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
还有一次大作业，参见基于GeForce8800光线跟踪算法的并行化
2024/8/22 8:05:26
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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
2024/8/15 2:20:35
55.8MB
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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
2024/8/13 13:17:38
1.19MB
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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
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
2024/8/10 19:26:18
76.09MB
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Hopfield神经网络解决TSP问题利用神经网络解决组合优化问题是神经网络应用的一个重要方面。
所谓组合优化问题,就是在给定约束条件下,使目标函数极小(或极大)的变量组合问题。
将Hopfield网络应用于求解组合优化问题,把目标函数转化为网络的能量函数,把问题的变量对应到网络的状态。
这样,当网络的能量函数收敛于极小值时,问题的最优解也随之求出。
由于神经网络是并行计算的,其计算量不随维数的增加而发生指数性“爆炸”,因而对于优化问题的高速计算特别有效。
所谓组合优化问题,就是在给定约束条件下,使目标函数极小(或极大)的变量组合问题。
将Hopfield网络应用于求解组合优化问题,把目标函数转化为网络的能量函数,把问题的变量对应到网络的状态。
这样,当网络的能量函数收敛于极小值时,问题的最优解也随之求出。
由于神经网络是并行计算的,其计算量不随维数的增加而发生指数性“爆炸”,因而对于优化问题的高速计算特别有效。
2024/6/16 16:58:18
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摘要：本教程涵盖了OpenMP3.1的大多数主要功能，包括其用于指定并行区域，工作共享，同步和数据环境的各种结构和指令。
还涵盖了运行时库函数和环境变量。
本教程包括C和Fortran示例代码以及实验室练习。
本教程对于不熟悉OpenMP并行编程的人来说是理想的。
需要对C或Fortran中的并行编程有基本的了解。
对于通常不熟悉并行编程的用户，EC3500：并行计算简介中介绍的材料将有所帮助。
还涵盖了运行时库函数和环境变量。
本教程包括C和Fortran示例代码以及实验室练习。
本教程对于不熟悉OpenMP并行编程的人来说是理想的。
需要对C或Fortran中的并行编程有基本的了解。
对于通常不熟悉并行编程的用户，EC3500：并行计算简介中介绍的材料将有所帮助。
2024/5/19 9:23:24
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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。
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。
2024/5/10 1:55:13
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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。
2024-04-09 15:03
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