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

在Java 7之前，並行處理集合非常麻煩。首先你要明確的把包含數據的數據結構分成若干子部分，然后你要把每個子部分分配一個獨立的線程。然后，你需要在恰當的時候對他們進行同步來避免競爭，等待所有線程完成。最后，把這些部分結果合並起來。Java 7中引入了一個叫做 分支/合並的框架，讓這些操作更穩 ...

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　　腫瘤大數據挖掘中經常需要處理上百億行的文本文件，這些文件往往高達數百GB，假如文件結構簡單統一，那么用sed和awk 處理是非常方便和快速的。但有時候會遇到邏輯較為復雜的處理流程，這樣我一般會用JAVA來處理。但由於JAVA是單線程的，因此對於實驗室多核服務器來說，能充分有效的利用起每個核 ...

　　在多線程編程過程中，遇到這樣的情況，主線程需要等待多個子線程的處理結果，才能繼續運行下去。個人給這樣的子線程任務取了個名字叫並行任務。對於這種任務，每次去編寫代碼加鎖控制時序，覺得太麻煩，正好朋友提到CountDownLatch這個類，於是用它來編寫了個小工具。 　　首先，要處理的是多個任務 ...

大約各位看官君多少也聽說了Storm/Spark/Flink，這些都是大數據流式處理框架。如果一條手機組裝流水線上不同的人做不同的事，有的裝電池，有的裝屏幕，直到最后完成，這就是典型的流式處理。如果手機組裝是先全部裝完電池，再交給裝屏幕的組，直到完成，這就是舊式的集合式處理。今天，就來先說 ...

　　之前我們學習使用TensorFlow對圖像數據進行預處理的方法。雖然使用這些圖像數據預處理的方法可以減少無關因素對圖像識別模型效果的影響，但這些復雜的預處理過程也會減慢整個訓練過程。為了避免圖像預處理成為神經網絡模型訓練效率的瓶頸，TensorFlow提供了一套多線程處理輸入數據的框架 ...

大眾所知的一種多線程處理方法，最為普遍的解決方案。 缺點：無法完全適應高並發場合下處理需求——原因：每 ...