这是用mpi与openmp并行计算实现蒙特卡洛算法求不规则图形面积，其中还需用opencv进行图像处理，拍照生成.jpg文件，注意图片尺寸。

并行计算课程设计，基于sse4的用java实现的电子相册，实现照片的淡入淡出

淘宝Fourinone2.0提供了一个4合1分布式框架和简单易用的编程API，实现对多台计算机CPU，内存，硬盘的统一利用，从而获取到强大计算能力去解决复杂问题。
Fourinone框架提供了一系列并行计算模式（农民工/包工头/职介绍/手工仓库）用于利用多机多核CPU的计算能力；
提供完整的分布式缓存和小型缓存用于利用多机内存能力；
提供像操作本地文件一样操作远程文件（访问，并行读写，拆分，排它，复制，解析，事务等）用于利用多机硬盘存储能力；
由于多计算机物理上独立，Fourinone框架也提供完整的分布式协同和锁以及简化MQ功能，用于实现多机的协作和通讯。
fourinone-2.05.28\fourinone2.0.................\............\config.xml.................\............\fourinone-2.05.28-src.jar.................\............\fourinone-2.05.28.jar.................\............\指南和demo.................\............\..........\MQdemo.................\............\..........\.......\MQdemo.txt.................\............\..........\.......\ParkServerDemo.java.................\............\..........\.......\Publisher.java.................\............\..........\.......\Receiver.java.................\............\..........\.......\Sender.java.................\............\..........\.......\Subscriber.java.................\............\..........\WordCount.................\............\..........\.........\inputdata.txt.................\............\..........\.........\ParkServerDemo.java.................\............\..........\.........\WordCount.txt.................\............\..........\.........\WordcountCT.java.................\............\..........\.........\WordcountWK.java.................\............\..........\分布式文件访问和操作demo.................\............\..........\........................\FttpBatchWriteReadDemo.java.................\............\..........\........................\FttpCopyDemo.java.................\............\..........\........................\FttpMulCopyDemo.java.................\............\..........\........................\FttpMulWriteReadDemo.java.................\............\..........\........................\FttpOperateDemo.java.................\............\..........\........................\FttpParseDemo.java.................\............\..........\........................\FttpRo

GPU与MATLAB混合编程PDF书籍本书介绍CPU和MATLAB的联合编程方法，包括首先介绍了不使用GPU实现MATLAB加速的方法；
然后介绍了MATLAB和计算统一设备架（CUDA）配置通过分析进行zuiyou规划，以及利用c-mex进行CUDA编程；
接着介绍了MATLAB与并行计算工具箱和运用CUDA加速函数库；
最后给出计算机图形实例和CUDA转换实例。

简介：
《PyPI官网下载GPJax-0.3.1.tar.gz——深入理解Python科学计算库》在Python的生态系统中，PyPI（Python Package Index）是最重要的资源库，它为全球开发者提供了海量的Python库，方便用户下载和分享。
本文将深入探讨一个名为GPJax的Python库，具体为GPJax-0.3.1版本，通过其在PyPI官网发布的资源，我们来剖析这个库的功能、用途以及如何在分布式环境和云原生架构中发挥作用。
GPJax，全称为Gaussian Processes in Jax，是一个基于Jax的高效、可微分的高斯过程库。
Jax是一个灵活且高效的数值计算库，它提供了自动梯度和并行计算的能力，广泛应用于机器学习和科学计算领域。
GPJax旨在为这些领域的研究者和开发人员提供强大的工具，用于构建和优化高斯过程模型。
高斯过程（Gaussian Process）是一种概率模型，它在机器学习中被用作非参数回归和分类方法。
GPJax库的优势在于其与Jax的紧密结合，这使得用户能够轻松地对高斯过程模型进行反向传播和梯度下降等优化操作，从而实现更复杂的模型训练和推理。
在GPJax-0.3.1版本中，我们可以期待以下特性：1. **高性能计算**：由于GPJax是建立在Jax之上，它能够利用现代硬件的加速能力，如GPU和TPU，进行大规模数据处理和模型训练。
2. **自动微分**：Jax的自动微分功能使得GPJax可以无缝地支持模型的反向传播，这对于优化模型参数至关重要。
3. **并行计算**：GPJax能够利用Jax的并行化能力，处理大型数据集，提高计算效率。
4. **灵活性**：GPJax允许用户自定义核函数，适应各种问题的具体需求。
5. **易于集成**：作为Python库，GPJax可以轻松地与其他PyPI库（如Scipy、NumPy等）集成，构建复杂的机器学习系统。
对于“zookeeper”标签，GPJax虽然不直接依赖ZooKeeper，但在分布式环境中，ZooKeeper常用于服务发现和配置管理，如果GPJax被部署在分布式集群中，可能与其他系统组件结合，利用ZooKeeper进行协调和服务监控。
至于“云原生（cloud native）”，GPJax的设计理念与云原生原则相吻合，它支持灵活的扩展性，可以适应动态变化的云环境。
在云环境中，GPJax能够充分利用弹性计算资源，实现按需扩展和缩容，以应对不同的工作负载。
在实际应用中，GPJax-0.3.1的压缩包包含的主要文件可能有：- `setup.py`: 安装脚本，用于构建和安装GPJax库。
- `gpjax`目录：库的核心代码，包括模块和类定义。
- `tests`目录：单元测试和集成测试，确保库的正确性和稳定性。
- `docs`目录：可能包含文档和教程，帮助用户理解和使用GPJax。
- `requirements.txt`: 依赖项列表，列出GPJax运行所需的其他Python库。
通过这些资源，开发者可以深入了解GPJax的工作原理，将其整合到自己的项目中，利用高斯过程的优势解决复杂的数据建模和预测问题。
无论是科学研究还是工业应用，GPJax都为Python用户提供了一个强大而灵活的工具，以应对日益增长的计算需求。

并行计算中的多线程计算PI

云计算（cloudcomputing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。
云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。
因而，云计算又称为网格计算。
通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。
现阶段所说的云服务已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。

项目名称:基于Spark的PSO并行计算编程语言:scala项目内容:将粒子群算法pso实现的了并行,并成功集成了bencmark的测试函数,可以利用该标准的测试函数,来验证算法的性能.测试结果:在benchmark的20个测试函数当中有9个超过decc-g的测试结果注意:本算法会因机器的性能,函数的特性不同执行的效率也不一样,本程序还有很大的改进空间,希望大家可以继续完善.

基于OpenCL并行加速算法研究及其FPGA实现（彭新显），异构并行计算的好东西

中科院课程：高性能并行计算主讲人：迟学斌课程课件，课程源码，课程考试题猜测以及答案

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。