教程中的英文很简单，我相信学OpenCL的人都能看得懂，而且看原汁原味的英文表述，更有利于我们了解各种术语的来龙去脉。
我把这些教程翻译成自己的中文表述，主要是强化理解需要，其实我的英文很烂。
在计算机术语中，并行性是指：把一个复杂问题,分解成多个能同时处理的子问题的能力。
要实现并行计算，首先我们要有物理上能够实现并行计算的硬件设备，比如多核CPU，每个核能同时实现算术或逻辑运算。
通常，我们通过GPU实现两类并行计算：任务并行：把一个问题分解为能够同时执行的多个任务。
数据并行：同一个任务内，它的各个部分同时执行。
下面我们通过一个农场主雇佣工人摘苹果的例子来描述不同种类的并行计算。
1.摘苹果的工人就

**Fenics中文教程概述**Fenics是一个强大的开源计算软件，主要用于解决各种科学和工程问题的数值模拟，尤其在偏微分方程（PDEs）求解方面表现出色。
该软件集成了多种工具，包括DOLFIN、UFL、FFC、FFX和PETSc等，为用户提供了灵活、高效且易于使用的界面。
本教程是针对中国用户的Fenics中文教程，旨在帮助初学者快速理解和应用Fenics进行数值模拟。
**Fenics的核心组件**1.**DOLFIN**：这是Fenics的主要接口，用于定义物理问题，如几何、边界条件和方程，并执行求解过程。
DOLFIN通过PythonAPI与用户交互，允许用户用简洁的代码描述复杂的物理模型。
2.**UFL**：通用有限元语言（UnifiedFormLanguage）是Fenics中定义PDEs的高级符号语言。
它允许用户以数学表达式的方式写出方程，简化了代码编写。
3.**FFC**：形式编译器（FormCompiler）将UFL中的符号表达式转换为高效的C++代码，从而实现快速的求解过程。
4.**FFX**：用于生成高效的并行代码，以利用多核处理器或分布式计算资源。
5.**PETSc**：Portable,ExtensibleToolkitforScientificComputation，是一个库，提供了数值算法的高效实现，如线性代数操作，常用于大规模科学计算。
**Fenics中文教程内容**本教程包括以下几个部分：1.**基础知识**：介绍Fenics的基本概念，如有限元方法、变分形式和计算流程，为初学者建立必要的理论背景。
2.**安装与设置**：详细说明如何在不同的操作系统上安装和配置Fenics环境，包括Python环境、依赖库和相关工具的安装。
3.**问题建模**：通过实例讲解如何使用DOLFINAPI定义几何、边界条件和PDEs，以及如何创建计算图谱。
4.**求解器与后处理**：介绍如何选择合适的求解策略，如何调用线性代数库进行求解，并展示如何利用ParaView等工具进行结果可视化。
5.**高级主题**：涵盖并行计算、自适应网格细化、时间依赖问题的处理以及复杂物理模型的建模等进阶内容。
6.**案例研究**：通过实际的工程和科学问题，演示Fenics在热传导、流体力学、弹性力学等领域的应用。
**学习资源与实践**本教程提供的"fenics-中文教程.pdf"是一个完整的PDF文档，包含了详尽的步骤和示例，适合自学。
同时，配合Fenics的官方文档和在线社区，用户可以进一步深化理解和应用。
此外，参与Fenics的开源项目和论坛讨论，也是提高技能和解决问题的有效途径。
Fenics中文教程为中文使用者提供了一个全面了解和掌握这一强大工具的机会，无论是科研人员还是工程技术人员，都能从中受益，利用Fenics解决实际问题，提升工作效率。

本章将介绍一些并行编程的架构和编程模型。
对于初次接触并行编程技术的程序员来说，这些都是非常有用的概念；
对于经验丰富的程序员来说，本章可以作为基础参考。
本章中讲述了并行编程的两种解释，第一种解释是基于系统架构的，第二种解释基于程序示例F。
并行编程对程序员来说一直是一项挑战。
本章讨论并行程序的设计方法的时候，深入讲了这种编程方法。
本章最后简单介绍了Python编程语言。
Pyhton的易用和易学、可扩展性和丰富的库以及应用，让它成为了一个全能性的工具，当然，在并行计算方面也得心应手。
最后结合在Python中的应用讲了线程和进程。
解决一个大问题的一般方法是，将其拆分成若干小的、独立的问题，然后分别解它们。
并行的程序也是使用这种方法，用多个处理器同时工作，来完成同一个任务。
每一个处理器都做自己的那部分工作（独立的部分）。
而且计算过程中处理器之间可能需要交换数据。
如果，软件应用要求越来越高的计算能力。
提高计算能力有两种思路：提高处理器的时钟速度或增加芯片上的核心数。
提高时钟速度就必然会增加散热，然后每瓦特的性能就会降低，甚至可能要求特殊的冷却设备。
提高芯片的核心数是更可行的一种方案，因为能源

2015b版本Matlab带的并行计算工具箱的完全参考手册

配以插图方式介绍NUMECA软件进行分布式和集中式并行运算的方法和步骤

中科院刘莹开设老师的并行计算作业.内容一共有二次作业。
还有一次大作业，参见基于GeForce8800光线跟踪算法的并行化

C++AMP用VisualC++加速大规模并行计算_（美）格雷戈里，（美）米勒著2014.04北京：人民邮电出版社_P300_13493581

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

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。