双核处理器究竟是什么?
我曾多次提到双问题处理器的概念(我希望这甚至可以在句子中说得通).我找不到任何关于双重问题究竟是什么的解释.谷歌给了我微控制器规范的链接，但这个概念没有在任何地方解释.以下是此类参考的示例.我找错地方了吗?简要说明它是什么会非常有帮助. 解决方案 双重问题意味着每个时钟周期处理器可以将两条指令从流水线的一个阶段移动到另一个阶段.发生这种情况的地方取决于处理器和公司的术语:这可能意味着两条指
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Cortex-A57 可以双发 128 位霓虹灯指令吗?
Cortex-A57 优化指南指出，在 128 位向量数据上运行的大多数整数指令都可以双重发布(第 24 页，整数基本 F0/F1，逻辑 F0/F1，执行吞吐量 2). 然而，对于我们的内部(综合)基准，吞吐量似乎仅限于 1 128 位霓虹整数指令，即使有大量指令并行可用(编写基准是为了测试 128 位霓虹灯指令可以双重发布，所以这是我们小心的事情).当混合 50% 128 位和 50% 6
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使用短路评估的好处
boolean a = false, b = true;if ( a && b ) { ... }; 在大多数语言中，b 不会被评估，因为 a 是假的，所以 a &&b 不能为真.我的问题是，就架构而言，短路不会更慢吗?在管道中，您是否只是在等待获得 a 的结果以确定是否应评估 b 时停止?改为使用嵌套 if 会更好吗?这甚至有帮助吗? 另外，有谁知道短路评估通常被称为什么?这个问题是在我
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从 GitLab 运行程序/管道中创建版本
随着 2019 年 1 月 Gitlab 11.7 的发布，我们获得了新的关键特性 为您的项目发布版本.我想要准确显示该页面上的屏幕截图，并且我希望能够使用 下载已编译的二进制文件发布 API. 我可以手动完成.当然，可以在此处关于堆栈溢出中找到手动方法的说明.我需要帮助的问题是将其作为 CI/CD 管道的一部分进行处理，而人们可以轻松找到的答案并未涵盖这一点. 发行说明包含文档链接，
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java.lang.NoSuchMethodException: .(java.lang.String) 复制自定义 Transformer 时
目前正在使用 spark 2.0.1 和 2.2.1 在我的 spark-shell 中使用自定义转换器. 在编写自定义 ml 转换器时，为了将其添加到管道中，我注意到复制方法的覆盖存在问题. 复制方法在我的例子中被 TrainValidationSplit 的 fit 方法调用. 我得到的错误: java.lang.NoSuchMethodException: Custom.
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spark管道向量汇编程序删除其他列
火花 VectorAssembler http://spark.apache.org/docs/latest/ml-features.html#vectorassembler 产生以下输出 id |小时 |移动|用户功能 |点击 |特征----|------|--------|------------------------|---------|-------------------------
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如何在 Spark Pipeline 中使用 RandomForest
我想用网格搜索和 spark 交叉验证来调整我的模型.在 spark 中，它必须将基础模型放入管道中，管道的office demo 使用LogistictRegression 作为基础模型，它可以是新的对象.但是，RandomForest 模型不能被客户端代码new，因此它似乎无法在管道 api 中使用 RandomForest.我不想重新创建一个轮子，所以有人可以给一些建议吗?谢谢 解决方
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Spark 将新的拟合阶段添加到现有的 PipelineModel 而无需再次拟合
我有一个已保存的 PipelineModel: pipe_model = pipe.fit(df_train)pipe_model.write().overwrite().save("/user/pipe_text_2") 现在我想向这个管道添加一个新的已经安装好的管道模型: pipe_model = PipelineModel.load("/user/pipe_text_2")df2 =
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如何从 CrossValidatorModel 中提取最佳参数
我想在Spark 1.4.x 的CrossValidator 中找到最佳模型的ParamGridBuilder 参数， 在 管道示例 在 Spark 文档中，他们通过在管道中使用 ParamGridBuilder 添加不同的参数(numFeatures、regParam).然后通过以下代码行，他们制作了最佳模型: val cvModel = crossval.fit(training.to
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如何停止返回/收益中的额外重复，同时仍保持给定键的运行总数:值对?
