Stream类库有两个通用的规约操作reduce()和collect(),也有一些为简化书写而设计的专用规约操作,比如sum()、max()、min()、count()等。 最大或最小值这类规约操作很好理解(至少方法语义上是这样),我们着重介绍reduce()和collect(),这是比较有魔法的地方。 多面手reduce() reduce操作可以实现从一组元素中生成一个...
规约操作是对容器元素进行两两运算,将其“规约”为一个值 reduce方法:接受一个二元函数f作为参数,首先将f作用在某两个元素上并返回一个值,然后再将f作用在上一个返回值和容器的下一个元素上,再返回一个值,依此类推,最后容器中的所有值会被规约为一个值 vallist=List(1,2,3,4,5)vara=list.reduce(_+_...
mpi4py 中的规约操作的方法(MPI.Comm 类的方法)接口为: reduce(self,sendobj,op=SUM,introot=0)Reduce(self,sendbuf,recvbuf,Op op=SUM,introot=0) 以小写字母开头的 reduce 可规约任意可被 pickle 系列化的 Python 对象sendobj。以大写字母开头的 Reduce 只能规约类数组对象,如 numpy 数组。参数sendbuf/r...
Stream类库有两个通用的规约操作reduce()和collect(),也有一些为简化书写而设计的专用规约操作,比如sum()、max()、min()、count()等。 最大或最小值这类规约操作很好理解(至少方法语义上是这样),我们着重介绍reduce()和collect(),这是比较有魔法的地方。 多面手reduce() reduce操作可以实现从一组元素中生成一个...
规约操作(reduce operation)是指将一个数组或序列中的元素通过某种操作(例如加法、乘法等)逐步减少到单个值的过程。在CUDA中,实现规约操作的方法有很多种,其中包括使用CUDA标准库中的函数、使用CUDA Toolkit中的并行算法、以及手动编写CUDA核函数等方式。 一种常见的实现规约操作的方法是使用CUDA标准库中的函数,比如`...
P64规约操作实例.docx,/* File: rf.cpp */ /* program: reduction_for */ #includestdio.h #includeomp.h int main() { int tid,i; int a[5]; int sum,pdt,amax; omp_set_num_threads(3); tid=omp_get_thread_num(); for(i=0;i5;i++) { a[i]=i+1; printf(a[%d]=%d,,i,a[i...
1 重点: 1.1 reduce demo组成 1.2 准备数据 1.3 并行计算 2规约操作实战案例 测试类: packagecom.imooc.zhangxiaoxi.stream;importcom.alibaba.fastjson.JSONObject;importcom.google.common.collect.Lists;importorg.junit.Test;importjava.util.ArrayList;/*** ReduceAndCollect ...
在接下来的课程, 将讲述CUDA编程的技术细节, 特别在最后本课程将详细介绍规约操作. 规约是很重要的操作, 并且实现难度大. 通过本课程, 希望学生可以掌握CUDA编程的基本知识.-- GPU 计算基本概念-- CUDA 编程基本概念-- 网格, 线程块, 线程多层次结构-- 网格, 线程块与线程到实际问题如何映射-- 硬件处理器多...
所以，在Komura的CCL算法里，GPU只需要执行一次规约操作，就像是按照寻宝图走一次秘密通道，直接就找到了...
改定值常用(chánɡ yònɡ)操作规约(guīyuē)格式 1, 启动(qǐdòng)帧 ... 1 2, 测试帧 ...