我想在一台机器上运行一个批处理，比如20个CPU密集型组合(基本上是非常长的嵌套for循环)。这20个作业中的每一个都不与其他19个作业共享数据。如果机器有N个核心，那么我应该分拆N-1个这些工作吗？还是N？或者我应该只启动所有20个，然后让Windows弄清楚如何安排它们？ 最佳答案 不幸的是，没有简单的答案。唯一可以确定的方法是实现并分析您的应用程序。通常，为了获得最大吞吐量，如果作业是纯CPU，您会希望每个核心一个。根据工作类型，这将包括每个超线程代码一个或每个“真正的物理核心”一个。(如果所有20个作业的工作相同，那么超线程
我有一个TCP服务器，它从一个(且只有一个)客户端获取数据。当此客户端发送数据时，它会连接到我的服务器，发送一条(逻辑)消息，然后不再在该连接上发送任何消息。然后它将建立另一个连接以发送下一条消息。我有一位同事说，从资源的角度来看，这非常糟糕。他说建立连接是资源密集型的，需要一段时间。他说我需要让这个客户端建立连接，然后只要我们需要通信(或直到出现错误)就一直使用它。使用单独连接的一个好处是，我可能可以对它们进行多线程处理，并在线上获得更高的吞吐量。我向我的同事提到了这一点，他告诉我打开很多套接字会杀死服务器。这是真的吗？或者我可以只允许它为需要发送的每个逻辑消息建立单独的连接。(请注
该应用程序有一个CPU密集型长进程，当前在一个服务器上连续运行(一种EJB方法)，当客户端请求它时。理论上可以(从概念的角度)将该进程拆分为N个block并并行执行它们，只要可以收集所有并行作业的输出并将其连接在一起，然后再将其发送回客户端启动了这个过程。我想使用这种并行化来优化性能。如何使用EJB实现这种并行化？我知道我们不应该在EJB方法中创建线程。相反，我们应该发布消息(每个作业一个)以供消息驱动的bean(MDB)使用。但那样就不再是同步调用了。在这种情况下，同步似乎是一项要求，因为我需要在将所有作业的输出发送回客户端之前收集它。有解决办法吗？ 最佳
是否可以在python中堆叠稀疏和密集的numpy数组？我知道这可以使用vstack/hstack对密集的numpy数组完成。我想将一些列添加到稀疏矩阵中以增加特征向量的数量 最佳答案 是的，您可以使用scipy.sparse.vstack和scipy.sparse.hstack,与使用numpy.vstack的方式相同和numpy.hstack对于密集阵列。例子:fromscipy.sparseimportcoo_matrixm=coo_matrix(np.array([[0,0,1],[1,0,0],[1,0,0]]))a=np
我正在使用TfidfVectorizer将原始文档集合转换为TF-IDF特征矩阵，然后我计划将其输入到k-means算法(我将实现)中。在该算法中，我将不得不计算质心(文章类别)和数据点(文章)之间的距离。我将使用欧氏距离，因此我需要这两个实体具有相同的维度，在我的例子中是max_features。这是我所拥有的:tfidf=TfidfVectorizer(max_features=10,strip_accents='unicode',analyzer='word',stop_words=stop_words.extra_stopwords,lowercase=True,use_idf
我注意到我本地windows7机器上的django开发服务器(版本1.1.1)正在使用大量CPU(~30%，根据任务管理器的python.exe条目)，即使在空闲状态下，即没有请求进/出。是否有既定的方法来分析可能造成这种情况的原因？谢谢!马丁 最佳答案 FWIW，您应该进行概要分析，但是当您这样做时我敢打赌您会发现答案是“轮询文件的更改以便它可以自动重新加载”。您可以使用“pythonmanage.pyrunserver--noreload”进行快速测试，看看它如何影响CPU使用率。
我正在构建一个交易组合管理系统，负责生成、优化和模拟非高频交易组合(处理1分钟或3分钟的数据柱，而不是分时数据)。我计划使用AmazonWeb服务来承担应用程序的全部负载。我有四种语言可供选择。JavaC++C#python这里是项目范围的极端范围。这不是future的样子，也许永远不会，但它在要求的范围内:每周模拟10,000,000个交易系统。(每个交易系统都应该有自己的数据挖掘方法，包括计算量极大的特征选择算法。想象一下使用包装器的500-5000个特征。无论如何这些都不会经常运行，但它仍然是一个考虑因素)使用100,000种交易策略实时生成投资组合从全局每个股票/future市
我需要在HTTP请求之间在我的网络服务器(VPS)上运行一个占用大量CPU和内存的Python脚本(分析和修改一个冗长的WAV文件)作为后台进程。该脚本最多需要20秒才能运行，我担心服务器的性能。是否有一种好的方法可以降低进程的优先级，定期将控制权交给操作系统，或者以其他方式保护我的普通服务器的性能？ 最佳答案 假设它是一个UNIX服务器，您可以使用nicecommand降低其优先级。这应该可以解决问题。 关于python-如何管理服务器上的CPU密集型进程，我们在StackOverfl
我想知道是否可以将变量添加到卷积神经网络的密集层中(以及来自先前卷积层的连接，会有一个额外的特征集可用于歧视目的)？如果这是可能的，谁能给我指出一个示例/文档来解释如何这样做？我希望使用Keras，但如果Keras限制太多，我很乐意使用TensorFlow。编辑:在这种情况下，我认为这应该起作用的方式是我向神经网络提供一个包含图像和相关特征集的列表(以及在训练相关分类期间)。EDIT2:我想要的架构类似于:____________________________________________________|Conv||Max||Conv||Max|||||Image-->|Laye
使用pytables时，不支持(据我所知)scipy.sparse矩阵格式，因此要存储矩阵我必须做一些转换，例如defstore_sparse_matrix(self):grp1=self.getFileHandle().createGroup(self.getGroup(),'M')self.getFileHandle().createArray(grp1,'data',M.tocsr().data)self.getFileHandle().createArray(grp1,'indptr',M.tocsr().indptr)self.getFileHandle().createAr
