b***y
发帖数: 372 | 1 近日，中国科学院计算技术研究所承担的“九五”国家攻关项目“曙光系列可扩展并行计
算机系统”
通过国家验收。该项目共完成5个专题的研究开发任务，在技术创新与应用推广两个方面取
得了多项重大
成果，部分专题取得重要技术突破。该项目在服务器高可用（HA）核心技术，在智能信息
处理技术
（包括信息检索、信息过滤、信息推送、信息组织与发布等）、机群单一系统映像和监控
管理技术、服
务器工程技术、基于机群结构的信息安全机制等方面取得了具有自主知识产权技术突破，
增强了我国在
高端服务器技术的竞争力。该项目的技术成果已经全部应用到曙光系列服务器产品中，形
成了“天
演”、“天阔”两大系列20余种型号的曙光服务器系列产品，在国内率先推出了NT机群服
务器、
NetBox安全服务器、高可用（HA）服务器和智能化Internet信息服务器等多种有特色功能
的新产
品，打破了国外厂商在高性能服务器领域的技术垄断，在许多国家重大信息化建设项目中
得到成功应
用，取得了很好的经济效益和社会效益。该项目的科技成果在产业化方面取得了重大成绩
，在曙光公司
形成了开发、生产、销售、服务体系（通过了ISO9001质量体 |
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t****l
发帖数: 236 | 2 不错,上科技日报了
| 消息来源：《科技日报》 | 八阕编辑：2006-04-19 | 网址：http://www.popyard.org | | 抄送朋友 | 打印保留 |
八阕 http://www.popyard.org 【八阕】【八阕】一个劳动人民群众喜闻乐见的好地方:http://www.popyard.org本报讯（蒋家平）中国科学技术大学研究人员在下一代互联网包转发核心算法的技术攻关中获得重大突破，他们所提出的TrieC算法在英特尔IXP2800网络处理器上可以支持10Gbps以上的线速，这一成果将有可能在后PC时代嵌入式系统领域中得到广泛应用。
近日，该校研究生胡向辉专程飞赴纽约出席国际并行处理会议（ACMPPoPP），并在大会上
宣读了他与其导师蓓副教授、英特尔编译实验室唐锡南博士合作的论文。这是该会自1988
年创办以来首次录用中国大陆高校和科研单位的论文。唐锡南博士（中国科大81级校友）
在接受采访时介绍，系统级芯片、多核、多线程技术代表着计算机芯片技术发展的最新潮
流。这项成果表明中国在下一代互联网（IPv6）高速路由查找算法及其在网络处理器上的
并行实 |
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y**b
发帖数: 10166 | 3 用openmp并行化一个模拟程序，发现：
计算只要运行足够步长，openmp每次运行给出的结果都不一样，
而串行运算的结果始终一样。这正常吗？
直觉上openmp由于每次运行都采用不同的计算顺序(各线程的
先后顺序是随机的)，从而可能改变误差的积累方式，一般怎么
处理这类问题？谢谢。 |
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d***a
发帖数: 13752 | 4 仔细读MPI编程手册... :-)
MPI是为并行处理设计的，用多处理器/多核没有问题
如果程序原来是单线程，要改写成MPI并行程序 |
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h***u
发帖数: 498 | 5 并行计算从若干版本之前就可以了。有个并行处理工具箱。 |
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g*****g
发帖数: 34805 | 6 C++是传统CPU bound应用的首选，但近年有很多松动。很大原因就是Hadoop和云计算的
出现。
C++的优势是运行快，大多数benchmark比Java快一倍。劣势是开发维护慢，往往慢一倍
都不只。稳定性差，一个core dump搞死整个应用。
云计算的出现，使得很小的公司也能使用很大的计算资源，Hadoop的出现使得机群并行
计算的门槛显著降低。由于整体计算成本的下降，这时候深挖单机潜力不再那么有吸引
力。因为运行时间本身也很重要。大量的公司晚上做计算，白天就要用这个结果，比如
dating网站算match。随着用户数的增加，一个基于cloud的集群计算可以无限扩展，而
基于单机的很快就不行了。在这种环境下，基于Java的应用，因为开发快，稳定，网络
通讯实现简单，基于JVM的并行处理类库多而突出。
在我看来，C++在应用层的空间是越来越小，越来越成为一个系统层的语言，跟C竞争。 |
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a***n
发帖数: 538 | 7 其实这个worst case也有问题的。因为冲突其实和并行度有关，单线程显然没有冲突，
这个worst case显然是按照所有request同时算的，但是如果只有有限的机器并行处理
，这个worst case就不一定成立了。 |
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c******o
发帖数: 1277 | 8 最近在帮忙，觉得搞大数据要的东西很多啊，倒是quicksort不是必须的。
我觉得对于如何提出一个问题，然后如何设计算法能并行处理需要考考。
还有就是常用的设计pitfall, 什么需要预处理，什么不需要，为什么，各有什么好处
害处。
关键就在于大和快，不需要多精巧，但是你要能设计一个，想快就快（堆资源能有效的
）也不容易啊。
都在细节， 我们一开始用spark的时候，不大的数据也老死。后来看spark的
caculation mode, code.
