parallel-processing

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私は並列処理を使用して、Rで多くのブーストされた回帰木を高速化しようとしています。私はBiocParallelパッケージ（http://lcolladotor.github.io/2016/03/07/BiocParallel/#.WiqF7bQ-e3c）を使用しています。いくつかのダミーデータを作成してから、2つのBRTモデルを実行する関数を設定しました。これはSerialで、次にParalle

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並列計算におけるセグメンテーションフォールト（コアダンプ）

1Dアレイを並列に合計するためにAMPIをコード化しようとしています。しかし、セグメンテーションフォルトが発生しています（コアダンプされています）。私は何度も自分の機能を修正しようとしましたが、どこでエラーが発生したか、または修正する方法が見つかりませんでした。私はあなたのコードを実行したとき /* File: mpi_sum.c * Compile as: mpicc -g -Wall -s

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並列処理複数のcsvファイルへの辞書の書き込み

特定の列の値に応じて、異なるファイルに書きたい大規模なデータフレームがあります。最初の関数は、キーが書き出すファイルであり、値は元のデータフレームのサブセットであるnumpy配列です。 def write_in_parallel(inputDict): for key,value in inputDict.items(): df = pd.DataFrame(value)

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Pythonの条件に基づいてオーディオの再生を停止する方法は？

私はオーディオを再生しており、同時にキーボードから入力しています。私はこれを達成するためにスレッドを使用しています。私は、オーディオを実行し、メインスレッドからの入力を聞く新しいスレッドを作成しました。しかし、私は、キーボードからの特定の入力に基づいて、オーディオの再生を停止したい。スレッドを別のスレッドから「強制終了」できず、オーディオの再生を停止していない限り、オーディオスレッドをメインスレ

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はpysparkと協力し、私は私のコードで作成したボトルネックに実行するために開始しS3

にpyspark 2.2.0データフレーム区分された書き込みを並列化を作成し、各パーティション（グループ）をS3の独自の場所に書き込む。 drive_idで区切られたS3の位置にAthenaテーブルを定義する必要があります。これにより、drive_idによって照会された場合、非常に効率的にデータを読み取ることができます。 #df is spark dataframe g=df.gr

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複数の大きなCSVファイルを並列に配列

いくつかのチュートリアルの助けを借りてここでstackoverflowを読んで、私はこの基本的な並列（複数のファイル）csv - >配列リーダーを結びつけました。それをもっと速くすることはできますか？私はここで、ファイルをメモリにプリロードしたり、何とかスレッドを最適化したり、cudaでいくつかの部分を行う可能性について読んだことがあります。次のステップがすべきことは何の手がかりもありません。これ

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複数のノードで1つのRスクリプト

複数のノードからCPUコアを利用して1つのRスクリプトを実行したいと考えています。各ノードは16のコアを含み、Slurmツールを介して私に割り当てられます。単一ノード上で正常に動作します mpirun -np 1 R --no-save <file_path_R_script.R> another_file_path.Rout ：これまでのところ、私のコードは次のようになります。 ncore

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R分割DFと並行してテストを実行

私はいくつかの統計を行うために、dataframe1とdataframe2の各行を比較します。これらは大規模なデータフレーム（300,000行と40,000行）なので、比較するのは大変です。私はいくつかの機能を使って統計を適用しました。私が疑問に思っていたことは、dataframe1をチャンクに分割することが可能かどうかということでした。これらのチャンクは複数のコアで並列に実行されます。 lib

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クロスブラウザテスト - testng.xmlでテストの並列実行を設定する方法

TestNGを使用して、さまざまなブラウザで並列テストを実行します。これは私のtestng.xmlです： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <suite name="Parallel Tests" verbose="2" parallel="tests" thread-count="4"> <!--Set test parameter

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（Ada）奇妙な閉塞について2つのタスクで基本保護された有界バッファを取得

これは、テキストブックであっても、どこにでも提示されているように、Adaの非常に基本的な保護境界バッファです。（これはもっと大きなものの一部ですが、コードを最小限に単純化して、動作を再現しました）。私は1つのタスクにそれを供給し、 "メイン"のボディがそれから読んでいるとうまくいくようです。しかし、パターとゲッターという2つのタスクを以下のように使用すると、1st Getでブロックされます。も