| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | |||
| 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
| 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
| 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- c++
- R
- 김양재 목사님
- 빅데이타
- 확률
- Big Data
- 통계
- 인공지능
- 우리들교회
- Statistics
- data science
- 몽고디비
- nodeJS
- 딥러닝
- WebGL
- 김양재 목사
- 데이터 과학
- 김양재
- probability
- 빅 데이타
- MongoDB
- Artificial Intelligence
- openCV
- Machine Learning
- No SQL
- 빅 데이터
- Deep learning
- 주일설교
- 빅데이터
- node.js
Archives
- Today
- Total
목록parSapply (1)
Scientific Computing & Data Science
[Scientific Computing / Image Processing] R에서 병렬처리 하기
이번 글에서는 R에서 병렬처리를 하는 방법에 대하여 소개하도록 한다.R-bloggers의 글, How-to go parallel in R - basics + tips의 내용을 최대한 참고하여 정리해 보았다. [목차]1. lapply에 대하여2. parallel 패키지3. foreach 패키지4. 디버깅5. 캐싱(Caching)6. 계산 부하 밸런싱7. 이미지 프로세싱 예제 1. lapply에 대하여R이 기본적으로 제공하는 함수들 중 가장 많이 사용되는 함수가 lapply일 것이다.이와 유사한 함수로 apply, sapply, tapply 등이 있는데 각자의 쓰임새가 있으며, 자신이 R유저라고 자신한다면 이 함수들이 어느 상황에 적절히 쓰이는지 이해하고 자유자재로 다룰 수 있어야 한다고 생각한다. 다음 코..
Scientific Computing/Image Processing
2017. 1. 15. 20:38