3 مستودعات
Distributing computational workloads across multiple CPU cores using worker pools.
Distinct from Multi-Core Workload Distribution: Candidates are either too focused on cloud infrastructure (ECS/K8s) or GPU-specific distribution.
Explore 3 awesome GitHub repositories matching operating systems & systems programming · Multi-Process Task Distribution. Refine with filters or upvote what's useful.
This repository is a comprehensive collection of instructional guides and practical examples for Python development, focusing on machine learning, data science, and web scraping. It provides implementations for neural networks, reinforcement learning algorithms, and deep learning architectures using PyTorch, alongside detailed manuals for scientific computing and data visualization. The project distinguishes itself by offering specialized tutorials on concurrent programming to optimize CPU performance and guides for setting up Linux development environments. It covers the implementation of ad
Demonstrates how to distribute workloads across multiple CPU cores using worker pools to bypass execution locks.
Phan هو محلل ثابت ومدقق أنواع لـ PHP يحدد الأخطاء وعدم توافق الأنواع دون تنفيذ الكود. يعمل كبوابة جودة لخطوط أنابيب التكامل المستمر وأداة للتحقق من سلامة الأنواع، وتحديداً فحص أنواع الاتحاد (union types)، والأنواع العامة (generics)، وأشكال المصفوفات. يتميز المشروع باستخدامه لخادم خلفي (daemon) وتنفيذ بروتوكول خادم اللغة (LSP)، والتي توفر تشخيصات وتنقلاً في الوقت الفعلي داخل المحررات. كما يتميز بنظام قمع قائم على خط الأساس يسمح للمطورين بتسجيل الأخطاء الموجودة في ملف لقطة للتركيز حصرياً على الانحدارات الجديدة. يغطي محرك التحليل مجموعة واسعة من القدرات بما في ذلك اكتشاف الكود الميت، والتحقق من توافق اللغة عبر إصدارات PHP المختلفة، واستنتاج أنواع المتغيرات والقوالب. يدعم التحليل القابل للتوسيع من خلال نظام إضافات ويوفر إصلاحات كود آلية لمجموعة فرعية من المشكلات المكتشفة. يمكن للمستخدمين بدء العملية عن طريق إنشاء ملف تكوين بمستويات صرامة قابلة للاختيار للتحقق من قاعدة الكود الخاصة بهم تدريجياً.
Distributes the analysis workload across multiple CPU cores using worker pools to reduce processing time.
Dshell is a network forensic analysis framework and traffic processor designed for the deep packet inspection of IPv4 and IPv6 traffic. It functions as an extensible forensic plugin system that captures, inspects, and analyzes network data to identify security anomalies and reconstruct communication streams. The system utilizes a plugin-based processing engine that allows for custom plugin development and plugin chaining. This modular architecture enables the creation of specialized analysis pipelines where network data is passed through a sequence of processing units for multi-step analysis.
Distributes packet capture and analysis workloads across multiple system processes to increase throughput.