Baggging 和Boosting都是模型融合的方法，可以将弱分类器融合之后形成一个强分类器，而且融合之后的效果会比最好的弱分类器更好。 Bagging: 先介绍Bagging方法： Bagging即套袋法，其算法过程如下： 从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始样本集中使用Bootstraping ...
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2020-01-15 21:16:43
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官方原理图 前向传播过程：将数据按照batch维度分发到各个GPU上（平均分配），而后将模型拷贝到GPU，各GPU并行前向传播，将各个输出(o1、02、03、04)汇总到总的GPU。 后向传播过程：在总GPU上并行计算得到损失，并得到初始梯度；将各梯度分发到各GPU；并行计算梯度；汇总梯度，更新网络 ...
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2020-01-11 00:36:46
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1、hadoop 大数据框架 Hadoop 是一个应用Java语言实现的软件框架，廉价的计算机组成的集群运行海量数据的分布式并行计算框架，支持上千个节点和PB级别的数据。Hadoop是项目的总称 分布式： 大数据： 指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉，管理和处理的数据集合。 1024MB= ...
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2020-01-10 12:33:49
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前言 ： 下面可能用的很多计算的词语，理解是计算不是单单1+1是计算，对于计算机而言，任何的程序执行就是一个计算过程。 1：计算过程区别（关键字：并行计算） 传统的计算方式： 一个文件数据->开始计算（整个文件有多少数据就计算多少，从头到尾）->计算结束 并行计算： 一个文件数据->拆分存储在一个集 ...
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2020-01-09 20:32:38
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昨天我遇到一个问题，问题如下： 我使用了延迟渲染，我的渲染流程是：Pass1 --> CUDA并行计算 -->Pass2 CUDA并行计算中需要使用Pass1渲染生成的两张纹理，然而我在GPU端使用CUDA计算时发现纹理为空（数据全是0值），但是如果将两张纹理的数据传回CPU端，打印出来是有值的，且 ...
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2020-01-06 21:22:45
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https://yq.aliyun.com/articles/177950 Intel Distribution for Python 在今年二月进行了更新——英特尔发布了 Update 2 版本。以“加速”为核心的它，相比原生 Python 环境有多大提升呢？ 并行计算专家、前英特尔高级工程师 J ...
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2019-12-30 19:29:11
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https://www.jb51.net/article/142212.htm 这篇文章主要介绍了Python基于pyCUDA实现GPU加速并行计算功能,结合实例形式分析了Python使用pyCUDA进行GPU加速并行计算的原理与相关实现操作技巧,需要的朋友可以参考下 目录 pyCUDA特点 pyC ...
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2019-12-30 19:06:43
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一.简介 1.什么是spark Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行计算框架，Spark拥有Hadoop MapReduc ...
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2019-12-30 14:10:45
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概述 如果一个大的任务可以拆分成两个独立的任务，当使用两个并行的进程去解决时，总共用时为$max\{T_1, T_2\}$ ，其中$T_1, T_2$分别是两个子任务的总用时。如果一个任务由两个子操作P，Q构成，Q是依赖于P的结果的，但是P并不依赖Q的结果，即任务的操作序列为：PQPQ...，这时如 ...
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2019-12-30 00:05:35
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报表在展现或导出时往往需要从数据库中取出大量数据，而 JDBC 的取数速度一向比较慢，有可能成为报表各运算环节的短板或瓶颈，从而严重影响整个报表的生成效率。针对这一问题，润乾报表可以利用并行计算机制（需要结合集算器实现）来显著提高 JDBC 的取数性能。 所谓并行取数是指，使用多线程技术在报表工具与 ...
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2019-12-29 13:09:06
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