parallel-foreach

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    我想使用LINUX機器,使用由foreach軟件包和軟件包doMC提供的多核工具,進行montecarlo重新採樣。在每次迭代中,一個自制功能用包含在data.frame X中的替換數據重新採樣。因此,我得到一個新的data.frame X.i包含僞樣本,該僞樣本用作使用nlminb()(目標函數= F_1)的優化過程的輸入數據。我使用標準for()命令有沒有問題: B=10 # number o

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    我有一個函數,我動態地建立多個公式作爲字符串,並將它們投射到公式爲as.formula。然後我使用doSNOW和foreach以並行處理的方式調用該函數,並通過dplyr::mutate_使用這些公式。 當我使用lapply(formula_list, as.formula)時,在並行運行時出現錯誤could not find function *custom_function*,但在本地運行時工

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    我R中作了如下順序迷你例如: all_list <- list() all_list[1] <- list(1:6000) all_list[2] <- list(100000:450000) all_list[3] <- list(600000:1700000) all_list[4] <- list(2000000:3300000) all_list[5] <- list(36000

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    我試圖將兩個嵌套的for循環轉換爲兩個嵌套的foreach循環,以根據匹配的先決條件更改數據框的值。原因是我相信我可以顯着加快這一進程。下面是我的代碼示例: library(foreach) # for loop to parallelize library(doMC) # create the number of cores to use # set the number of cores

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    我想用並行foreach循環中使用的自定義函數返回NULL。用法是,如果某些結果不符合某些標準,則結果將不會被存儲,並且會作爲後處理步驟過濾掉。 然而,我的程序返回 任務1失敗 - 「更換長度也爲零」 的問題可以用下面的代碼被複制: library(doParallel) Input <- c(F,T,F) f.parallel <- function(x){ ifelse(x,T,

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    我在下面的示例代碼中使用了foreach和doParallel。 library(foreach) library(doParallel) clusters = makeCluster(4) registerDoParallel(clusters) fun1 <- function(param1, param2, param3) {

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    使用在並行處理共享數據幀我想使用的foreach包並行for循環: 原始的代碼如下所示: data_df=data.frame(...) # the data frame where original data stored result_df=data.frame(...) # the data frame where result data to be stored for(i in 1

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    在接下來的循環中,我要添加的邏輯說,如果處理器1,那麼做到這一點,如果處理器2做等等。我一直在嘗試不同的屬性,如... Console.WriteLine("Domain ID = " + Thread.GetDomainID().ToString()); Console.WriteLine("Thread ID = " + Thread.CurrentThread.ManagedThreadI

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    我想獲得並行運行代碼的總CPU小時數(使用包doParallel中的foreach),但我不確定如何去做這件事。我使用proc.time(),但它只是返回「真實」時間的差異。從我所讀到的system.time()中,它也應該和proc.time()一樣。我如何獲得並行運行的R代碼的總CPU時間?

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    正如標題所暗示,我感到困惑的是兩個包之間的區別,因爲他們都在並行計算應用於R.