现在在并行/预处理上下功夫就好多了。 |
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c******o
发帖数: 1277 | 9 最近在帮忙，觉得搞大数据要的东西很多啊，倒是quicksort不是必须的。
我觉得对于如何提出一个问题，然后如何设计算法能并行处理需要考考。
还有就是常用的设计pitfall, 什么需要预处理，什么不需要，为什么，各有什么好处
害处。
关键就在于大和快，不需要多精巧，但是你要能设计一个，想快就快（堆资源能有效的
）也不容易啊。
都在细节， 我们一开始用spark的时候，不大的数据也老死。后来看spark的
caculation mode, code.
现在在并行/预处理上下功夫就好多了。 |
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r********3
发帖数: 694 | 10 淘宝双11的real time vis具体我不是很清楚，没用过
感觉强点在于底层数据处理的infrastructure
如何在短时间内汇总，aggergate那么庞大的数据量
至于可视化端，我直观觉得没有特别的技术
而且他分为两个层面，
一个是展示层面，就是大家都看到的那个巨屏，做的很炫
可能是应用了并行处理＋多屏显示，这些我涉猎不多，
另一个层面应该是给内部的数据分析师用的，我没见到过，
D3我觉得实际上是一个算法库尔不是一个显示库
它提供了很多vis layout的算法，比如force-directed, hierarchy,
这些算法理论上不受数据量的限制 (或优化算法或者用并行计算提高性能）
至于显示，你可以把得到的layout用svg或canvas显示 |
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m*******1
发帖数: 58 | 11 转成C会快很多。并行处理当然更好，用C实现并行很方便。 |
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m*******1
发帖数: 58 | 12 转成C会快很多。并行处理当然更好，用C实现并行很方便。 |
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p****o
发帖数: 1340 | 13 哈哈，看大家的帖子，省了好多时间去寻找。
logistic regression的算法本身是顺序的，没有什么framework可以一般地
并行处理这种迭代算法的。在mahout中，logistic是用stochastic gradient
descent计算的，每步之间也不是并行的。可以利用的一点是让每一个节点
把中间计算值提前送到reducer，这样计算的时候不用等待需要的数据。
Dryad/ |
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t******a
发帖数: 140 | 14 一个由中国科学家提出、定义、设计并实现的计算机领域的原创成果斩获了我国基础研
究“桂冠”——2014年度国家自然科学奖一等奖。这就是被国外同行称为“先于云计算
、包含云计算”的网络计算理论及模式——“透明计算”。清华大学教授、中南大学校
长、中国工程院院士张尧学和他的两个研究团队通过潜心研究，20年磨一剑，把理论创
新与普通用户的需求相结合，创造了首个由中国推动的计算技术。
别了，冯·诺依曼
半个多世纪以来，冯·诺依曼的名字被IT人奉为圭臬。这位美国科学家以经典的单机存
储式体系结构，奠定了现代计算机的基础，长期占据计算机主流。然而，随着互联网技
术的高速发展和大数据时代的来临，冯·诺依曼结构的局限性日益凸显，产生了网络安
全性低、用户使用复杂、产业链受制于人等一系列问题。
“现在的计算机体系结构是单机的，在单机上发展越多，操作系统就会越来越庞大和复
杂，不可避免地会出现很多漏洞。”据张尧学介绍。进入上世纪70年代以后，伴随着局
域网的发展，计算机已逐步进入网络计算阶段，但计算机之间的互联主要是靠协议，理
论基础并没有大突破。
如何突破冯·诺依曼结构的束缚，拥有安全、高效的“中国”标签... 阅读全帖 |
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n**********2
发帖数: 648 | 15 前辈能否预测下下一代半导体技术的载体? Quantum Computer前景怎么样?
