mclapply

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私は並列に関数を実行しています。仕事の状態に関する進捗状況の更新を得るために、私は1人だけですが、その進捗状況について定期的に報告することを希望します。これを行う方法についての私の自然な考えは、ワーカーが実行する機能をワーカーの名前を確認し、その名前が特定の値と一致する場合にのみステータス更新を与えることです。しかし、私はこれを事前に決定する信頼できる方法を見つけることができません。たとえばジュリ

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Linuxでmclapplyを使用しているときにRで奇妙なsegfaultが発生する

私はこの奇妙なsegfaultエラーに遭遇しました。私はマルコフ連鎖モンテカルロアルゴリズム（分布に近似する逐次アルゴリズム）を実行していました。私はこのアルゴリズムの各1回の反復を並列化します。だから、今、奇妙なことは、私のデータセットのサイズが比較的緩やかであるとき、アルゴリズムは問題なく実行することができますです for (iter in 1:T){ res[iter] = mcl

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ネストされたリストにエラーメッセージが含まれているすべてのインデックスを一覧表示するR

mclapplyを使用してコードを並行して実行しています。以下は私のコードのスニペットです。 mc.preschedule = FALSEを設定すると、エラーが保存され、リストの次の項目に移動します。私はリストのすべての要素に関連するエラーメッセージが何であるかを見たいと思います。 OutputList = mclapply(Users.list,TestFunction,mc.cores = 2

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mclapplyと私はフォーラムへのアクティブなユーザーとしては比較的新しいですが、私は何年以来の答えを探してきたので、あなたにすべての最初のあなたの貢献に感謝してい

をspark_read_parquet ... 今日、私は質問誰もそれを持っています... テストシステムの一部として、s3（AWS）からspark（ローカルコンピュータ）にファイルを並行して読み込もうとしています。 1つのコアは、それが失敗した多くのことを設定したとき、私は... mclapply使用しますが、している例：（2を使用した場合と同じコードが一つのコアを使用した場合に動作しますが、

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がmclapply渡す（）のパラメータ（I範囲内）

私はこれをやろうとしている： nmf.sub <- function(n){ sub.data.matrix <- data.matrix[, (index[n, ])] ## the index is a permutation of the original matrix at a 0.8 resampling proportion (doesn't really matter) temp

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lapply（）とmclapply（）の冗長処理を避けるバージョン

私は、引数リストXの一意の要素だけを処理するlapply()とmclapply()のバージョンを探しています。このようなものはすでに存在しますか？ EDIT：つまり、私はlapply()は、処理の重複を気にしないようにしたいが、私はlength(lapply(X, ...))はlength(X)を等しくする必要はなく、length(unique(X))（及び適切な値が一致します）。また、私はXの各

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R：TermDocumentMatrix - 作成中にエラーが発生しました

Twitterデータを取得してワードクラウドを作成しようとしていますが、TermDocumentMatrixの作成中にエラーが発生しました。私のコードは以下の通りです twitter_search_data <- searchTwitter(searchString = text_to_search ,n = 500) twitter_search_text <- s

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効率的に/マルチスレッドで回帰予測を実行する

メモリ消費量に関する問題については、mclapplyの投稿が多数ありますが、私の場合に役立つものがあるかどうかを確認しようとしています。私は（変数行列Xによって応答y）〜600 60,000によってマトリックスランダムフォレストモデルを適合しています： library(randomForest) fit <- randomForest(x=X,y=y) を私は、ランダムなフィット感に、その

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mcapply：すべてのスケジュールされたコアでユーザコードにエラーが発生しました

以下は私のコードです。私は.idatで終わるすべてのファイル（〜20000）のリストを取得しようとしており、それぞれのファイルを関数illuminaio::readIDATで読み取っています。 1200個のファイルについての情報を読み書きした後 library(illuminaio) library(parallel) library(data.table) # number of cor