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TensorFlow的Session对象是支持多线程的，可以在同一个会话（Session）中创建多个线程，并行执行。在Session中的所有线程都必须能被同步终止，异常必须能被正确捕获并报告，会话终止的时候，队列必须能被正确地关闭。TensorFlow提供了两个类来实现对Session中多线程的管理：tf.Coordinator和tf.Que

1\.介绍开篇先介绍、先甩资料给大家看，之后再自己演示一下基本使用。Ninja是Google的一名程序员推出的注重速度的构建工具，一般在Unix/Linux上的程序通过make/makefile来构建编译，而Ninja通过将编译任务并行组织，大大提高了构建速度。官网：ninjabuild.org(https://www.oschin

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分布式缓存Flink提供了一个分布式缓存，类似于hadoop，可以使用户在并行函数中很方便的读取本地文件，并把它放在taskmanager节点中，防止task重复拉取。此缓存的工作机制如下：程序注册一个文件或者目录(本地或者远程文件系统，例如hdfs或者s3)，通过ExecutionEnvironment注册缓存文件并为它起一个名称。

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是一个python库，也是一个基于python的深度学习框架。它由清华大学计算机系教授、博士生导师胡浩老师开发。它支持多线程，采用了并行计算的技术，实现了深度学习算法的加速。另外，它支持基于图的模型，并在此基础上提供了多种模型库和数据集。首先，我们需要准备

Velocity是一个基于Java的Web页面模版引擎。十多年前，Velocity将Java代码从Web页面中分离出来，使得开发者能够并行网页开发和Java开发。随着十年前后端分离的浪潮涌动，回首再面对这些基于Velocity的旧系统，无论是后端还是前端人员维护，都会存在诸多问题：

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