前段时间我去参观computer history library, 有幸见识了人类计算机发展史,发现技
术换代时的性能提升是几何式的:
19世纪人们还在捣鼓机械计算机,虽然算的不怎么快还经常坏,但比起手算要快乐很多,
算是一个飞跃;
电子管计算机发明后, 计算速度产生了一个飞跃,比机械计算机又快了几个数量级;
后来二极管和集成电路一路发展下来,如今的电脑处理速度比起电子管时代又高了千万
倍;
下一代技术会是什么呢? quantum computing有希望吗? 其中又细分几个分支,,不知道
哪个更有前景些.
我觉得硅基技术快要到头了,即便再压榨下去,也许会有marginal的性能提升,但应该
不会有量级上的提高.
现在dimension上接近了理论极限13nm了. 像CPU这十年频率也在5Ghz下停滞不前,只
是在并行处理上做文章,厂商宣传的时候喜欢把平率跟核心数相乘来吹嘘处理能力,但用
起来没那种感觉.有点自欺欺人的样子. |
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n**********2
发帖数: 648 | 16 前辈能否预测下下一代半导体技术的载体? Quantum Computer前景怎么样?
前段时间我去参观computer history library, 有幸见识了人类计算机发展史,发现技
术换代时的性能提升是几何式的:
19世纪人们还在捣鼓机械计算机,虽然算的不怎么快还经常坏,但比起手算要快乐很多,
算是一个飞跃;
电子管计算机发明后, 计算速度产生了一个飞跃,比机械计算机又快了几个数量级;
后来二极管和集成电路一路发展下来,如今的电脑处理速度比起电子管时代又高了千万
倍;
下一代技术会是什么呢? quantum computing有希望吗? 其中又细分几个分支,,不知道
哪个更有前景些.
我觉得硅基技术快要到头了,即便再压榨下去,也许会有marginal的性能提升,但应该
不会有量级上的提高.
现在dimension上接近了理论极限13nm了. 像CPU这十年频率也在5Ghz下停滞不前,只
是在并行处理上做文章,厂商宣传的时候喜欢把平率跟核心数相乘来吹嘘处理能力,但用
起来没那种感觉.有点自欺欺人的样子. |
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d********f
发帖数: 43471 | 17 【 以下文字转载自 Physics 讨论区 】
发信人: daydayup2 (天天向上), 信区: Physics
标 题: 英国创业公司Optalysys:用于超级计算机的光学处理器将于近期面
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Sep 23 03:42:40 2014, 美东)
http://www.edphoton.com/%E8%A1%8D%E5%B0%84%E5%85%89%E5%AD%A6%E4
衍射光学与傅里叶光学用于光学超级计算机
----英国创业公司Optalysys:用于超级计算机的光学处理器将于近期面世
超级计算机发展很快。世界在快速发展,人们很难跟上新产品和新技术。在英国，
光速计算可能很快就会出现。Optalysys正在开始研究一种新的光学处理器，它拥有百
亿亿（10的18次方）次级别的处理能力，据说这种处理器会被安装在标准的台式电脑上
，它的原型将会在2015年1月进行演示。
这个原型给人印象深刻的地方是它能够达到NASA四级技术要求，这意味着它能以每秒超
过3400亿（3.4乘以10的11次方）次浮点运算的速度分析巨大的数据集。
“Opta... 阅读全帖 |
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l*****9
发帖数: 9501 | 18 弱智分法
一个车次肯定一起处理，事实上每个单机都会处理许多车次
我毛估一下，处理量是10万车次量级的，估计要用5000量级的单机并行处理
1000 |
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z****e
