.而且我不希望在我的应用程序上进行并行AJAX调用,每个调用必须在开始之前等待之前的调用.怎么实现呢？有帮助吗？
更新如果有XMLHttpRequest或jQuery.post的任何同步版本,我想知道.但顺序!=同步,我想要一个异步和顺序的解决方案.
我听过开发人员对Visualization ToolKit(VTK)的一些好评.但究竟有多强大呢？例如,它能处理具有数十亿个网格点的整个油藏(在模拟器中)的可视化吗？大多数工业油藏模拟器在并行处理器上运行.我知道VTK支持并行处理,但是在运行像水库模拟这样的东西时,它又能如何稳定地利用并行处理器？有没有人在如此大规模的项目中使用过VTK？
Mathematica支持一些简单的油藏模拟,但我认为它使用Java Swing库.那么,有没有人知道VTK被用于3DSplice以外的强大可视化？此外,任何人都可以说使用VTK的开发时间吗？
在使用.NET 4.0进行并行编程时,我显然不知道自己在做什么.我有一个简单的Windows应用程序启动任务做一些盲目的工作(输出数字1-1000).我在中途进行了大量的停顿,以模拟一个长时间运行的过程.当这个长时间暂停发生时,如果我点击Stop按钮,它的事件处理程序会调用CancellationTokenSource的Cancel方法.我不希望在Stop按钮的事件处理程序中进行任何进一步处理(在这种情况下,输出消息),直到取消的任务完成其当前迭代.我该怎么做呢？我尝试在Stop按钮的事件处理程序中使用Task.WaitAll等,但这只会抛出一个未处理的AggregateException.如果按上述方式运行,这里的代码将有助于解释我的问题:
private Task t;
private CancellationTokenSource cts;
public Form1()
{
InitializeComponent();
}
private void startButton_Click(object sender, EventArgs e)
{
statusTextBox.Text = "Output started.";
// Create the cancellation token source.
cts = new CancellationTokenSource();
// Create the cancellation token.
CancellationToken ct = cts.Token;
// Create & start worker task.
t = Task.Factory.StartNew(() => DoWork(ct), ct);
}
private void DoWork(CancellationToken ct)
{
for (int i = 1; i <= 1000; i++)
{
ct.ThrowIfCancellationRequested();
Thread.Sleep(10); // Slow down for text box outout. …我知道关于这个主题的几个问题和答案,但是没有找到这个特定问题的满意答案:
什么是简单的共享内存并行化python循环的方法是什么？numpy数组是通过numpy/scipy函数操作的？
我不是在寻找最有效的方法,我只想要一些简单的实现,当循环不是并行运行时不需要重大的重写.就像OpenMP在低级语言中实现一样.
我在这方面看到的最好的答案就是这个,但这是一种相当笨重的方式,需要一个人将循环表达成一个带有单个参数的函数,几行共享数组转换crud,似乎需要并行函数从中调用__main__,它似乎从交互式提示(我花了很多时间)中运行良好.
有了Python的所有简单性,这真的是解决循环问题的最佳方法吗？真？这在OpenMP方式中并行化是微不足道的.
我仔细阅读了多处理模块的不透明文档,但却发现它非常通用,除了简单的循环并行化之外它似乎适合所有东西.我对设置Managers,Proxies,Pipes等不感兴趣.我只是有一个简单的循环,完全并行,在任务之间没有任何通信.使用MPI来平行这样一个简单的情况似乎有些过分,更不用说在这种情况下它将是内存效率低下的.
我没有时间去了解Python的众多不同的共享内存并行包,但是想知道是否有人在这方面有更多经验并且可以向我展示一种更简单的方法.请不要建议串行优化技术,如Cython(我已经使用它),或使用并行numpy/scipy函数,如BLAS(我的情况更一般,更平行).
python parallel-processing numpy shared-memory multiprocessing
我读过这篇文章,但我仍然不明白为什么矢量化代码更快.
在for循环中,我可以使用parfor进行并行计算.如果矢量化代码更快,是否意味着它会自动并行化？
问题:我需要实现对象缓存.缓存需要是线程安全的,需要按需填充值(延迟加载).通过密钥(缓慢操作)通过Web服务检索值.所以我决定用ConcurrentDictionary其GetOrAdd() ,有一个值的工厂方法假定操作是原子操作和同步的方法.不幸的是,我在MSDN文章中找到了以下语句:如何:在ConcurrentDictionary中添加和删除项:
此外,尽管ConcurrentDictionary的所有方法都是线程安全的,但并非所有方法都是原子方法,特别是GetOrAdd和AddOrUpdate.传递给这些方法的用户委托是在字典的内部锁之外调用的.
那很不幸,但仍然没有完全回答我的回答.
问题:每个键只调用一次工厂值吗？在我的具体情况中:是否有可能寻找相同密钥的多个线程产生多个请求到Web服务的相同值？
我有成千上万的png文件,我喜欢用它来缩小pngcrush.我的find .. -exec工作很简单,但这是顺序的.我的机器有相当多的资源,我会并行完成.
每个png要执行的操作是:
pngcrush input output && mv output input
理想情况下,我可以指定最大并行操作数.
有没有办法用bash和/或其他shell助手做到这一点？我是Ubuntu或Debian.
我有一个构建作业和一个测试作业参数.
我想要在构建作业之后,同时在一个参数和相同的测试作业中运行测试作业,并在并行执行中使用不同的参数.
build job
|
/ \
test job test job
with one params with other params
| |
如何实现这一点以及是否可以在不编写自己的插件的情况下执行？
谢谢!
我曾试图用20 CPU运行在Unix机器上下面的代码,使用[R ,foreach,parallel,doParallel和party包(我的目标是让党/ varimp功能上并行多个CPU的工作):
parallel_compute_varimp <- function (object, mincriterion = 0, conditional = FALSE, threshold = 0.2,
nperm = 1, OOB = TRUE, pre1.0_0 = conditional)
{
response <- object@responses
input <- object@data@get("input")
xnames <- colnames(input)
inp <- initVariableFrame(input, trafo = NULL)
y <- object@responses@variables[[1]]
error <- function(x, oob) mean((levels(y)[sapply(x, which.max)] != y)[oob])
w <- object@initweights
perror <- matrix(0, nrow = nperm * length(object@ensemble), ncol = length(xnames))
colnames(perror) <- xnames
data = …我想并行运行一个函数,并等待所有并行节点完成,使用joblib.就像在例子中:
from math import sqrt
from joblib import Parallel, delayed
Parallel(n_jobs=2)(delayed(sqrt)(i ** 2) for i in range(10))
但是,我希望执行将在一个进度条中看到,就像使用tqdm一样,显示已完成的作业数量.
你会怎么做？