"응답하지 않음" vs. "여전히 생각 중"저는 때때로 Macbook Pro(32GB RAM)의 JMP Pro 16에서 매우 큰 작업을 설정하고 몇 분 후에 Mac에서 "응용 프로그램이 응답하지 않음"을 알리고 작업 관리자에서 이를 확인합니다. 그러나 사용 중인 특정 플랫폼에 상태/진행률 표시줄이 있는 경우 여러 번 진행되는 것을 볼 수 있습니다(느리긴 하지만). 스크립트가 여전히 실행 중인지 여부와 응용 프로그램이 실제로 "포기"한 경우 JMP를 다시 시작해야 하는지 여부를 알 수 있습니까?
같은 맥락에서 JMP Pro로 더 많은 RAM이나 CPU를 효과적으로 "셔틀"할 수 없다는 것이 이상합니다. 지금 저는 거대한 작업(예측 변수가 100,000개가 넘는 PLS 분석)을 위해 중단된 응용 프로그램을 가지고 있지만 4GB의 RAM만 사용하고 있고 충분한 여유 공간이 있습니다. RAM 할당량을 변경하는 방법이 한 번 있었던 것 같습니다. 내 Mac이 5-10GB만 사용하는 경우 이 모든 RAM의 요점은 무엇입니까!? (죄송합니다. 이것은 JMP 문제보다 Mac 문제일 수 있습니다.)
해석학맥 OSRe: "응답하지 않음" vs. "여전히 생각 중"둘 다 감사합니다. 64비트 JMP가 설치되어 있습니다. 나는 내가 사용하는 특정 플러그인에 대해 이런 종류의 멋진 업데이트 캡션 상자를 본 적이 있으며 이는 확실히 대규모 작업에 매우 유용합니다. 저는 JMP Pro 16과 JMP Pro 17용 EA3를 가지고 있습니다. 하나의 진행 상황이 다른 하나에 반영되는 것과 연결될 수 있는지 궁금합니다.
내 문제는 다소 플랫폼(및 문제)에 특정한 것으로 보이며 응답 변수 감소(확실히 거대한 연구 및 관심 영역)의 필요성을 말합니다. 일반화 회귀에서 매우 큰 작업을 실행하면 진행률 표시줄이 표시됩니다. 부분 최소 제곱의 경우 때때로(항상 그런 것은 아님) "최상의 차원을 찾기 위한 교차 검증"이라는 진행 메시지가 표시되지만 항상 그런 것은 아닙니다. JMP Pro에 일종의 사고 연습으로 다소 비실용적인 작업을 주었기 때문에 이것의 일부는 제 잘못이라고 생각합니다. 이러한 3차 항 중 일부는 테스트하는 데 의미가 있지만 확실히 모든 500,000은 아닙니다. 그러나 물론 100,000개의 항을 수동으로 삭제하는 것은 비실용적이므로 DOE를 사용하여 모델 복잡성을 줄이려고 시도하거나 고차 계승에서 테스트하기 위해 96개의 예측 변수의 임의 하위 집합을 임의로 선택하는 방법을 시도해 볼 수 있습니다. 또한 Gen-Reg의 "최고 하위 샘플" 또는 심지어 예측자 화면을 사용하여 정보가 없는 용어를 걸러내는 것도 고려하고 있지만 그 자체로는 유용하지 않지만 다른 용어와 상호 작용할 때 유용한 용어를 제외할 수 있다는 점이 걱정됩니다. 어제 Clay Barker의 우수한 웨비나를 기반으로, 가지치기된 순방향 선택 및 여러 다른 Gen-Reg 추정 방법이 실제로 이와 같은 작업을 수행하는 것처럼 보입니다. 여기서 그들은 새 용어와 이전 용어의 상호 작용을 고려하여 AICc를 낮추면 유지합니다( 또는 사용하는 응답 메트릭) 그렇지 않은 경우 제외하므로 가지치기된 순방향 선택을 사용하여 96개의 예측 변수(상호작용 또는 2차 방정식 없음)를 Gen-Reg에 간단히 넣고 최적의 예측 변수 모음을 식별합니다(이상적으로 < 96) 그런 다음 PLS 또는 Gen-Reg에 있는 요인의 2차 또는 3차 요인을 테스트합니다. 나는 오늘 이것을 시도 할 것입니다.
Re: "응답하지 않음" vs. "여전히 생각 중"캡션 명령도 있습니다.
n = 10000000;
for (i = 1, i <= n, i++,
x = i^2 + i;
if (mod(i, 10000) == 0,
caption("Iteration # " || char(i));
wait(0);
);
);
caption(remove);
wait(0);Re: "응답하지 않음" vs. "여전히 생각 중"안녕 @abmayfield ,
64비트 버전의 JMP가 설치되어 있는지 확인할 수 있습니까?
모니터링 스크립트에 관해서는 다음과 같은 몇 가지 아이디어가 있습니다. 나는 서로 다른 상황에서 각각을 사용했습니다.
- 주기적으로 상태 메시지를 쓰는 창을 만듭니다. 예를 들어 for 루프를 10000번 반복할 때마다 텍스트 상자에 값을 쓴 다음 텍스트를 업데이트한 후 '<
- 텍스트 편집기로 모니터링할 수 있는 로그 파일에 씁니다. 계속할지 여부를 결정하기 위해 텍스트 파일에서 읽을 수도 있으므로 가끔씩 파일을 열고 '중지'가 포함되어 있는지 확인하십시오.다시 말하지만 너무 자주하지 마십시오.
- 매우 복잡한 스크립트의 경우 별도의 JMP 인스턴스를 사용하여 진행 상황을 모니터링하고 스크립트와 상호 작용할 수도 있습니다. JMP, R 및 Python 스크립트에서 메시지를 가져오고 기록하기 위한 소켓 통신 .JMP(클라이언트)의 한 복사본이 작업을 수행하고 JMP의 다른 인스턴스(서버)에 메시지를 보낼 수 있습니다.그런 다음 서버에서 프로세스를 모니터링하거나 클라이언트가 계속 진행해야 하는지 또는 일찍 중지하려는 경우 정상적으로 종료해야 하는지 매번 서버에 요청할 수 있습니다.이것은 분석의 개별 부분에서 작업하는 서로 다른 컴퓨터의 여러 클라이언트와도 작동할 수 있습니다.
