Публикации по теме 'parallel-computing'


n-Queens, часть 3: в 8000 раз быстрее
Сам еще учусь… О пулах потоков и одномерных шахматных досках История до сих пор Итак, если вы не отстаете от этой серии , вам действительно нужно больше выходить. Основной упор на данный момент заключается в том, что я хорошо умею считать решения с n-ферзями и получаю удовольствие от решения их медленным способом как можно быстрее! Задача n-ферзей состоит в том, чтобы найти правильные решения для размещения n ферзей на шахматной доске n×n таким образом, чтобы ни один из них не..
Параллельное программирование в Python - это не то, что вы думаете.
В этой статье я сначала проведу вас через различие между параллельным программированием и параллельным выполнением, обсудю встроенные в Python механизмы параллельного программирования и подводные камни многопоточности в Python. Параллельное программирование не эквивалентно параллельному выполнению, несмотря на то, что эти два термина часто используются как синонимы. Параллелизм - это свойство, при котором одновременно может выполняться несколько операций, но это не значит, что это..
Хотел бы я раньше знать эту библиотеку Node.js: я бы сэкономил дни и цикл событий ...
Это произошло в начале 2017 года. Я разрабатывал эту функцию около 2 недель, прежде чем смог объединить ее с мастером. После нескольких конфликтов, двух чашек кофе, сброса настроек, большого исправления и еще двух эспрессо тесты, наконец, прошли. Наконец, я смог совершить это и мне нужно немного отдохнуть. Ведь это была суббота. Наступил понедельник, и я с улыбкой на лице поехал в офис, думая о том, что я собирался сказать своим коллегам на стендапе. За две недели до этого я начал..
Оптимизированные способы чтения больших CSV в Python
Привет! 🙋 В настоящее время данные играют очень важную роль в анализе и построении модели машинного обучения и искусственного интеллекта. Данные можно найти в различных форматах CSV, плоских файлов, JSON и т. Д., Что, когда они огромны, затрудняет чтение в память. Этот блог посвящен обработке табличных данных в формате CSV, которые представляют собой файлы, разделенные запятыми. Проблема: импорт (чтение) большого CSV-файла приводит к ошибке "Недостаточно памяти". Недостаточно..
Как эффективно обучать нейронные сети
Когда вы хотите перенести обучение, но не знаете, какие слои вам следует сохранить, когда вы слепо обучаете новую нейронную сеть и что вы можете сделать, это использовать перекрестную проверку на тестовом наборе и не знать, какие слои работают неправильно. Я предлагаю решение, использующее t-SNE (1) для визуализации слоев и анализ ваших данных для проверки их надежности. Исходный алгоритм t-SNE имеет сложность O (nxn), когда вы вычисляете попарные расстояния и преобразуете их в..
Сочетание CPU и GPU в науке о данных
Кремний имеет решающее значение - от самого распространенного элемента в земной коре до наиболее важного компонента, используемого в ЦП. Основное сырье, используемое в процессоре, - это кремний, медь, алюминий и различные пластмассы. Некоторые драгоценные металлы, такие как золото и серебро, также используются для изготовления проводов. Что такое ЦП? ЦП - это аббревиатура от центрального процессора. В самом деле, это электронная схема, которая выполняет инструкции программ, выполняя..
Масштабируемое машинное обучение с помощью Dask в Google Cloud
Отличное дополнение к вашему арсеналу инструментов для анализа данных, Dask обеспечивает расширенный параллелизм для масштабных вычислений. Обновлено 13 ноября 2021 г. и отражает последние шаги по настройке кластера Dask в Google Cloud Dask был рассмотрен многими и сравнивался с различными другими инструментами, включая Spark, Ray и Vaex. Разработанный в сотрудничестве с другими проектами сообщества, такими как Numpy, Pandas и Scikit-Learn, это определенно отличный инструмент для..