发帖数: 54598 | 19 并行处理为什么要通信？
交流了干什么？
你处理你的，我处理我的
最后汇总一下就好了 |
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N********n
发帖数: 8363 | 20
下载和PARSE都在一个THREAD里面。可以一次开20个THREAD并行，把所有XML URL放
在一个POOL里面。每次每个THREAD去POOL里抓200个URL来处理，处理完再去抓200
直到全做完。这样一个THREAD在ASYNC等待时其他拿到XML的THREAD可以PARSE。基
本上就是模拟SERVER端用ASYNC提高MULTI-REQUEST执行效率。 |
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发帖数: 1 | 21 英国大学计算机专业申请条件
不同的英国大学，其对应的计算机专业申请条件会有所变化，但一般来说，申请英国计
算机类专业的基本条件，要达到：
1)英语成绩要求：雅思成绩6.5分以上，部分英国大学单项成绩要求，不能低于6分
2)学位要求：本科学位,2.1荣誉学位,部分英国院校要求有计算机科学相关背景
3)GPA：不同的国内院校，其GPA成绩会有所不同
4)留学文书：个人简历、推荐信以及其它软实力材料
5)工作经验：对申请的工作经验没有硬性要求，但如果有相应的实习证明会更好。
6)本科背景：要求申请者本科是计算机或相关专业(本科课程需要有计算或数学的课程
。例如信息系统专业、数学专业、工程专业或物理专业等。)
为什么选择英国大学计算机专业？
英国在计算机和信息技术领域内处于世界领先地位，每年大量集成电路、电信以及
网络通信领域内的重大突破和发现都出自英国科学家之手。很多英国大学都与国际知名
的公司建立了共同研发的合作关系，不但促进了学术与产业的深入融合，也使得更多的
学子有机会能通过在大学的学习体验到自己学习的领域内国际上最顶尖的产品和研发水
平。
英国IT行业长期以来拥有优良... 阅读全帖 |
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d*******2
发帖数: 340 | 22 http://www.edphoton.com/衍射光学与傅里叶光学用于光学超级计算机.
衍射光学与傅里叶光学用于光学超级计算机
----英国创业公司Optalysys:用于超级计算机的光学处理器将于近期面世
超级计算机发展很快。世界在快速发展,人们很难跟上新产品和新技术。在英国，
光速计算可能很快就会出现。Optalysys正在开始研究一种新的光学处理器，它拥有百
亿亿（10的18次方）次级别的处理能力，据说这种处理器会被安装在标准的台式电脑上
，它的原型将会在2015年1月进行演示。
这个原型给人印象深刻的地方是它能够达到NASA四级技术要求，这意味着它能以每秒超
过3400亿（3.4乘以10的11次方）次浮点运算的速度分析巨大的数据集。
“Optalysys技术将衍射和傅里叶光学原理应用到计算流体力学和模式识别中需要大量
处理器的数学函数的求解”，公司的创始人兼CEO Nick New博士这样解释。
New博士进一步说到：“通过使用低功率的激光以及高分辨率的液晶微显示，计算以光
速一样并行处理。”
它运行的时候并不需要特殊的电源，它只需要一个标准的电源供电。这个超级处理器... 阅读全帖 |
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d*******2
发帖数: 340 | 23 http://www.edphoton.com/%E8%A1%8D%E5%B0%84%E5%85%89%E5%AD%A6%E4
衍射光学与傅里叶光学用于光学超级计算机
----英国创业公司Optalysys:用于超级计算机的光学处理器将于近期面世
超级计算机发展很快。世界在快速发展,人们很难跟上新产品和新技术。在英国，
光速计算可能很快就会出现。Optalysys正在开始研究一种新的光学处理器，它拥有百
