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Multiprocessingを使用しない場合は約27秒かかり、使用した場合は約14秒だった。タスク. の使用率が50%～60%くらいだったが、使用した場合は CPU. に対応できる必要があると思うが、どうすれば良いのだろう？Cythonが生成したCコードを Intel. Http:/ d.hatena.ne.jp/morchin/20081031#p1. Kill the data loss monster once and for all. Kill the data loss monster once and for all Tech Broiler ZDNet.com. 8220;So, how do you handle your backups? I frequently get blank stares as a response, and that’s when I know we’re in big trouble. 160; - or your Recovery Point Objective. And Recovery Time Objective. Which is a hig...

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Multiprocessingを使用しない場合は約27秒かかり、使用した場合は約14秒だった。タスク. の使用率が50%～60%くらいだったが、使用した場合は CPU. に対応できる必要があると思うが、どうすれば良いのだろう？Cythonが生成したCコードを Intel. Http:/ d.hatena.ne.jp/morchin/20081031#p1. Kill the data loss monster once and for all. Kill the data loss monster once and for all Tech Broiler ZDNet.com. 8220;So, how do you handle your backups? I frequently get blank stares as a response, and that’s when I know we’re in big trouble. 160; - or your Recovery Point Objective. And Recovery Time Objective. Which is a hig...

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1 drafts

2 multiprocessingの時間計測

3 マネージャを見ていると、使用しない場合は cpu

4 multiprocessingを使用しても所詮は python

5 なので遅い cythonなどを使用して c言語

6 の方でマルチコア

7 compilerとかでコンパイル

8 すればできるのかな？

9 使用したことながったが、これでparallel python

10 は不要になると思う

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drafts,multiprocessingの時間計測,マネージャを見ていると、使用しない場合は cpu,multiprocessingを使用しても所詮は python,なので遅い cythonなどを使用して c言語,の方でマルチコア,compilerとかでコンパイル,すればできるのかな？,使用したことながったが、これでparallel python,は不要になると思う,投稿者 rawwell,0 件のコメント,and your rpo,or symantec ghost,home edition

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Multiprocessingを使用しない場合は約27秒かかり、使用した場合は約14秒だった。タスク. の使用率が50%～60%くらいだったが、使用した場合は CPU. に対応できる必要があると思うが、どうすれば良いのだろう？Cythonが生成したCコードを Intel. Http:/ d.hatena.ne.jp/morchin/20081031#p1. Kill the data loss monster once and for all. Kill the data loss monster once and for all Tech Broiler ZDNet.com. 8220;So, how do you handle your backups? I frequently get blank stares as a response, and that’s when I know we’re in big trouble. 160; - or your Recovery Point Objective. And Recovery Time Objective. Which is a hig...

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drafts: [science][physics]ダークエネルギー

http://crenlif.blogspot.com/2008/10/sciencephysics.html

全体に広がって負の圧力を持ち、実質的に「反発する重力」としての効果を及ぼしている仮想的なエネルギー. 研究者のマイケル・ターナーが最初に作った言葉であるとされる。現在観測されている宇宙の加速膨張や、宇宙の大半の質量. が正体不明であるという観測事実を説明するために、宇宙論の標準的な理論（ロバートソン-ウォーカー計量. 65289;にダークエネルギーを加えるのが現在最もポピュラーな手法である。この新しい宇宙論の標準モデルを Λ-CDMモデル. と呼ぶ。現在提案されている2つのダークエネルギーの形態としては、宇宙定数. Quintessence) がある。前者は静的であり後者は動的である。この二つを区別するためには、宇宙膨張を高い精度で測定し、膨張速度が時間とともにどのように変化しているかを調べる必要がある。このような高精度の観測を行うことは観測的宇宙論の主要な研究課題の一つである。の定常解を得るための方法として最初に提案された（つまり、実質的にダークエネルギーを重力. になる（すなわち、一般相対性理論. が大きなスケールで 0 になる）ような臨界密度. このダークエネルギーの真の正体は現状...

2

drafts: 11月 2008

http://crenlif.blogspot.com/2008_11_01_archive.html

Multiprocessingを使用しない場合は約27秒かかり、使用した場合は約14秒だった。タスク. の使用率が50%～60%くらいだったが、使用した場合は CPU. に対応できる必要があると思うが、どうすれば良いのだろう？Cythonが生成したCコードを Intel. Http:/ d.hatena.ne.jp/morchin/20081031#p1. Twitter: http:/ twitter.com/rawwell.

3

drafts: multiprocessingの時間計測

http://crenlif.blogspot.com/2008/11/multiprocessing.html

Multiprocessingを使用しない場合は約27秒かかり、使用した場合は約14秒だった。タスク. の使用率が50%～60%くらいだったが、使用した場合は CPU. に対応できる必要があると思うが、どうすれば良いのだろう？Cythonが生成したCコードを Intel. Http:/ d.hatena.ne.jp/morchin/20081031#p1. Twitter: http:/ twitter.com/rawwell.

4

drafts: Kill the data loss monster once and for all

http://crenlif.blogspot.com/2008/10/kill-data-loss-monster-once-and-for-all.html

Kill the data loss monster once and for all. Kill the data loss monster once and for all Tech Broiler ZDNet.com. On the personal computing side, I can’t tell you how many times this year I’ve been called by a friend or family member to help fix a computer that has “crashed” or is unrecoverable. My first question is the obvious one -. 8220;So, how do you handle your backups? I frequently get blank stares as a response, and that’s when I know we’re in big trouble. 160; - or your Recovery Point Objective.

5

drafts: [dev][sbm]Kikker の学習の仕組みと Rocchio アルゴリズム - naoyaのはてなダイアリー

http://crenlif.blogspot.com/2008/10/kikker-rocchio-naoya.html

Dev][sbm]Kikker の学習の仕組みと Rocchio アルゴリズム - naoyaのはてなダイアリー. Kikker の学習の仕組みと Rocchio アルゴリズム - naoyaのはてなダイアリー. Kikker の学習の仕組みと Rocchio アルゴリズム. などの開発をされている方です。最近情報検索理論に入門した自分にとっては、非常に面白い発表でした。発表の中で Kikker の学習の仕組みについての解説もありました。Kikker は Cosine similarity で推薦するドキュメントを検索しているそうですが、ユーザーのクリックデータを使って、ユーザーごとに推薦対象を最適化するようにしているそうです。この学習は、ユーザーが見たページのベクトルを、そのユーザーの趣向ベクトルに足し込むことで実現している、とのことでした。発表ではベクトルを加算することについて「たぶんこれでうまくいく」とのことでしたが、先日 IIR の9章の復習. をしていて、これは Rocchio アルゴリズムそのものなのだな、ということに気づきました。 Kikker ではクリックがあったドキュメントを re...

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首先，自我介绍一下，我叫夏婧，怀孕时被当皇后，不停的补充营养，所以体重从112斤飚到了160斤可是现在生完BB体重还是有150斤啊衣服大的连XL都穿不上，怀孕前的裙子统统塞不进去.现在夏天到了啊要露腿、露胳膊啦可是肥肉还在啊，不想做一个绝望的胖子，所以我决定要减肥拉. 一开始在她的指导下，第一个月瘦了22斤给了我一个大大的惊喜第二个月瘦18斤，这效果太出乎意料了现在除了巩固效果，已经减无可减了也就是说我已经没有多余脂肪可减了幸福来的太突然了，真的太感谢瑶瑶了是她让我找回职场中那个美丽自信的我。回忆的醉、寂洲、花花儿 . 等78评论过. 牛逼啊强大啊心灵支柱以后减肥就靠瑶瑶了.

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