在将 Pcollection 传递给下一个转换后，转换的回报/收益将成倍增加，而对于给定的街道和事故计数，我只需要一个 KV 对. 我的理解是生成器可以通过保存值来帮助解决这个问题，但这只能解决我的部分问题.我已经尝试在发送到下一个转换之前确定大小，但我没有找到任何方法可以为我提供所传递的 Pcollection 元素的真实大小. class CountAccidents(beam.DoF
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GCP 数据流计算图和作业执行
大家好，当我在 Google Cloud Dataflow 中创建自定义模板时，我努力理解发生了什么，但未能理解.感谢 GCP 文档.以下是我正在实现的目标. 从 Google Cloud Bucket 读取数据 预处理 加载深度学习模型(每个 1 GB)并获得预测 将结果转储到 BigQuery 中. 我成功创建了模板并且能够执行该作业.但我有以下问题. 当我执行作业时，
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在更新 Dataflow 管道时强制更新 SideInput
我有一个 Dataflow 管道正在运行，它获取活动租户的配置(存储在 GCS 中)并将其作为 sideInput 提供给 ActiveTenantFilter.配置很少更新，因此我决定在更新时使用 --update 标志重新部署管道. 但是，当使用更新标志时，不会再次获取文件，即保持状态.是否可以强制在重新部署管道时更新此 PCollectionView? 解决方案 你是对的，当你
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Dataflow 作业中的 ModuleNotFoundError
我正在尝试在 Google Cloud Platform 中将 apache 光束管道作为数据流作业执行. 我的项目结构如下: root_dir/__init__.pysetup.py主要.py实用程序/__init__.pylog_util.pyconfig_util.py 这是我的 setup.py setuptools.setup(名称='数据流_示例'，版本='1.0'，安装要
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MongoDb 仅在数组中添加字段是 arry 不为空
现在我有了一个新的情况 3.0 版.我有这个假的 json: [{“类型":“PF"，“代码":12345，“名称":“达斯维达"，“货币":“BRL"，“状态":“活动"，“本地化":“NABOO"，“创建日期":1627990848665，“旧地址":[{“本地化":“死亡之星"，“状态":“已阻止"，“创建日期":1627990848665},{“本地化":“TATOOINE"，“状态":
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基于重要性的变量缩减
我在过滤模型中最不重要的变量时遇到了困难.我收到了一组包含 4,000 多个变量的数据，我被要求减少进入模型的变量数量. 我已经尝试过两种方法，但都失败了两次. 我尝试的第一件事是在建模后手动检查变量重要性，并在此基础上删除不重要的变量. # 可重现的例子数据 %mutate(Species = as.factor(ifelse(Specie
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使用一个 Python 任务的输出并用作 Airflow 上另一个 Python 任务的输入
所以我正在使用 Apache Airflow 创建一个数据流，以获取一些存储在 Pandas Dataframe 中的数据，然后将其存储到 MongoDB 中.所以我有两种 python 方法，一种用于获取数据并返回数据帧，另一种用于将其存储到相关数据库中.如何获取一项任务的输出并将其作为另一项任务的输入?这就是我目前所拥有的(总结和浓缩版) 我研究了 xcom pull 和 push 的概
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我如何访问“每个估计器"?在 scikit-learn 管道中?
如何在管道中访问“Log"? pipelines = {“日志":管道([(“scl", StandardScaler()), (“est", LogisticRegression(random_state=1))]),“Rf":管道([(“est"，RandomForestClassifier(random_state=1))])，“Rf_Pipeline":管道([(“scl", Stand
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在自定义转换器中使用 .loc 会生成带有切片错误的副本
编辑:问题保持不变，但代码已更改. 我正在 Kaggle 上研究家庭信用数据集，特别是在 instalment_payment.csv 上.以下是我的自定义转换器 class Xfrmer_replace1(BaseEstimator, TransformerMixin):“"这个转换器在数据帧内进行全局替换将本案例研究的 365243 scific 替换为 0用零替换 +/-inf ,
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cypress npm 包已安装，但缺少 Cypress 二进制文件
大家好，我是 azure devops CI 的新手，我正在尝试通过在作业之间缓存 node_modules 来减少我的管道构建时间，但是我遇到了这个我无法解决的错误.我正在使用 cypress 进行测试.这是我的蔚蓝管道 # Node.js# 使用 npm 构建一个通用的 Node.js 项目.# 添加分析代码、保存构建工件、部署等的步骤:# https://docs.microsoft.co
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是否有可能运行“最后阶段"?在不知道总共有多少个阶段的情况下，在 Azure Pipelines 中?
有没有办法让一个阶段作为最后一个阶段运行(不包括作业后/报告构建状态)? 问题是:我有一个包含未知数量元素的 each-loop，每个元素都有自己的舞台. 所以我们不能只说“dependendOn"；在最后一个阶段，因为每个前一个阶段在运行时都有一个唯一的名称. 阶段应按以下顺序进行: 准备 2 - n) 使用特定的 docker 容器构建/编译/测试 last
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