( long n){ return Stream.iterate(1L, i -&g ...

在Java 7之前，并行处理集合非常麻烦。首先你要明确的把包含数据的数据结构分成若干子部分，然后你要把每个子部分分配一个独立的线程。然后，你需要在恰当的时候对他们进行同步来避免竞争，等待所有线程完成。最后，把这些部分结果合并起来。Java 7中引入了一个叫做 分支/合并的框架，让这些操作更稳 ...

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　　肿瘤大数据挖掘中经常需要处理上百亿行的文本文件，这些文件往往高达数百GB，假如文件结构简单统一，那么用sed和awk 处理是非常方便和快速的。但有时候会遇到逻辑较为复杂的处理流程，这样我一般会用JAVA来处理。但由于JAVA是单线程的，因此对于实验室多核服务器来说，能充分有效的利用起每个核 ...

　　在多线程编程过程中，遇到这样的情况，主线程需要等待多个子线程的处理结果，才能继续运行下去。个人给这样的子线程任务取了个名字叫并行任务。对于这种任务，每次去编写代码加锁控制时序，觉得太麻烦，正好朋友提到CountDownLatch这个类，于是用它来编写了个小工具。 　　首先，要处理的是多个任务 ...

大约各位看官君多少也听说了Storm/Spark/Flink，这些都是大数据流式处理框架。如果一条手机组装流水线上不同的人做不同的事，有的装电池，有的装屏幕，直到最后完成，这就是典型的流式处理。如果手机组装是先全部装完电池，再交给装屏幕的组，直到完成，这就是旧式的集合式处理。今天，就来先说 ...

　　之前我们学习使用TensorFlow对图像数据进行预处理的方法。虽然使用这些图像数据预处理的方法可以减少无关因素对图像识别模型效果的影响，但这些复杂的预处理过程也会减慢整个训练过程。为了避免图像预处理成为神经网络模型训练效率的瓶颈，TensorFlow提供了一套多线程处理输入数据的框架 ...

大众所知的一种多线程处理方法，最为普遍的解决方案。 缺点：无法完全适应高并发场合下处理需求——原因：每 ...