非数值并行算法（第一册）——模仿退火算法，计算方法方向的一部经典著作。

45城市的旅行商成绩，并行MPI实现45城市的旅行商成绩，并行MPI实现

课程内容包括JUC多线程并发、JVM和GC等目前大厂笔试中会考、面试中会问、工作中会用的高频难点知识。
从多线程并发入手，分层递进讲解，逐渐让大家掌握volatile、原子类和原子引用、CAS、ABA、Java锁机制、阻塞队列、线程池等重点；
逐渐过渡到JVM和GC的知识，深度讲解多种常见OOM异常和JVM参数调优，以及串行并行并发G1等各种垃圾收集器的优化实践。

屏幕式OSE监控（SOMO）这是什么？ScreenlyOSEMonitoring是基于Web的应用程序，可同时安装在ScreenlyOSEPlayer上或作为独立服务器处理方案安装。
使用此工具，您可以在一个Web界面中管理多个ScreenlyOSE播放器。
除了当前的显示状态，您还可以管理播放器的资产。
可以激活或停用资产，添加新资产，编辑资产或仅将其从播放器中删除。
也可以直接重新启动播放器或将新资产并行上传到多个播放器。
通过在每个播放器上安装附加组件，还可以显示播放器的HDMI输出的“实时供稿”和来自系统的实时数据。
然后，这也将显示在概述中。
产品特点易于管理

MPI与OpenMP并行程序计划中文电子书，讲得很不错

Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms,Machines,andPeopleLab）开发通用内存并行计算框架。
Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目，8个月后成为Apache顶级项目，速度之快足见过人之处，Spark以其先进的设计理念，迅速成为社区的热门项目，围绕着Spark推出了SparkSQL、SparkStreaming、MLLib和GraphX等组件，也就是BDAS（伯克利数据分析栈），这些组件逐渐构成大数据处理一站式解决平台。
从各方面报道来看Spark抱负并非池鱼，而是希望替代Hadoop在大数据中的地位，成为大数据处理的主流标准，不过Spark还没有太多大项目的检验，离这个目标还有很大路要走。

初学者很好的入门教程。
在我看来，王静霞老师写的程序比较精炼，在众多的教程程序范例中，她的程序是数一数二的。
图书简介：http://www.phei.com.cn/bookshop/bookinfo.asp?booktype=main&bookcode=G0086420内容简介　　本书在深圳职业技术学院单片机应用技术课程组十余年教学改革经验的基础上，结合目前最新的职业教育改革要求，通过22个工作任务，主要引见单片机硬件系统、单片机开发系统、单片机并行端口应用、定时与中断系统、显示与键盘接口技术、A/D与D/A转换接口、串行接口通信技术、单片机系统扩展，以及单片机应用系统设计等内容。
本书注重技能训练，采用工作任务引导教与学，内容贴近电子行业的职业岗位要求，具有很强的实用性、可读性和趣味性。
本教材配有教学课件与练习题参考答案，详见前言。

矩阵相乘的FOX并行完成，这是矩阵相乘的另外一种完成方法。

实验一汇编语言源程序的实现1实验二循环分支程序设计4实验三存储器读写7实验四8255A并行口实验（一）10实验五8255A并行口实验(二)12实验六8259单级中缀控制器实验16实验七A/D转换实验22实验八D/A转换实验（一）26实验九定时器/计数器28实验十简单I/O口扩展实验30实验十一步进电机控制31实验十二继电器控制40

《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第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

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。