mclapply

2зной

1ответ

mclapply cores проводят много времени в режиме бесперебойного сна

Это несколько общий вопрос, за который я извиняюсь, но я не могу создать пример кода, который воспроизводит поведение. Мой вопрос заключается в следующем: я забил довольно большой набор данных (~ 11 м

11зной

2ответ

mclapply возвращает NULL случайным образом

Когда я использую mclapply, время от времени (действительно беспорядочно), он дает неверные результаты. Проблема довольно подробно описана в других сообщениях через Интернет, например. (http://r.78969

2зной

1ответ

При использовании mclapply каждое одиночное ядро работает медленнее, чем его непараллельная версия

Я узнаю о параллельных вычислениях в R, и я обнаружил, что это происходит в моих экспериментах. Вкратце, в следующем примере, почему большинство значений «пользователь» в t меньше, чем в mc_t? Моя маш

1зной

1ответ

Может ли mclapply работать с CompressedRleList?

Может ли mclapply работать с CompressedRleList? Например, у меня есть вектор сигар (а), и cigarToRleList возвращает CompressedRleList при условии, что вектор: a = c("44M","44M","9S35M","44M","40M4S")

1зной

1ответ

эффективный способ дополнения все номера, кроме тех, которые сопровождают я с помощью mclapply

У меня есть следующий вектор: my.vector = c("4M1D5M15I1D10M", "3M", "4M2I3D") И я хотел бы, чтобы превратить его в следующий вектор: my.result = c("21N", "3N", "7N") Логика для таких результатов с

15зной

2ответ

Ускоренная группа данных. Таблица с использованием нескольких ядер и параллельного программирования

У меня есть большой код, и шаг агрегации является текущим узким местом с точки зрения скорости. В моем коде я хотел бы ускорить шаг группировки данных, чтобы быть быстрее. SNOTE (простой не тривиальны

17зной

7ответ

tm_map имеет параллельный :: mclapply ошибка в R 3.0.1 на Mac

Я использую R 3.0.1 на платформе: x86_64-яблочный darwin10.8.0 (64-разрядная версия) Я пытаюсь использовать tm_map из библиотека tm. Но когда я исполню этот код library(tm) data('crude') tm_map(crud