1.云计算是对（D）技术的发展与运用A.并行计算B网格计算C分布式计算D三个选项都是2.从研讨现状上看，下面不属于云计算特点的是（C）A.超大规模B.虚拟化C.私有化D.高可靠性3.与网络计算相比，不属于云计算特征的是（B）A.资源高度共享B.适合紧耦合科学计算C.支持虚拟机D.适用于商业领域

中文版mpi编程手册写得很详细都志辉编著李三立审阅陈渝刘鹏校对本书介绍目前最常见的并行程序—MPI并行程序的设计方法它适合高校三四年级本科生非计算机专业研究生作为教材和教学自学参考书也适合于广大的并行计算高功能计算用户作为自学参考书使用对于有FORTRAN和C编程经验的人员都可以阅读并掌握本书的内容首先介绍了并行程序设计的基础提供给读者进行并行程序设计所需要的基本知识然后介绍了MPI的基本功能从简单的例子入手告诉读者MPI程序设计的基本过程和框架这一部分是具有C或/FORTRAN串行程序设计经验的人员很容易理解和接受的接下来介绍MPI程序设计的高级特征是已经掌握了MPI基本程序设计的人员进一步编写简洁高效的MPI程序使用各种高级和复杂的MPI功能所需要的最后一部分介绍了MPI的最新发展和扩充MPI-2主要包括三个部分动态进程管理远程存储访问和并行文件读写本书包括了MPI-1的全部调用和MPI-2的关键扩充部分的调用并附以大量的图表和示例性程序对程序的关键部分给出了讲解或注释读者若能将例子和对MPI调用的讲解结合起来学习会取得更好的效果本书的目的不仅是教给读者如何去编写从简单到复杂的MPI并行程序更重要的是希望在学习本书之后在读者以后解决问题的过程中能够树立并行求解的概念使并行方法真正成为广大应用人员和程序开发员手中的重要工具

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。

ParaPIV是一种基于PIVlab的粒子图像测速(PIV)并行处理工具。
它旨在在大规模并行机或多核计算机上无效地处理PIV图像。
由于PIV利用图像相关性来获得速度场，后处理总是很耗时，特别是对于湍流。
得益于MATLAB和现代先进计算机的分布式计算工具箱，ParaPIV能够在几分钟或几秒钟内计算出一万个图像帧。
使用6核inteli7CPUPC，ParaPIV分别比PIVlab1.32和PIVlab1.41快38倍和6.7倍。
要激活并行计算功能，请在MATLAB中打开ParaPIV，单击Analysis-＞ParallelComputing，然后选择要使用的CPU核数。
单击开始按钮启动并行池并等待几分钟。
并行池启动后，照常点击分析所有帧按钮，图像将在多核上传输和分析。
可以通过任务管理器监控CPU

陈国良院士的并行计算系列丛书（全四部含源码）1并行计算+结构·算法·编程_（修订版2003）陈国良2陈国良并行计算机体系结构3并行算法的设计与分析第3版+陈国良编著+2009+源代码4并行算法理论附上源码打包

本书引见了并行编程模式的相关概念和技术，主要内容包括并行编程模式语言、并行计算的背景、软件开发中的并发性、并行算法结构设计、支持结构、设计的实现机制以及OpenMP、MPI等。

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。