使用OpenMP的共享内存并行编程简介该在线课程是在HPC2N和LUNARC之间合作提供的。
OpenMP提供了一种有效的方法来用C，C++和Fortran编写并行程序。
OpenMP程序适合在共享内存体系结构上执行，例如现代多核系统或Lunarc部署并在SNIC内的HPC群集的单个计算节点。
本课程将向参与者引见并行编程的共享内存模型和OpenMP应用程序编程接口。
在许多情况下，OpenMP允许从最耗时的代码部分并行化开始，逐步升级现有的串行程序。
通常，OpenMP程序很容易从一个共享内存多处理器系统移植到另一个系统。
该课程包括讲座和实践环节。
教学语言为英语。
不需要并行计算方面的经验。
但是，希望参与者能够用C，C++或Fortran编写串行程序。
课程内容包括：共享内存编程概念OpenMPAPI的语法并行和串行区域共享和私人数据工作共享的构造和计划

附件是两个工程，分别是在一个exe建立一个共享内存，写进数据，中文字符都可以，另一个exe打开共享内存就可以读到另外那个exe写进的数据

一、设计要求设计一个模拟仿真“生产者-消费者”问题的解决过程及方法的程序。
主要内容是P、V操作过程的设计与实现。
生产消费者问题是操作系统设计中经常遇到的问题。
多个生产者和消费者线程访问在共享内存中的环形缓冲。
生产者生产产品并将它放入环形缓冲，同时消费者从缓冲中取出产品并消费。
当缓冲区满时生产者阻塞并且当缓冲区有空时生产者又重新工作。
类似的，消费者当缓冲区空时阻塞并且当缓冲区有产品时又重新工作。
显然，生产者和消费者需要一种同步机制以协调它们的工作。
二、系统功能本程序模拟实现了“生产者-消费者”问题的解决过程，用图形界面动态演示了P、V操作过程以及生产者、消费者进程之间的工作流程。
本程序使用的算法是典型的P、V操作使用信号量解决“生产者-消费者”问题。
本程序在界面上使用了Java的swing接口函数，用矩形条表示生产者进程中待生产的产品，并设置了三个分区分别表示生产者进程待生产的产品、公共缓冲池中已生产的产品和消费者进程已消费的产品，以动画的效果动态演示了待生产产品变成消费者进程中已消费产品的过程，以及在这一过程中生产者进程和消费者进程协调工作的过程。
在程序运行过程中使用了两个生产者线程和两个消费者线程并发工作，并使用了线程随机休眠的策略，即每个线程在完成一次生产过程或消费过程后随机休眠1至10秒钟。
这一策略能保证生产者和消费者之间的运行顺序被打破，从而产生生产产品和消费产品之间的矛盾（即没有产品可消费的情况下消费者试图向公共缓冲池取产品消费、公共缓冲池里的产品已满的情况下生产者试图生产产品放入缓冲池）。
因为生产者生产产品和消费者消费产品都是随机的，所以产生的矛盾也是不可预知的，在这种情况下，才能检验所使用的算法是否健壮高效。
而本程序正是基于这种思想设计出来的，用来模拟生产者消费者问题的解决过程。
本程序在运行时提供友好的交互界面，且操作简单，在模拟过程中各种情况有相应文字提示，并伴有相应的图像变化，如：当没有产品可消费的情况下消费者试图向公共缓冲池取产品消费，消费者进程阻塞，公共缓冲池随之变成红色，文字提示框内显示warning:it'sempty!Consumerisblock；
当缓冲池已满而生产者试图生产产品并向缓冲池放入产品时，生产者进程阻塞，公共缓冲池里的每一个产品变成黄色，问题提示框显示warning:it'sfull!Producerisblock。
整个模拟过程通俗易懂，利于理解，能很好的协助使用者加强生产者消费者问题的理解。

用cuda实现的3×3中值滤波，排序算法为二分法，利用共享内存，巧妙加速，算法执行效率非常高。
下载后带入数据直接用。

基于IntervalZeroRTX环境下的进程间通讯，经过共享内存和内核对象进行数据通讯。

1.基于QT的进程间通信，利用共享内存进行图片（Mat格式）传输。
调用库opencv。
2.分为两个进程，进程ProA和进程ProB。
3.代码简单少量。
下载即可运转。

linux网络编程教学视频下载。
包含tcp/ip基础知识，socket网络编程，systemV信号量，systemv共享内存，posix音讯队列，posix共享内存

1）阅读父子进程利用管道进行通信的例子，写出程序的运行结果并分析。
（2）编写程序：父进程利用管道将一字符串交给子进程处理。
子进程读字符串，将里面的字符反向后再交给父进程，父进程最初读取并打印反向的字符串。

递归神经网络(RNN)近些年来被越来越多地应用在机器学习领域，尤其是在处理序列学习任务中，相比CNN等神经网络功能更为优异。
但是RNN及其变体，如LSTM、GRU等全连接网络的计算及存储复杂性较高，导致其推理计算慢，很难被应用在产品中。
一方面，传统的计算平台CPU不适合处理RNN的大规模矩阵运算；
另一方面，硬件加速平台GPU的共享内存和全局内存使基于GPU的RNN加速器的功耗比较高。
FPGA由于其并行计算及低功耗的特性，近些年来被越来越多地用来做RNN加速器的硬件平台。
对近些年基于FPGA的RNN加速器进行了研究，将其中用到的数据优化算法及硬件架构设计技术进行了总结介绍，并进一步提出了未来研究的方向。

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。