共轭梯度法-并行计算

协同过滤是一类基于用户行为数据的推荐方法,主要是利用已有用户群体过去的行为或意见来预测当前用户的偏好,进而为其产生推荐.能用于协同过滤的算法很多,大致可分为:基于最近邻推荐和基于模型的推荐.其中基于最近邻推荐主要是通过计算用户或物品之间的相似度来进行推荐,而基于模型的推荐则通常要用到一些机器学习算法.矩阵分解可能是被研究地最多的基于模型的推荐算法,在著名的 Netflix 大赛中也是大放异彩,核心思想是利用低维隐向量为每个用户和物品建模,进而推测用户对物品的偏好.现在的关键问题是如果要用矩阵分解

Mozilla正致力于实现JavaScript“并行(parallelism)计算”,以便充分利用硬件性能.Dave Herman是Mozilla Research的首席研究员和策略总监.近日,他在一篇博文中提到,他们正在其JavaScript引擎SpiderMonkey中进行相关实验. 他们试图通过一种底层的.渐进的方法为JavaScript添加更加灵活和强大的并行计算原语.他首先指出: 我正在谈论的不是“并发(concurrency)”……JavaScript的异步并发模型很受欢迎,也取得了

云计算是一种计算模式,代表了在某种程度上共享资源进行设计.开发.部署.运行应用,以及资源的可扩展收缩和对应用连续性的支持.目前大部 分的云计 算基础构架是由用户终端向数据中心传送可申请服务的网络,以及建立在服务器上的不同层次的虚拟化技术组成的,使到人们可以在任何有提供网络基础设施的地方 使用这些服务.因此,云的基本概念是通过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序,再由多部服务器所组成的庞大系统搜索.计算分析之后将处 理结果回传给用户终端.通过这项技术,远程的服务供应商可以在数秒之内

今天使用c++实现了标准库头文件<numeric>中的accumulate函数的并行计算版本,代码如下,注释写的比较详细,仅对其中几点进行描述: ①该实现假定不发生任何异常,故没有对可能产生的异常进行处理 ②第42行的语句: const unsigned int num_thread = std::min((hardware_thread != 0 ? hardware_thread : 2), max_thread); 要运行的线程数是计算出的最大线程数和硬件线程数量的较小值.这是因为若运行

HighAvailabilityToolkit1.3 发布了 version 1.3,如何在分布式集群中,充分利用多节点,对大数据进行拆分,实现并行计算,"parallel computing by kafka-storm " 提供了一种很好的思路. 源码 : https://github.com/yfwangpeng/HighAvailabilityToolkit 微博:http://weibo.com/58wp58

并行计算是一台计算机,配备有多处理机,多处理机之间进行合同协作计算,最终结果由一台计算机处理 分布式计算是多台联网的计算机,有各自的主机和处理器,通过网络分配共享计算任务和计算信息 云计算,指计算机通过网络发送计算命令给服务器,让服务器执行计算任务并将结果返还给发送命令的计算机 关系的话,以计算机用户来说,并行计算是由单个用户完成的,分布式计算是由多个用户合作完成的,云计算是没有用户参与,而是交给网络另一端的服务器完成的.

共轭梯度法(英语:Conjugate gradient method),是求解数学特定线性方程组的数值解的方法,其中那些矩阵为对称和正定.共轭梯度法是一个迭代方法,它适用于稀疏矩阵线性方程组,因为这些系统对于像Cholesky分解这样的直接方法太大了.这种方程组在数值求解偏微分方程时很常见. 共轭梯度法也可以用于求解无约束的最优化问题. 双共轭梯度法提供了一种处理非对称矩阵情况的推广. 方法的表述 设我们要求解下列线性系统 , 其中n-×-n矩阵A是对称的(也即,AT = A),正定的(也即,x

前言 本文从使用 GPU 编程技术的角度来了解计算中并行实现的方法思路. 并行计算中需要考虑的三个重要问题 1. 同步问题 在操作系统原理的相关课程中我们学习过进程间的死锁问题,以及由于资源共享带来的临界资源问题等,这里不做累述. 2. 并发度 有一些问题属于 “易并行” 问题:如矩阵乘法.在这类型问题中,各个运算单元输出的结果是相互独立的,这类问题能够得到很轻松的解决 (通常甚至调用几个类库就能搞定问题). 然而,若各个运算单元之间有依赖关系,那问题就复杂了.在 CUDA 中,块内的通信通过共

我们每个人都会在我们的生活或者工作中遇到各种各样的最优化问题,比如每个企业和个人都要考虑的一个问题"在一定成本下,如何使利润最大化"等.最优化方法是一种数学方法,它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量),以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称.随着学习的深入,博主越来越发现最优化方法的重要性,学习和工作中遇到的大多问题都可以建模成一种最优化模型进行求解,比如我们现在学习的机器学习算法,大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型,通过最优化方法对目标函数(或损失函数)进行优