一、使用Kettle从mysql向oracle中抽取数据的例子二、开源ETL工具kettle系列之常见问题三、开源ETL工具kettle系列之在使用程序中集成四、开源ETL工具kettle系列之增量更新设计五、开源ETL工具kettle系列之动态转换六、开源ETL工具kettle系列之建立缓慢增长维Kettle的并行、集群和分区一、多线程二、多线程的后果三、用Carte作为子服务器四、集群转换五、分区

本程序是mandelbrot集在MPI下的完成，实验中采用了静态调度的并行程序设计方法。

OpenMP并行计算例子,次要包括简单例子、并行循环、常用函数、分段并行、嵌套并行、求π以及同步这些例子。
所有例子都已经过测试。

cuda_opencl开发可以参考.ＣＰＵＧＰＵ异构混合并行系统以其强劲计算能力高性价比和低能耗等特点成为新型高功能计算平台但其复杂体系结构为并行计算研究提出了巨大挑战ＣＰＵＧＰＵ协同并行计算属于新兴研究领域是一个开放的课题根据所用计算资源的规模将ＣＰＵＧＰＵ协同并行计算研究划分为三类尔后从立项依据研究内容和研究方法等方面重点介绍了几个混合计算项目并指出了可进一步研究的方向以期为领域科学家进行协同并行计算研究提供一定参考

《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上出版的，部分章节涉及了常见的优化算法（遗传算法、粒子群算法等）与神经网络的结合问题。
《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究生课题研究的参考书籍，亦可供相关专业教师教学参考。
《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章目录如下：第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

并行计算领域经典的浅显易懂的教程IPP，网络上很难找到官方课后习题答案的，全部答案文件包含文本答案和代码。
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19年6月最新翻译文档ClickHouse，开源的数据分析性的数据库。
Clickhouse的具体特点（不支持事务，不同于关系型数据库）：Ø1.真正的面向列的DBMSØ2.数据高效压缩Ø3.磁盘存储的数据Ø4.多核并行处理Ø5.在多个服务器上分布式处理Ø6.SQL语法支持Ø7.向量化引擎Ø8.实时数据更新Ø9.索引Ø10.适合在线查询Ø11.支持近似预估计算Ø12.支持嵌套的数据结构Ø支持数组作为数据类型Ø13.支持限制查询复杂性以及配额Ø14.复制数据复制和对数据完整性的支持ClickHouse的不完满：Ø1.不支持事物。
Ø2.不支持Update/Delete操作。
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本书系统地论述了FPGA的设计方法，并给出了大量综合电子系统设计项目实例。
全书共11章。
第1章引见FPGA电子系统的设计方法；
第2章引见QuartusⅡ使用方法；
第3～7章引见FPGA硬件描述语言VHDL的特点、VHDL语言中常用的数据、运算符、顺序描述语句和并行描述语句、时钟信号描述、有限状态机等基本概念和应用；
第8章引见门电路、组合逻辑电路、触发器、时序逻辑电路（与阎石主编的《数字电子技术基础》（第4版）一致），并对其中的各种功能芯片以及基于VHDL与FPGA的实现方法进行了讲解；
第9章引见FPGA外围电路——集成运算放大器及其各种应用；
第10章和第11章给出了基于FPGA的综合电子系统设计实例。

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。