亿亿（10的18次方）次级别的处理能力，据说这种处理器会被安装在标准的台式电脑上
，它的原型将会在2015年1月进行演示。
这个原型给人印象深刻的地方是它能够达到NASA四级技术要求，这意味着它能以每秒超
过3400亿（3.4乘以10的11次方）次浮点运算的速度分析巨大的数据集。
“Optalysys技术将衍射和傅里叶光学原理应用到计算流体力学和模式识别中需要大量
处理器的数学函数的求解”，公司的创始人兼CEO Nick New博士这样解释。
New博士进一步说到：“通过使用低功率的激光以及高分辨率的液晶微显示，计算以光
速一样并行处理。”
它运行的时候并不需要特殊的电源，它只... 阅读全帖 |
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d*******2
发帖数: 340 | 24 http://www.edphoton.com/%E8%A1%8D%E5%B0%84%E5%85%89%E5%AD%A6%E4
衍射光学与傅里叶光学用于光学超级计算机
----英国创业公司Optalysys:用于超级计算机的光学处理器将于近期面世
超级计算机发展很快。世界在快速发展,人们很难跟上新产品和新技术。在英国，
光速计算可能很快就会出现。Optalysys正在开始研究一种新的光学处理器，它拥有百
亿亿（10的18次方）次级别的处理能力，据说这种处理器会被安装在标准的台式电脑上
，它的原型将会在2015年1月进行演示。
这个原型给人印象深刻的地方是它能够达到NASA四级技术要求，这意味着它能以每秒超
过3400亿（3.4乘以10的11次方）次浮点运算的速度分析巨大的数据集。
“Optalysys技术将衍射和傅里叶光学原理应用到计算流体力学和模式识别中需要大量
处理器的数学函数的求解”，公司的创始人兼CEO Nick New博士这样解释。
New博士进一步说到：“通过使用低功率的激光以及高分辨率的液晶微显示，计算以光
速一样并行处理。”
它运行的时候并不需要特殊的电源，它只... 阅读全帖 |
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d*******2
发帖数: 340 | 25 http://www.edphoton.com/%E8%A1%8D%E5%B0%84%E5%85%89%E5%AD%A6%E4
衍射光学与傅里叶光学用于光学超级计算机
----英国创业公司Optalysys:用于超级计算机的光学处理器将于近期面世
超级计算机发展很快。世界在快速发展,人们很难跟上新产品和新技术。在英国，
光速计算可能很快就会出现。Optalysys正在开始研究一种新的光学处理器，它拥有百
亿亿（10的18次方）次级别的处理能力，据说这种处理器会被安装在标准的台式电脑上
，它的原型将会在2015年1月进行演示。
这个原型给人印象深刻的地方是它能够达到NASA四级技术要求，这意味着它能以每秒超
过3400亿（3.4乘以10的11次方）次浮点运算的速度分析巨大的数据集。
“Optalysys技术将衍射和傅里叶光学原理应用到计算流体力学和模式识别中需要大量
处理器的数学函数的求解”，公司的创始人兼CEO Nick New博士这样解释。
New博士进一步说到：“通过使用低功率的激光以及高分辨率的液晶微显示，计算以光
速一样并行处理。”
它运行的时候并不需要特殊的电源，它只... 阅读全帖 |
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w********l
发帖数: 11447 | 26 你拉jb倒吧。我站在客户的立场上一买水代替客户，你还真以为你自己是卖水的？
我个人的资料家里8tb的网络硬盘服务器，大概近2年前买的，足够我自己扑腾。
我们一般同时需要并行处理30TB左右的数据。这还不包括反复重复循环计算。如果加上
循环，直接处理的数据上100tb。我所待过的，和合作过的机构，包括哈佛，MIT, 杜克
，哥大，没有一个用云服务。我们都是自己建cluster server.
