所以我有一些私有git存储库,它们是算法的不同语言实现(Python,Java等).每个实现在功能上都相同,执行相同的步骤并提供相同的输出.目前,这些是分开的回购协议,但如果我不应该他们统一为一个回购协议,与指示语言,如目录,我想知道:
master
- java
- python
- ruby
我可以使用git-repo combine命令来保存历史记录,这不是问题.我对这方面的最佳做法感到好奇.
我一直试图用boost :: program_options来验证我传递的选项.我的命令有几种模式,每种模式都有可以指定的相关参数.我要做的是确保这些相关的参数以模式传递,即
unicorn --fly --magic-wings-threshold
--fly模式在哪里,--magic-wings-threshold是一个相关的参数.我注意到的是,如果--magic-wings-threshold有一个默认值,例如
("magic-wings-threshold,w", po::value<double>(&wings_thresh)->default_value(0.8, "0.8"),
"Magic wings maximum power"
)
那我就不能用了
if (vm.count("magic-wings-threshold")( {
// do stuff
}
检测用户是否通过了该参数.
似乎总是传递和检测默认值参数vm.count().有没有人知道变通方法或替代方案？
我正在对数据帧进行分区split(),以便用于parLapply()并行调用每个分区上的函数.数据框有130万行和20列.我正在拆分/分区两列,都是字符类型.看起来有~47K唯一ID和~12K唯一代码,但不是每个ID和代码配对都匹配.得到的分区数量约为250K.这是split()一行:
system.time(pop_part <- split(pop, list(pop$ID, pop$code)))
然后将分区输入parLapply()如下:
cl <- makeCluster(detectCores())
system.time(par_pop <- parLapply(cl, pop_part, func))
stopCluster(cl)
我让split()代码单独运行差不多一个小时就完成了.我可以单独拆分ID,大约需要10分钟.此外,R studio和工作线程消耗约6GB的RAM.
我知道得到的分区数量的原因是我在Pentaho数据集成(PDI)中有相同的代码,它在30秒内运行(对于整个程序,而不仅仅是"拆分"代码).我并不希望R具有这种性能,但最坏的情况可能在10-15分钟内完成.
主要问题:是否有更好的替代分裂？我也尝试ddply()过.parallel = TRUE,但它也运行了一个多小时,从未完成.
我已经将OpenMP添加到现有代码库中,以便并行化for循环.在parallel for区域范围内创建了几个变量,包括一个指针:
#pragma omp parallel for
for (int i = 0; i < n; i++){
[....]
Model *lm;
lm->myfunc();
lm->anotherfunc();
[....]
}
在结果输出文件中,我注意到不一致,可能是由竞争条件引起的.我最终通过使用一个解决了竞争条件omp critical.我的问题仍然存在:lm每个线程都是私有的,还是共享的？