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。