你一个消费时尚的，就不要装大头了，还云存储。 你详细举出，什么样的项目让一个
大学需要云存储？
cloud |
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N*******g
发帖数: 370 | 27 每个科幻爱好者和痴迷技术的人儿都希望能拥有一个全息成像台。不幸的是，制造全息
平台的技术还尚未被人类掌握，或者尚未被除长虹“虹 phone”制造者以外的人掌握。
总之，据说我们离这项技术可用之时还有大约10到15年的时间——这是 AMD 的专业人
士 Phil Rogers 说的，他专攻 3D 技术工作已超过20年。
在《今日宇宙》的对话中，Rogers 列出了7个在全息投影进入应用之前的7个必须被克
服的障碍：
1，比 IMAX 更好的视觉体验：
希望大家都曾经坐在电影院的 IMAX 厅里看过充满特效的视觉大片（幸运的甚至看过哈
勃 3D IMAX）。是的 IMAX 确实很牛逼，它覆盖了你的大部分可视区域，但是你看到的
画面却仍然不让你觉得真实。全息成像台需要360度保真。并且它还得明白，当观影者
走近时画面上的物体也要变近，同理当观影者走远时画面也变远。当观影者转头时画面
会产生相应的倾斜；当同时显示多个视频源时，每幅画面都要完美地互相拼接。
2，绝无仅有的高保真的音效：
你身边肯定有/或许你自己就是那种坚称实体唱片的音质比 MP3 好多了的人。“相比声
音来说人类对视觉的感受更加... 阅读全帖 |
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k*****e
发帖数: 1235 | 28 前面汉字的例子是相邻位置调换。
英文word相邻调换也一样。
这些都是经典的cognition实验，无数人做过很多遍，自己去查查文献就知道。
没有人读文章是一个字一个字读的，都是一节一节地读，眼睛移动都是跳跃式的。
每一节的内部，大脑做并行处理而不是串行处理，所以顺序没有影响。
这是人的共性，和读中文读英文无关。
只有阅读能力比较差，读第二语言比较吃力的人才会一个字一个字地读。 |
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g*****x
发帖数: 799 | 29 第四题
step1: 先每个机器算网站的浏览次数的list
step2: 把Ni(第i台机器log中出现所有不同网站的个数)发到central server上
step3: 找出list最短的一半的机器，把它们的list传到list较长的那一半机器上合并
list（可用第二题中的算法，囧）。。。并行处理
step4: 然后算好的再把合并完的list再循环按step2, step3处理，直到最后完全合并
成一个list，得到最大的K个
不知道还有什么比较好的方法 |
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z***e
发帖数: 5393 | 30 1. map reduce不过是把大量数据hash后对每个hash set进行reduce，那么，你要对哪
个进行hash，之后又怎么reduce...
2. 这三个数据是相互关联的，你的local reduce又怎么做？你可以对每个customer的
数据并行处理，问题并不在于这点，而在于你怎么处理customer的数据并用合适的数据
结构存贮（比如，每个人访问的日期和该日期访问的page，你打算分开各存一个list/
hashtable，还是用日期做key，然后再存访问的pages？或者其他方式？每个方式有何
优缺点？）
3. 回到最初问题，原始数据你需要如何存储？用什么数据格式存储？如果只有1000个
customer，你也打算去map reduce？
呵呵，我不是map reduce专家，你可以说说吧。 |
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d****o
发帖数: 1055 | 31 对于大家复习design problem有帮助
互联网已经发展多年，其中不乏脱颖而出者，这些网站多数都已存在了接近10年或10
年以上，在如此长时间的发展过程中，除了业务上面临的挑战，在技术上也面临了很多
的挑战。我挑选了一些Alexa排名较前的网站(排名截止到2012年4月21 日)，看看它们
在技术上是如何应对业务发展过程中的挑战的。
Google 目前Alexa排名第1。它诞生于1997年，当时是一个研究性项目，每个月
build一次索引，build出来的索引通过sharding(shard by doc)的方式分散到多台服务
器(Index Server)上，具体的网页数据同样通过sharding的方式分散到多台服务器(Doc
Server)上，当用户提交请求时，通过前端的一台服务器将请求提交给Index Server获
得打了分的倒排索引，然后从Doc Server提取具体的网页信息(例如网页标题、搜索关
键词匹配的片段信息等)，最终展现给用户。
随着索引的网页增加，这个结构可通过增加Index Server以及Doc Server来存储索
引以及网页的数据，但仍然会面临其他... 阅读全帖 |
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w******3
发帖数: 1335 | 32 我想会并行处理吧
四月5月初的都开始处理了，但是有些case比较简单，一看就是符合要求的，那就批得
快一点
大。 |
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G******i
发帖数: 5226 | 33 ☆─────────────────────────────────────☆
guangyi ( 光一) 于 (Sat Oct 29 00:10:37 2011, 美东) 提到:
**********************************
M:
phone interview (1 round):
why MS?
