Spark是UCBerkeleyAMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于mapreduce算法实现的分布式计算，拥有HadoopMapReduce所具有的优点；
但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的mapreduce的算法。
其架构如下图所示：Spark的中间数据放到内存中，对于迭代运算效率更高。
Spark更适合于迭代运算比较多的ML和DM运算。
因为在Spark里面，有RDD的抽象概念。
Spark比Hadoop更通用。
Spark提供的数
但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的mapreduce的算法。
其架构如下图所示：Spark的中间数据放到内存中，对于迭代运算效率更高。
Spark更适合于迭代运算比较多的ML和DM运算。
因为在Spark里面，有RDD的抽象概念。
Spark比Hadoop更通用。
Spark提供的数
2023/6/4 19:35:56
306KB
1
Shubert函数324个全局最优解问题，《演化优化及其在微分方程反问题中的应用》一文中提出了GMLE_DD算法，由于并行计算考试的需要，对论文中提出的方法进行了实现，在这里共享出来，C++实现。
源代码是n=4时的情况。
算法性能简介http://blog.csdn.net/ryl219362/article/details/17100039
源代码是n=4时的情况。
算法性能简介http://blog.csdn.net/ryl219362/article/details/17100039
2023/5/16 18:38:22
3KB
1
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，处理任务分发，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，处理任务分发，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。
2023/2/12 8:36:53
62KB
1
mp完成源码并行计算课的实验源码，二维的nbody实验源码运用mpi，openmp以及两者的混合实验源码。
2023/2/8 20:02:25
319KB
1
快速排序算法并行化的一个简单思想是，对每次划分过后所得到的两个序列分别使用两个处理器完成递归排序。
例如对一个长为n的序列，首先划分得到两个长为n/2的序列，将其交给两个处理器分别处理；
而后进一步划分得到四个长为n/4的序列，再分别交给四个处理器处理；
如此递归下去最终得到排序好的序列。
当然这里举的是理想的划分情况，如果划分步骤不能达到平均分配的目的，那么排序的效率会绝对较差。
例如对一个长为n的序列，首先划分得到两个长为n/2的序列，将其交给两个处理器分别处理；
而后进一步划分得到四个长为n/4的序列，再分别交给四个处理器处理；
如此递归下去最终得到排序好的序列。
当然这里举的是理想的划分情况，如果划分步骤不能达到平均分配的目的，那么排序的效率会绝对较差。
2022/11/27 21:14:33
5KB
1
无论什么样的并行计算方式，其终极目的都是为了有效利用多机多核的计算能力，并能灵活满足各种需求。
相对于传统基于单机编写的运行程序，如果使用该方式改写为多机并行程序，能够充分利用多机多核cpu的资源，使得运行效率得到大幅度提升，那么这是一个好的靠谱的并行计算方式，反之，又难使用又难直接看出并行计算优势，还要耗费大量学习成本，那就不是一个好的方式。
由于并行计算在互联网应用的业务场景都比较复杂，如海量数据商品搜索、广告点击算法、用户行为挖掘，关联推荐模型等等，如果以真实场景举例，初学者很容易被业务本身的复杂度绕晕了头。
因而，我们需要一个通俗易懂的例子来直接看到并行计算的优势。
数字排列组合是个经典的算法
相对于传统基于单机编写的运行程序，如果使用该方式改写为多机并行程序，能够充分利用多机多核cpu的资源，使得运行效率得到大幅度提升，那么这是一个好的靠谱的并行计算方式，反之，又难使用又难直接看出并行计算优势，还要耗费大量学习成本，那就不是一个好的方式。
由于并行计算在互联网应用的业务场景都比较复杂，如海量数据商品搜索、广告点击算法、用户行为挖掘，关联推荐模型等等，如果以真实场景举例，初学者很容易被业务本身的复杂度绕晕了头。
因而，我们需要一个通俗易懂的例子来直接看到并行计算的优势。
数字排列组合是个经典的算法
2018/2/5 13:07:12
157KB
1
无论什么样的并行计算方式，其终极目的都是为了有效利用多机多核的计算能力，并能灵活满足各种需求。
相对于传统基于单机编写的运行程序，如果使用该方式改写为多机并行程序，能够充分利用多机多核cpu的资源，使得运行效率得到大幅度提升，那么这是一个好的靠谱的并行计算方式，反之，又难使用又难直接看出并行计算优势，还要耗费大量学习成本，那就不是一个好的方式。
由于并行计算在互联网应用的业务场景都比较复杂，如海量数据商品搜索、广告点击算法、用户行为挖掘，关联推荐模型等等，如果以真实场景举例，初学者很容易被业务本身的复杂度绕晕了头。
因而，我们需要一个通俗易懂的例子来直接看到并行计算的优势。
数字排列组合是个经典的算法
相对于传统基于单机编写的运行程序，如果使用该方式改写为多机并行程序，能够充分利用多机多核cpu的资源，使得运行效率得到大幅度提升，那么这是一个好的靠谱的并行计算方式，反之，又难使用又难直接看出并行计算优势，还要耗费大量学习成本，那就不是一个好的方式。
由于并行计算在互联网应用的业务场景都比较复杂，如海量数据商品搜索、广告点击算法、用户行为挖掘，关联推荐模型等等，如果以真实场景举例，初学者很容易被业务本身的复杂度绕晕了头。
因而，我们需要一个通俗易懂的例子来直接看到并行计算的优势。
数字排列组合是个经典的算法
2018/2/5 13:07:12
157KB
1
本程序时利用mpi实现矩阵与向量并行相乘。
你需要安装mpich并配置好环境。
编译：mpiccMat_vect_mult.c-oMat_vect_mult运转：mpirun-np5./Mat_vect_mult；
5为进程数，可以更换
你需要安装mpich并配置好环境。
编译：mpiccMat_vect_mult.c-oMat_vect_mult运转：mpirun-np5./Mat_vect_mult；
5为进程数，可以更换
2016/11/16 18:44:42
1KB
1
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
15KB