在*nix系统上,可以通过执行以下操作将docker socket从主机绑定到VM:
docker run -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock ...
在Windows主机上运行docker时是否有相同的方法来执行此操作？
我试过各种组合,比如:
docker run -v tcp://127.0.0.1:2376:/var/run/docker.sock ...
docker run -v "tcp://127.0.0.1:2376":/var/run/docker.sock ...
docker run -v localhost:2376:/var/run/docker.sock ...
这些都没有奏效.
我有一些看起来有点像这样的代码:
std::random_device rd;
#pragma omp parallel
{
std::mt19937 gen(rd());
#pragma omp for
for(int i=0; i < N; i++)
{
/* Do stuff with random numbers from gen() */
}
}
我有几个问题:
std::random_device线程安全的？也就是说当几个线程立刻调用它时,它会做一些无用的事情吗？如果它对std::random_device我主要在Windows上运行的工作有任何影响,尽管我希望代码在Linux和OSX上同样运行良好.
我处于需要并行处理一个非常大的 numpy 数组 (55x117x256x256) 的情况。尝试使用通常的多处理方法传递它会产生 AssertionError，我理解这是因为数组太大而无法复制到每个进程中。因此，我想尝试将共享内存与多处理一起使用。（我对其他方法持开放态度，只要它们不太复杂）。
我看到了一些关于使用 python multiprocessing 的共享内存方法的问题，例如
import numpy as np
import multiprocessing as mp
unsharedData = np.zeros((10,))
sharedData = mp.Array('d', unsharedData)
这似乎工作正常。但是，我还没有看到使用多维数组完成此操作的示例。
我试过只是将多维数组粘贴到mp.Array其中给我TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars.
unsharedData2 = np.zeros((10,10))
sharedData2 = mp.Array('d', unsharedData2)## Gives TypeError
我可以展平阵列，但如果可以避免，我宁愿不这样做。
是否有一些技巧可以让多处理数组处理多维数据？
我正在做一些工作,我必须以一种称为Analyze 7.5文件格式的格式加载操纵CT图像.
这种操作的一部分 - 大型图像绝对老化 - 将原始二进制数据加载到numpy数组并将其重新整形为正确的尺寸.这是一个例子:
headshape = (512,512,245) # The shape the image should be
headdata = np.fromfile("Analyze_CT_Head.img", dtype=np.int16) # loads the image as a flat array, 64225280 long. For testing, a large array of random numbers would do
head_shaped = np.zeros(shape=headshape) # Array to hold the reshaped data
# This set of loops is the problem
for ux in range(0, headshape[0]):
for uy in range(0, headshape[1]):
for uz in range(0, headshape[2]):
head_shaped[ux][uy][uz] = headdata[ux + …我一直在玩弄Xorshift*随机数生成器,我碰上了这种探索的性质.从该网站引用(强调我的):
xorshift64*生成器如何比xorshift1024*生成器慢？
依赖.xorshift64*生成器的三个xor/shift必须按顺序执行,因为每个xor/shift取决于前一个的结果.在xorshift1024*生成器中,两个xor/shift完全独立,可以由CPU内部并行化.我还怀疑较大的状态空间使CPU可以执行更积极的推测性执行(实际上,xorshift128*生成器比xorshift1024*生成器慢).
CPU语句内部的并行化意味着什么？我认为它意味着CPU将使用向量指令同时执行两个xor/shift,但我无法在编译器的汇编输出中看到这一点的证据.这是一个深度CPU流水线的事情吗？或者我应该能够看到生产的汇编程序中发生了什么？
在分配给动态分配的元素时,我遇到了我认为基于c ++ 11基于范围的for循环的奇怪行为 std::vector.我有以下代码:
int arraySize = 1000;
std::string fname = "aFileWithLoadsOfNumbers.bin";
CTdata = new std::vector<short int>(arraySize, 0);
std::ifstream dataInput(fname.c_str(), std::ios::binary);
if(dataInput.is_open()
{
std::cout << "File opened sucessfully" << std::endl;
for(auto n: *CTdata)
{
dataInput.read(reinterpret_cast<char*>(&n), sizeof(short int));
// If I do "cout << n << endl;" here, I get sensible results
}
// However, if I do something like "cout << CTdata->at(500) << endl;" here, I get 0
}
else
{
std::cerr << "Failed to open file." << std::endl; …我正在尝试将 /tmp 中的目录挂载到容器中的目录，即 /test。为此，我运行了：
docker run --rm -it -v /tmp/tmpl42ydir5/:/test alpine:latest ls /test
我希望在执行此操作时看到一些文件，但实际上什么也没有看到。
我尝试将文件夹移动到我的主目录中并再次运行：
docker run --rm -it -v /home/theolodus/tmpl42ydir5/:/test alpine:latest ls /test
此时我看到了预期的输出。这让我觉得我配置了一些错误和/或权限困扰了我。我是否错过了安装 docker 的步骤？我是通过 完成的sudo snap install docker，然后配置 docker，通过将自己添加到 docker 组来让我以非 root 身份运行。以 root 身份运行没有帮助...
主机是Ubuntu 20.04，docker版本是19.03.11