我正在使用SQLAlchemy的ORM。我有一个具有多个多对多关系的模型:UserUserOrganizationUserSchoolUserCredentials我正在使用associationtables实现这些，因此还有我不直接使用的User_to_Organization、User_to_School和User_to_Credentials表。现在，当我尝试使用联合预加载加载单个用户(使用其PK标识符)及其关系(和相关模型)时，我的性能非常糟糕(超过15秒)。我认为这是由于thisissue:Whenmultiplelevelsofdepthareusedwithjoinedo
我的网页需要10到20次数据库查询才能获得所有需要的数据。通常在发出查询后，Django线程/进程会被阻塞，等待结果返回，然后它会恢复执行，直到到达下一个查询。有什么方法可以异步发出所有查询，以便数据库服务器可以并行处理它们？我正在使用MySQL，但也想了解其他数据库的解决方案。例如，我听说Postgresql有一个异步客户端库-在这种情况下我将如何使用它？ 最佳答案 这个最近的博客条目似乎暗示它没有内置到django或rails框架中。我认为它很好地涵盖了这个问题，非常值得与评论一起阅读。http://www.eflorenzan
我有一个Android应用程序，目前正在使用Volley库发出网络请求并使用NetworkImageView显示下载的图像。我想测试Retrofit的功能，因为我需要运行大量请求(数千个)，所以我有点担心并行执行。Volley使用RequestQueue处理并行请求，将并发运行的请求限制为四个，而其他请求排队等待执行。在Retrofit文档中，我没有找到任何方法来处理并发请求的数量，我怀疑这些细节留给了这个库中的开发人员。这是正确的吗？如果是这样，是否有任何面向android的实现/库可用？否则，处理并行请求的最佳实践是什么？ 最佳答案
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题吗？更新问题，以便editingthispost提供事实和引用来回答它.关闭8年前。Improvethisquestion例如:您会做一些需要几秒钟的事情并且不想卡住您的UI线程，对吗？您可以使用AsyncTask，但您不想创建外部(或内部)类来解决小卡住问题。那么，这样做是个好习惯吗？packagecom.example.stackoverflowsandbox;importandroid.os.AsyncTask;publicclassFoo{//E.g.beforecallfoomethodyoucha
我的应用程序中有一个SplashActivity，它在我启动应用程序时使用AsyncTask执行一些操作。我还创建了另一个从服务器下载数据的AsyncTask。现在，在我关闭应用程序后，AsyncTask仍在下载数据。但是当我再次启动我的应用程序时，我的SplashActivity的AsyncTask不会执行其后台(doInBackground函数)，直到我的下载器AsyncTask完成，并且我的应用程序被挂起。所以我的问题是我们不能并行运行两个AsyncTask吗？两个AsyncTask都是不同的并且做自己的事情。有什么办法吗。 最佳答案
我正在使用AndroidSDK4.0.3API15，我想并行运行多个AsyncTask。我从网络服务器获取我的数据并实时动画(10fps)。但根据用户操作，我还需要向Web服务器发送一些数据。发生这种情况时，我的动画会暂停一小段时间(发送数据进入队列并获取数据等待它完成)，因此我无法捕捉实时。这个answer很好解释，但我无法让它工作。因此，任何帮助将不胜感激。我想我需要使用这个功能来实现:AsyncTask.executeOnExecutor(Executorexec,Params...params)但我无法将执行器作为参数传递，也无法实例化执行器。这是我的AsyncTask类:pu
我最近有一个12核IntelCPU(Haswell架构)，它有4个内存channel。机器可以并行执行多少次DRAM内存访问？例如，如果我有一个程序，它使用12个线程，这些线程位于一个紧密循环中，从一个太大而无法放入缓存的范围内的随机内存地址读取单个字节。我预计所有12个线程将花费几乎所有的时间等待内存获取。线程是否必须轮流使用DRAM总线？注意:假设我使用的是1GB的VM页面大小，因此没有TLB缓存未命中。 最佳答案 英特尔数据表几乎可以回答这个问题。我的第一个线索是英特尔论坛上的一个问题:https://communities.
这是创建thread_group并并行执行所有线程的代码:boost::thread_groupgroup;for(inti=0;i此代码将一次执行所有线程。我想要做的是将它们全部并行执行，但最多并行执行4个。当on终止时，会执行另一个，直到没有更多可以执行。 最佳答案 另一个更有效的解决方案是让每个线程在完成后回调到主线程，并且主线程上的处理程序每次都可以启动一个新线程。这可以防止对timed_join的重复调用，因为在触发回调之前主线程不会做任何事情。 关于c++-如何让boos
我不是分布式系统和CUDA方面的专家。但是PyTorch支持一个非常有趣的特性，即nn.DataParallel和nn.DistributedDataParallel。它们是如何实际实现的？它们如何分离常见的嵌入并同步数据？这是DataParallel的基本示例。importtorch.nnasnnfromtorch.autograd.variableimportVariableimportnumpyasnpclassModel(nn.Module):def__init__(self):super().__init__(embedding=nn.Embedding(1000,10),r
分析我的反向传播算法后，我了解到它占用了我60%的计算时间。在我开始寻找并行替代方案之前，我想看看是否还有什么可以做的。activate(constdoubleinput[])函数被配置为只占用约5%的时间。gradient(constdoubleinput)函数实现如下:inlinedoublegradient(constdoubleinput){return(1-(input*input));}有问题的训练函数:voidtrain(constvector&data,constvector&desired,constdoublelearn_rate,constdoublemoment
