cuda 9.0 vs2015 環境搭建
cuda 9.0 vs2015 總結：搭建還算順利，全自動，沒毛病 系統硬體屬性： win7 64位 GTX960 記憶體16G 先下載安裝vs2015，當然vs2017也是可以的，cuda9.0支援2017 cuda 9.0 下載地址：https://developer.nvidia.com/cu […]
並行
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機器學習並行化(parallel machine learning)
最近實習任務除了用公司內部機器學習平臺(tensorflow引擎)跑模型就是調研一下淺層機器學習演算法的並行與分散式，稍微做個總結 淺層機器學習中能夠應用並行或者分散式的方面 1.1 ModelAssessment with Cross validation 相信對機器學習比較熟的都經常用交叉驗證， […]
- 2018.07.28
- machine-learning, SGD, 並行, 如何, 如何sshesx,
如何使基於梯度下降的機器學習並行化
本文，討論batch-gradient和stochastic gradient descent的並行化。 首先來看batch-gradient。batch-gradient的每次更新都要在整個訓練集上計算獲得。比如，logistic regression的更新公式為： (1)圖片來自coursera […]
(觀後感)阿里媽媽首次公開自研CTR預估核心演算法MLR
1. CTR預估演算法現狀及進展 之前也看過CTR預估演算法，大部分都是LR、FM、FFM、GBDT互相堆疊，在現實中看到還有先利用LR做多維embedding，然後再加上影象CNN特徵再做LR。LR主要的難點是特徵離散化後特徵維度特別高，實習時看到的分散式最多支援1E多特徵，實際使用特徵維度大 […]
分散式應用框架Akka快速入門
轉載請註明出處：http://blog.csdn.net/jmppok/article/details/17264495 本文結合網上一些資料，對他們進行整理，摘選和翻譯而成，對Akka進行簡要的說明。引用資料在最後列出。 1.什麼是Akka Akka 是一個用 Scala 編寫的庫，用於簡化編寫容 […]
java程式碼中使用多執行緒並行
@ResponseBody @RequestMapping(“/test”) public String testThread(){ Date date1 = new Date(); System.out.println(“註冊使用者”);// sen […]
Java多執行緒–併發和並行的區別
所有的併發處理都有排隊等候，喚醒，執行至少三個這樣的步驟.所以併發肯定是巨集觀概念，在微觀上他們都是序列被處理的，只不過資源不會在某一個上被阻塞(一般是通過時間片輪轉)，所以在巨集觀上看多個幾乎同時到達的請求同時在被處理。如果是同一時刻到達的請求也會根據優先順序的不同，而先後進入佇列排隊等候 […]
Java垃圾回收併發和並行
英文單詞 併發：Concurrency 並行：Parallelism 併發 一個併發程式是具備處理多個任務的能力。併發並不需要有多個CPU，單個CPU通過時間片的方式，不同時間片處理不同任務，可以讓程式“看起來”是都在執行的。 並行 並行表示在同一個時間點，有多個任務都在進行當中。並行是需要多個CP […]
- 2018.07.15
- as作業系統, System Learn, the作業系統, 並行, 作業系統,
作業系統_並行和併發的區別 程序和執行緒的區別
並行：同一時刻，有多條指令在多個處理器上同時執行。 併發：同一時刻，只能有一條指令執行，但多個程序指令被快速輪換執行，使得在巨集觀上具有多個程序同時執行的效果。 程序一般具有以下4大要素： 1、有一段程式供其執行（該程式可以多個程序共用）。 2、有專用的系統堆疊空間。 3、在核心中有對應的程序控制塊 […]
並行和併發、同步和非同步的區別
1、並行 對多處理器而言–多個程式在同一時刻發生，具有併發的含義，但併發不一定並行，也亦是說併發事件之間不一定要同一時刻發生。 並行：在單處理器中多道程式設計系統中，程序被交替執行，表現出一種併發的外部特種；在多處理器系統中，程序不僅可以交替執行，而且可以重疊執行。 […]