parallel-processing

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    私は全く新しいMPI並列プロセスを使用しています。 私は、MASTER/SLAVEアプローチに関する以下の問題を扱っています。 私はSIZE=500の2D二乗配列を持っている、と私は次元のいくつかのブロックにそれを破るする必要があります。 D < SIZE。 Iは、各プロセッサが受信し、Nが関与するプロセッサの数とサブブロックの寸法Dに依存する場合、マスタNブロックに送り返すマスター/スレーブMP

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    私はRでの並列計算が新しく、次のようにX、Y、Zに新しい値を追加することができます(非常に単純化された元の問題)。 library(foreach) library(doParallel) X <- 0 Y <- 0 Z <- 0 cores <- detectCores() cl <- makeCluster(cores[1] - 1) #not to overload your

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    std::setオブジェクトを設定し、C++で並列スレッドを使用してブール値ベクトルを編集できますか? 私は並列計算に比較的新しく、OpenMPを使うことだけを学んでいます。読んでいる限り、スレッド間でデータ構造を共有してもいいと言う人がいると聞いてきました。 私の質問は、順序が重要でない限り、パラレルメソッドを使用していくつかのデータ構造を設定できますか?あるいは、あなたが一般的にそのようなこと

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    @parallel forマクロを使用して、さまざまなパラメータのシミュレーションを実行します。各実行によって1次元のベクトルが得られます。最後に、DataFrameで結果を収集したいと思います。 今まで私はいつも中間配列を作成し、forループをvcatで減らしました。 DataFrameを構築しました。私はそれがpush!remotecall経由でマスタープロセスへの各計算の結果にも働くかもしれ

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    は、私は、次のようなものを持って言う: function f(x) some_test ? true : false end 私はpmap(f,some_array)をすれば、私はBoolsの一部の配列を取得します。 contains(==,p,false)の場合は何かしたいと思います。しかし、少なくとも私がfalseを1つだけ持っているなら、私はこのことをしたいと思います。私。

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    私は100個のランプを持っています。彼らは点滅している。私はそれらをある時間の間観察する。各ランプについて、平均、標準偏差および点滅間隔の自己相関を計算する。 ここでは、観測データを再サンプリングし、すべてのパラメータ(平均、標準偏差、自己相関)がある範囲内にある順列を保つ必要があります。私が働いているコードは良いです。しかし、それは実験の各ラウンドに長い時間(週)かかる。私は12のコアと2つのT

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    目的 - サックスパーサーを使用して別のxmlファイルを解析することにより、並列に 複数のスレッドが生成されます。 同じトピックに関連する複数の投稿が見つかりました。しかし、誰も答えを指していません。 Question 1Question 2 私はSAXParserFactoryのとSAXParserのは、スレッドセーフではありません知っています。私の研究では、スレッドごとにSAXParserFa

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    C++でopenMPを使い始めていますが、並列forループで問題があります削減と。以下の関数を実行すると、「* ./main.out」のエラー:ダブルフリーまたは破損(fasttop):0x00007fe2a00008c0 *」というエラーが表示されます。 ***更新:ご協力いただきありがとうございます。私はあなたの提案(下記参照)に基づいて機能を編集し、正しく動作します。しかし、私はまだスピード

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    私はPythonにはまったく新しいので、これがどう働くべきかという私の考え方は間違っているかもしれません。 私は時間管理の目的でRFIDリーダーを構築しています。例えば。ユーザーがRFIDチップでログインする - > Timer毎分Googleスプレッドシートのカウントと更新を開始します。更新部分は正常に動作しますが、少し時間がかかります。しかし、私は常にRFIDログインをチェックしたいと思ってい