biggest challenge
why like coding and algorithm?
what is good code?
your longest code
biggest accomplishment
if you don't want some functions to be modified in java, what to do?
does java allow multiple inheritance?
what does synchronized keyword mean in java?
CEO wants a book, you find it in the system of a nearby bookshop. You ... 阅读全帖 |
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a********m
发帖数: 15480 | 34 大数据关键是并行处理，处理逻辑尽可能简单。递归基本已经是串行了，和大数据其实
不沾边，只是数据量大而已。 |
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x*****n
发帖数: 3422 | 35 他是怎么让四台xbox并行处理的？
听说过polyphonic digital用多台ps3处理超清晰度GT，人家毕竟是sony内部的。
live |
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z*c
发帖数: 4700 | 36 人眼大部分时候是只看一个大概，不用精确对焦，而且人看东西，真正起关键作用的是
大脑，视觉信息的取舍以及处理完全取决于大脑。
简单说就是大脑有很多并行处理同时进行。这是大脑跟芯片的本质区别。
芯片可以轻松记住圆周率的1万位数，人脑记不住。但现在最先进的电脑和人下围棋，
都下不过初级爱好者。 |
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S******n
发帖数: 5022 | 37 从Nikon 1V 1J说鞋厂的技术储备
① ADC（模拟-数字转换器）24 位总线 （D3s也只有12位）。
② Expeed 3具有双通道并行处理能力，能进行高达每秒6亿像素的吞吐能力。
也就是说，具备36MP 16张/秒的处理能力。
③ 71点对焦系统。
④ 3.4微米像素CMOS感光器件。高感表现比A77好。
如果做到全幅的话，就是74MP; 如果做到APS-C的话，就是31MP;
也就是说，如果鞋厂愿意的话，可以拿出一个高感表现还不错的31MP APS-C感光器件。 |
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S******n
发帖数: 5022 | 38 ① ADC（模拟-数字转换器）24条模拟数据读取通道 （D3s也只有12条）。
② Expeed 3具有双通道并行处理能力，能进行高达每秒6亿像素的吞吐能力。
也就是说，具备36MP 16张/秒的处理能力。
③ 71点对焦系统。
④ 3.4微米像素CMOS感光器件。高感表现比A77好。
如果做到全幅的话，就是74MP; 如果做到APS-C的话，就是31MP;
也就是说，如果鞋厂愿意的话，可以拿出一个高感表现还不错的31MP APS-C感光器件。 |
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n******7
发帖数: 12463 | 39 最早用latex，写公式很方便，
后来老板说跟人协作不友好，不是每个人都会用
track change也不方便
后来用word，简单公式还好
复杂了很痛苦，得用mathtype之类的东西
最近写文档用gdoc，爽翻了
多人并行处理完全释放生产力
问题是，gdoc的公式编辑插件只能处理简单的
我前几天搞个巨繁复的公式，它就不行了
我查了一下，多年以前gdoc是有latex支持的，不知道为啥后来没了
有些第三方网站可以让gdoc支持latex，但是实在担心安全性
有些关键信息现在不能公开
office365没研究过，既然本地的word支持latex还要插件，online版应该不会更好吧
微软的东西也尽量不想用
还有什么可以推荐吗？
另外，reference管理的问题我感觉主流的编辑工具都应该支持吧？ |
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g*****g
发帖数: 34805 | 40 你这个看似应该直接上专用硬件，C写firmware。成本还低。
twitter每秒处理200K tweets，是几百个结点的并行处理，不是
单个结点串行每个tweet 5微妙。Java做不到那么低的延迟。
你的数据小，读写频度那么高，应该比较接近路由。 |
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g*****g
发帖数: 34805 | 41 你这个看似应该直接上专用硬件，C写firmware。成本还低。
twitter每秒处理200K tweets，是几百个结点的并行处理，不是
单个结点串行每个tweet 5微妙。Java做不到那么低的延迟。
你的数据小，读写频度那么高，应该比较接近路由。 |
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s******e
发帖数: 431 | 42 后面的应该比前面的快，这也是一般使用buffer的原因。
但是你这个后面的比前面的慢，解决方法要不让前面慢点，要不就得想办法加快后面的
处理速度。看看make book或者filter能不能用多个thread 并行处理。 |
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N*n
发帖数: 456 | 43 我来出个主意吧。你没有提到并行处理，所以假设单流程处理
ID分两段。
第一段 是一个 int number. 这个 INT number 从时间零点开始每秒+1。
第二段 counter m bit(m>14,可以用16bit) 1024x16=16384 之间的数字。每来一个新
请求，则+1.新的一秒开始，则清零重新开始
如果要多流程，彼此不通讯，
假设是 Master-worker arch-tech. 则每个worker node get a unique identifier.
