並行

1/4ページ

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, […]

(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 […]

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 […]

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。 […]