如果待处理任务满足： 可拆分，即任务可以被拆分为多个子任务，或任务是多个相同的任务的集合； 任务不是CPU密集型的，如任务涉及到较多IO操作（如文件读取和网络数据处理） 则使用多线程将任务并行运行，能够提高运行效率。 假设待处理的任务为：有很多文件目录，对于每个文件目录，搜索 ...

译者：caspar， 译文：https://segmentfault.com/a/1190000000414339 原文：https://medium.com/building-things-on-the-internet/40e9b2b36148 Python 在程序并行化 ...

详细代码我已上传到github：click me 一、 实验要求 在 Spark2.3 平台上实现 Apriori 频繁项集挖掘的并行化算法。要求程序利用 Spark 进行并行计算。 二、算法设计 2.1 设计思路 变量定义 D为数据集，设Lk是k ...

作为一名后台开发，写shell脚本可能是工作中避免不了的，比如日志分析过滤、批量请求和批量插入数据等操作，这些如果单纯靠人工手动去处理既费时又费力，有了shell脚本就可以轻松搞定，当然有人会说可以用python或者其他编程语言，这并不是不可以，但没有哪个有shell这么简单方便快捷的。需要依赖库 ...

http://jerkwin.github.io/2013/12/14/Bash%E8%84%9A%E6%9C%AC%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E6%89%B9%E9%87%8F%E4%BD ...

GPU计算的目的即是计算加速。相比于CPU，其具有以下三个方面的优势： l 并行度高：GPU的Core数远远多于CPU（如G100 GPU有240个Cores），从而GPU的任务并发度也远高于CPU； l 内存带宽高：GPU的内存系统带宽几十倍高于CPU，如CPU （DDR-400）带宽 ...

当单线程性能不足时，我们通常会使用多线程/多进程去加速运行。而这些代码往往多得令人绝望，需要考虑： 如何创建线程执行的函数？ 如何收集结果？若希望结果从子线程返回主线程，则还要使用队列 如何取消执行？ 直接kill掉所有线程？信号如何传递？ 是否需要线程池？ 否则反复创建线程 ...

作者：gnuhpc 出处：http://www.cnblogs.com/gnuhpc/ #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <std ...