多目标算法：NSGA-II，SPEA2，PAES，PESA-II，OMOPSO，MOCell，AbYSS，MOEA/D，GDE3，IBEA，SMPSO，SMPSOhv，SMS-EMOA，MOEA/D-STM，MOEA/D-DE，MOCHC，MOMBI，MOMBI-II，NSGA-III，WASF-GA，GWASF-GA，R-NSGA-II，CDG-MOEA，ESPEA，SMSPO/RP单目标算法：遗传算法（变体：世代，稳态），进化策略（变体：精英或mu+lambda，非精英或mu，lambda），DE，CMA-ES，PSO（Stantard2007，Standard2011）），珊瑚礁优化。
可以并行执行的算法：NSGA-II，SMPSO，GDE3，SPEA2，PESA-II包含的问题：问题族：ZDT，DTLZ，WFG，CEC2009，LZ09，GLT，MOP，CEC2018古典问题：库尔索，丰塞卡，沙弗，Viennet2，Viennet3受约束的问题：Srinivas，Tanaka，Osyczka2，Constr_Ex，Golinski，Water，Viennet4组合问题：多目标TSP学术问题：OneMax，OneZeroMax质量指标：超量，扩散，世代距离，反世代距离，反世代距离加，加性ε。
变量表示方式：二进制，实数，整数，置换，混合编码（实数+二进制，整数+实数）。

GBase是南大通用数据技术无限公司推出的自主品牌的数据库产品，目前在国内数据库市场具有较高的品牌知名度。
GBase系列产品包括：新型分析型数据库GBase8a、分布式并行数据库集群GBase8aCluster、高端事务型数据库GBase8t、高速内存数据库GBase8m/AltiBase、可视化商业智能GBaseBI、大型目录服务体系GBase8d、硬加密安全数据库GBase8s。
目前这工驱动是GBASE8A的jdbc驱动，找了好久才找到的，亲测可用。

ApacheSpark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
Spark是UCBerkeleyAMPlab(加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类HadoopMapReduce的通用并行框架，Spark，拥有HadoopMapReduce所具有的优点；
但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因而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。

学习神经网络及深度学习实战代码.本书共有43章，内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）以及相关智能算法（SVM、决策树、随机森林、极限学习机等）。
同时，部分章节也涉及了常见的优化算法（遗传算法、蚁群算法等）与神经网络的结合问题。
此外，本书还引见了MATLABR2012b中神经网络工具箱的新增功能与特性，如神经网络并行计算、定制神经网络、神经网络高效编程等

《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上修改、补充而成的，秉承着“理论讲解—案例分析—应用扩展”这一特色，帮助读者愈加直观、生动地学习神经网络。
《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章，内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）以及相关智能算法（SVM、决策树、随机森林、极限学习机等）。
同时，部分章节也涉及了常见的优化算法（遗传算法、蚁群算法等）与神经网络的结合问题。
此外，《MATLAB神经网络43个案例分析》还介绍了MATLABR2012b中神经网络工具箱的新增功能与特性，如神经网络并行计算、定制神经网络、神经网络高效编程等。
使用《MATLAB神经网络43个案例分析》时，建议读者按照“先通读章节内容，后调试程序，再精读章节内容”的顺序学习。
《MATLAB神经网络43个案例分析》程序建议在MATLABR2009a及以上版本环境下运行。
若在程序调试过程中有任何疑问，建议先在论坛书籍答疑版块搜索相关答案，然后再发帖与作者交流。
《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

本文来自于cnblogs,文章主要引见了什么是HDFS，命令行接口，Java接口，数据流，通过Flume和Sqoop导入数据，通过distcp并行复制等相关。
学习完Hadoop权威指南有一段时间了，现在再回顾和总结一下HDFS的知识点。
HDFS是什么：HDFS即Hadoop分布式文件系统（HadoopDistributedFilesystem），以流式数据访问模式来存储超大文件，运行于商用硬件集群上，是管理网络中跨多台计算机存储的文件系统。
HDFS不适合用在：要求低时间延迟数据访问的应用，存储大量的小文件，多用户写入，任意修改文件。
HDFS数据块：HDFS上的文件被划分为块大小的多个分块，作为

并行FIR滤波器的FPGA实现,使用Verilog言语编写，有数据文件，以及testbench文件。

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。

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。