for 16 workers, 0-15
If u want to identify the source of request, u could add x bit,
which is from the 1st x bit of IP. x could be 8. This part can be optimized
, based on IP来源的频率分析.
比如 你统计发现 40% request coming from 199.126.* 30%request
from 17.* 30% fr... 阅读全帖 |
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d******e
发帖数: 2265 | 44 Flink flips this on its head. Whereas Spark is a batch processing framework
that can approximate stream processing, Flink is primarily a stream
processing framework that can look like a batch processor. Immediately you
get the benefit of being able to use the same algorithms in both streaming
and batch modes (exactly as you do in Spark), but you no longer have to turn
to a technology like Apache Storm if you require low-latency responsiveness
. You get all you need in one framework, without the ... 阅读全帖 |
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g****t
发帖数: 31659 | 45 害怕delay，不能做前处理，后处理。
那就并行处理吧，多几个相同的blackbox，
给输入分一分，打乱顺序什么的，结果平均一下。
空间换时间. |
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w***g
发帖数: 5958 | 46 这两年风头过去了。
基本的时间线是05年左右google出了map-reduce，用了两个FP中常见的概念，
然后业界就开始有人关注FP在并行处理大数据中的应用。然后15年左右spark/scala
这一波到顶。然后AI发起，把风头都抢过去了。
原来大数据那波，后来改名叫data science了，然后一大批statistician混入，
R开始兴起。见得到大数据的人毕竟比较少，硬件处理能力也日益提高。很多
东西单机现在也轻易能算了。Spark等分布式平台也都出了python和R接口。
所以在data science目前也就是python和R拼，没scala什么事了。
FP不是火， 是太小资了。 |
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T*****m
发帖数: 3480 | 47 【 以下文字转载自 sysop 讨论区 】
发信人: TrueSam (齐天大圣--牛大发), 信区: sysop
标 题: Re: 一个成熟的网站要学会放弃，后退
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Apr 1 16:40:38 2009)
老邢的网站目前还处于手工作坊阶段， 哪有这个计划那个计划这么麻烦？ 有条件要升
级， 没有条件创造条件也要升级
老三啊， 说到底， 老邢的这帮子民工技师（还有老邢）压根就没有开发维护、商业大
型商业网站的经验， 整个就是老邢作坊，
当年俺在某跨国IT公司做B2B技术的时候， 都是用cluster 硬件技术实现外部同一个IP
地址多request的自动内部计算机集群任务动态分配，并行处理和协调， 系统的无缝升
级和维护， 这些老邢这帮半路出家的玩不起， 估计也不大懂，
其实 |
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s****r
发帖数: 31686 | 48 我早就建议老邢找几个印度IT程士， 提升一下层次 |
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l***2
发帖数: 48 | 49 我们是不是可以并行处理呢，质量检查的工作可以现在就开始。毕竟东莞那边便宜是便
宜可现货只有4万只（assuming质量过关）.如果需要的量更多的话，好象abaqus的这个
量是最大的了。 |
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