軽量スレッドブームだと思うので、そこらへんの情報をまとめてみる - 金利0無利息キャッシング – キャッシングできます - subtech
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
2ちゃんねる Pythonのお勉強 Part26よりParallel Python関係の議論抜粋
Pythonのお勉強 Part26 からの抜粋。なんともタイムリーなことに、Parallel Pythonが話題になっている。 この議論で288が指摘している事は、やはり的を得ているのではないだろうか。 Python->C/C++という移植で10倍速くなるなんてことは珍しくない。 （例えば、C++からMecabを利用した時の速度は驚異的ですらあるが、Pythonから利用した場合はちょっとのんびりとしたものになってしまう。） numpyがうまくハマっているPythonスクリプトとかなら別ですけど。 で、以下その議論抜粋です。。。。 --------------------- 169 ：デフォルトの名無しさん：2008/05/06(火) 21:31:30 threadって計算速度の向上に効果ある？ a = b1 + b2の計算を（a,b1,b2はarray） b1とb2をthreadで計算して
Parallel Python
Overview Parallel Python is a python module which provides mechanism for parallel execution of python code on SMP (systems with multiple processors or cores) and clusters (computers connected via network). It is light, easy to install and integrate with other python software. Parallel Python is an open source and cross-platform module written in pure python Features Parallel execution of python co
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する：いま再注目の分散処理技術（前編）（1/2 ページ） 最近注目を浴びている分散処理技術「MapReduce」の利点をサンプルからアルゴリズムレベルで理解し、昔からあるJava関連の分散処理技術を見直す特集企画（編集部） いま注目の大規模分散処理アルゴリズム 最近、大規模分散処理が注目を浴びています。特に、「MapReduce」というアルゴリズムについて目にすることが多くなりました。Googleの膨大なサーバ処理で使われているということで、ここ数年の分散処理技術の中では特に注目を浴びているようです（参考「見えるグーグル、見えないグーグル」）。MapReduceアルゴリズムを使う利点とは、いったい何なのでしょうか。なぜ、いま注目を浴びているのでしょうか。 その詳細は「MapReduce : Simplified Data Proc
Python 2.6 multiprocessing package を触ってみた。 [GIL回避] | Tricorn Tech Labs
Tricorn Tech Labs はメールや LINE を用いた Web マーケティング SaaS に強みを持つトライコーン技術者によるブログです。 oktです。 普段、並列処理のプログラムを書くことは滅多にないんですが、今後のために GIL(Global Interpreter Lock) による影響を軽く確認しておこうと思ったのと、Python2.6 で実装されたmultiprocessing パッケージに触れておこうという事でネタにしてみました。 PythonやRubyでマルチスレッドな並列処理を書こうと思ったらGILの問題にぶち当たります。 最近のサーバでは2コア4コアが当たり前なのですが、GILの問題があると複数のCPUを有効利用できません。それを以下の言語とサンプルコードを使って状況確認します。 サンプルコードは、0から100,000,000までインクリメントするスレッドを4
![Python 2.6 multiprocessing package を触ってみた。 [GIL回避] | Tricorn Tech Labs](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b12490ed81c2d4a1ccaa0599e48ccb8570b58bef/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Flab.tricorn.co.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2021%2F10%2Ftricorn_log_techlab_2021_v2-2.png)
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