3 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesMulti-Process Task Distribution
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.
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Awesome Multi-Process Task Distribution GitHub Repositories
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- morvanzhou/tutorials
MorvanZhou/tutorials
12,952GitHub पर देखेंThis 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.
Pythonmachine-learningmultiprocessingneural-network - phan/phan
phan/phan
5,617GitHub पर देखेंPhan is a static analyzer and type checker for PHP that identifies bugs and type incompatibilities without executing the code. It serves as a quality gate for continuous integration pipelines and a tool for verifying type safety, specifically checking union types, generics, and array shapes. The project is distinguished by its use of a background daemon and Language Server Protocol implementation, which provide real-time diagnostics and navigation within editors. It also features a baseline-based suppression system that allows developers to record existing errors in a snapshot file to focus e
Distributes the analysis workload across multiple CPU cores using worker pools to reduce processing time.
PHP - usarmyresearchlab/dshell
USArmyResearchLab/Dshell
5,487GitHub पर देखेंDshell एक नेटवर्क फॉरेंसिक विश्लेषण फ्रेमवर्क और ट्रैफ़िक प्रोसेसर है जिसे IPv4 और IPv6 ट्रैफ़िक के डीप पैकेट इंस्पेक्शन के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक एक्स्टेंसिबल फॉरेंसिक प्लगइन सिस्टम के रूप में कार्य करता है जो सुरक्षा विसंगतियों की पहचान करने और संचार धाराओं (communication streams) को पुनर्निर्मित करने के लिए नेटवर्क डेटा को कैप्चर, निरीक्षण और विश्लेषण करता है। यह सिस्टम एक प्लगइन-आधारित प्रोसेसिंग इंजन का उपयोग करता है जो कस्टम प्लगइन विकास और प्लगइन चेनिंग की अनुमति देता है। यह मॉड्यूलर आर्किटेक्चर विशेष विश्लेषण पाइपलाइनों के निर्माण को सक्षम बनाता है जहाँ नेटवर्क डेटा को बहु-चरणीय विश्लेषण के लिए प्रोसेसिंग इकाइयों के एक अनुक्रम के माध्यम से पारित किया जाता है। यह फ्रेमवर्क वास्तविक समय में ट्रैफ़िक मॉनिटरिंग, नेटवर्क स्ट्रीम रीअसेंबली और बाहरी संदर्भ डेटाबेस के माध्यम से IP जियोलोकेशन मैपिंग सहित फॉरेंसिक क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है। डेटा की उच्च मात्रा को संभालने के लिए, इंजन कई सिस्टम प्रक्रियाओं में कार्यों को वितरित करके समानांतर डेटा प्रोसेसिंग का उपयोग करता है। संसाधित विश्लेषण परिणामों को विशेष आउटपुट हैंडलर के माध्यम से विभिन्न संरचित फ़ाइल स्वरूपों में निर्यात किया जा सकता है।
Distributes packet capture and analysis workloads across multiple system processes to increase throughput.
Python
