如果待處理任務滿足： 可拆分，即任務可以被拆分為多個子任務，或任務是多個相同的任務的集合； 任務不是CPU密集型的，如任務涉及到較多IO操作（如文件讀取和網絡數據處理） 則使用多線程將任務並行運行，能夠提高運行效率。 假設待處理的任務為：有很多文件目錄，對於每個文件目錄，搜索 ...

譯者：caspar， 譯文：https://segmentfault.com/a/1190000000414339 原文：https://medium.com/building-things-on-the-internet/40e9b2b36148 Python 在程序並行化 ...

詳細代碼我已上傳到github：click me 一、 實驗要求 在 Spark2.3 平台上實現 Apriori 頻繁項集挖掘的並行化算法。要求程序利用 Spark 進行並行計算。 二、算法設計 2.1 設計思路 變量定義 D為數據集，設Lk是k ...

作為一名后台開發，寫shell腳本可能是工作中避免不了的，比如日志分析過濾、批量請求和批量插入數據等操作，這些如果單純靠人工手動去處理既費時又費力，有了shell腳本就可以輕松搞定，當然有人會說可以用python或者其他編程語言，這並不是不可以，但沒有哪個有shell這么簡單方便快捷的。需要依賴庫 ...

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計算的目的即是計算加速。相比於CPU，其具有以下三個方面的優勢： l 並行度高：GPU的Core數遠遠多於CPU（如G100 GPU有240個Cores），從而GPU的任務並發度也遠高於CPU； l 內存帶寬高：GPU的內存系統帶寬幾十倍高於CPU，如CPU （DDR-400）帶寬 ...

當單線程性能不足時，我們通常會使用多線程/多進程去加速運行。而這些代碼往往多得令人絕望，需要考慮： 如何創建線程執行的函數？ 如何收集結果？若希望結果從子線程返回主線程，則還要使用隊列 如何取消執行？ 直接kill掉所有線程？信號如何傳遞？ 是否需要線程池？ 否則反復創建線程 ...

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