flink

基于CUDA和OpenCL实现的高分一号遥感影像的RPC正射校正，并且取得了较高的加速比，适合遥感和图像处理的研发人员，对并行计算感兴趣的也可以下载

PTVS(PythonToolsforVisualStudio)是一个开源项目，采用Apache2.0许可发布。
PTVS的主要特性包括：CPython、IronPython、Jython和PyPy；
高级编辑功能如IntelliSense；
多重构；
内置REPL（read-eval-printloop）窗口；
调试和分析功能，等等。
PTVS在IronPythonToolsforVisualStudio（在IronPython 2.7中引入）的代码基础上进行了增强，并添加了对CPython、集群（Cluster）的支持，以及诸如NumPy和SciPy这样的新模块。
主要特性有：高级编辑功能、智能感知（Intellisense），代码浏览，“查找所有引用”，REPL等等……支持CPython和IronPython本地或集群/远程调试有多种视图辅助分析代码通过和IPythonREPL集成，实现交互式并行计算开发支持HPC集群和MPI，包括调试的支持用于.NET平台的NumPy和SciPy支持云计算（即将提供）支持Dryad（大伸缩量，数据密集型的并行计算）（即将提供）免费和开源（使用Apache2.0许可协议）标签：PTVS

自己根据串行编写的并行程序，已经测试过了可以运行，希望对大家有帮助

第1篇基础篇第1章开发环境第2章语法基础第3章程序流程第4章数组与集合第5章字符串处理第6章数据结构与算法第7章类与结构第8章常用设计模式第2篇窗体篇第10章窗体的使用第11章控件的使用第12章组件的使用第9章鼠标与键盘第3篇应用篇第13章多线程编程第14章文件系统第15章注册表技术第16章数据库技术第17章访问Office第4篇新技术篇第18章GDI+绘图技术第19章自定义控件第20章图像处理技术第21章Areo技术第22章WPF技术第23章反射第24章网络编程技术第25章多进程编程第26章与C和C++的交互第27章系统管理第28章LINQ技术第29章并行处理技术

包含两种平台上运行的kmeans算法：一种是在Hadoop系统上的并行化kmeans算法，支持读文件，执行聚类算法，输出质心文件，将每个数据的聚类信息输出到控制台上；
另一种是串行的聚类算法，支持读文件数据，执行kmeans算法，将每个数据的聚类信息输出到文件中。
代码注释清晰。

该文档对于Fortran语言的并行程序设计给出了详尽的讲解，对于采用Fortran开展大规模数值计算的，有较大帮助

报道了一种基于偏振锁相的自适应非线偏光-线偏光的产生方法。
将激光器输出的非保偏光分成两束偏振态相互垂直的线偏光，基于偏振相干合成的原理，利用基于随机并行梯度下降算法的相位调制器将两个偏振态的光束的相位差锁相到mπ，合成输出的光束即为高消光比的线偏光。
理论上，建立了该方法的数学模型，并分析了各种因素对输出消光比和转换效率的影响。
实验上，利用空间结构的光路，搭建了相应的实验系统，实现了非线偏激光到线偏振光的自适应偏振转换，获得输出激光偏振度为93.5%，转换效率为88%的线偏振激光输出。

PID电机控制目录第1章数字PID控制1.1PID控制原理1.2连续系统的模拟PID仿真1.3数字PID控制1.3.1位置式PID控制算法1.3.2连续系统的数字PID控制仿真1.3.3离散系统的数字PID控制仿真1.3.4增量式PID控制算法及仿真1.3.5积分分离PID控制算法及仿真1.3.6抗积分饱和PID控制算法及仿真1.3.7梯形积分PID控制算法1.3.8变速积分PID算法及仿真1.3.9带滤波器的PID控制仿真1.3.10不完全微分PID控制算法及仿真1.3.11微分先行PID控制算法及仿真1.3.12带死区的PID控制算法及仿真1.3.13基于前馈补偿的PID控制算法及仿真1.3.14步进式PID控制算法及仿真第2章常用的PID控制系统2.1单回路PID控制系统2.2串级PID控制2.2.1串级PID控制原理2.2.2仿真程序及分析2.3纯滞后系统的大林控制算法2.3.1大林控制算法原理2.3.2仿真程序及分析2.4纯滞后系统的Smith控制算法2.4.1连续Smith预估控制2.4.2仿真程序及分析2.4.3数字Smith预估控制2.4.4仿真程序及分析第3章专家PID控制和模糊PID控制3.1专家PID控制3.1.1专家PID控制原理3.1.2仿真程序及分析3.2模糊自适应整定PID控制3.2.1模糊自适应整定PID控制原理3.2.2仿真程序及分析3.3模糊免疫PID控制算法3.3.1模糊免疫PID控制算法原理3.3.2仿真程序及分析第4章神经PID控制4.1基于单神经元网络的PID智能控制4.1.1几种典型的学习规则4.1.2单神经元自适应PID控制4.1.3改进的单神经元自适应PID控制4.1.4仿真程序及分析4.1.5基于二次型性能指标学习算法的单神经元自适应PID控制4.1.6仿真程序及分析4.2基于BP神经网络整定的PID控制4.2.1基于BP神经网络的PID整定原理4.2.2仿真程序及分析4.3基于RBF神经网络整定的PID控制4.3.1RBF神经网络模型4.3.2RBF网络PID整定原理4.3.3仿真程序及分析4.4基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制4.4.1神经网络模型参考自适应控制原理4.4.2仿真程序及分析4.5基于CMAC（神经网络）与PID的并行控制4.5.1CMAC概述4.5.2CMAC与PID复合控制算法4.5.3仿真程序及分析4.6CMAC与PID并行控制的Simulink仿真4.6.1Simulink仿真方法4.6.2仿真程序及分析第5章基于遗传算法整定的PID控制5.1遗传算法的基本原理5.2遗传算法的优化设计5.2.1遗传算法的构成要素5.2.2遗传算法的应用步骤5.3遗传算法求函数极大值5.3.1遗传算法求函数极大值实例5.3.2仿真程序5.4基于遗传算法的PID整定5.4.1基于遗传算法的PID整定原理5.4.2基于实数编码遗传算法的PID整定5.4.3仿真程序5.4.4基于二进制编码遗传算法的PID整定5.4.5仿真程序5.5基于遗传算法摩擦模型参数辨识的PID控制5.5.1仿真实例5.5.2仿真程序第6章先进PID多变量解耦控制6.1PID多变量解耦控制6.1.1PID解耦控制原理6.1.2仿真程序及分析6.2单神经元PID解耦控制6.2.1单神经元PID解耦控制原理6.2.2仿真程序及分析6.3基于DRNN神经网络整定的PID解耦控制6.3.1基于DRNN神经网络参数自学习PID解耦控制原理6.3.2DRNN神经网络的Jacobian信息辨识6.3.3仿真程序及分析第7章几种先进PID控制方法7.1基于干扰观测器的PID控制7.1.1干扰观测器设计原理7.1.2连续系统的控制仿真7.1.3离散系统的控制仿真7.2非线性系统的PID鲁棒控制7.2.1基于NCD优化的非线性优化PID控制7.2.2基于NCD与优化函数结合的非线性优化PID控制7.3一类非线性PID控制器设计7.3.1非线性控制器设计原理7.3.2仿真程序及分析7.4基于重复控制补偿的高精

CPUGPU协同并行计算；
异构混合，协同并行计算，ＧＰＵ计算，性能优化

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。