OpenCL-1.x规范中文版,很全很系统,适合OpenCL初学者和作为工具查看API,是学习OpenCL和进入异构编程不可或缺的好书
2024/12/16 20:12:35 5.89MB opencl1.x 中文规范
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第10章讨论了Hadoop安全性以及Hadoop中用于提供安全控制的机制。
当构建企业级安全解决方案(它可能会围绕着与Hadoop数据集交互的许多应用程序和企业级服务)时,保证Hadoop自身的安全仅仅是安全解决方案的一个方面。
各种组织努力对数据采用一致的安全机制,而数据是从采用了不同安全策略的异构数据源中提取的。
当这些组织从多个源获取数据,接着提取、转换并将数据加载到Hadoop时,随着结果数据集被导入到企业级应用中,安全挑战甚至变得更加复杂。
例如,当从Hadoop作业中产生的数据集代表着多个数据集的组合时,应该如何对初始数据集实施访问控制策略?更为复杂的是,许多组织发现Hadoop提供的安全
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第一章1、构成现代通信网的要素有哪些?它们各自完成什么功能?它们之间相互通信通过什么机制实现?答:(1)从硬件结构来看:由终端节点、变换节点、业务节点、传输系统构成。
功能:完成接入交换网的控制、管理、运营和维护。
(2)从软件结构来看:它们有信令、协议、控制、管理、计费等。
功能:完成通信协议以及网络管理来实现相互间的协调通信。
(3)通过保持帧同步和位同步、遵守相同的传输体制。
2、在通信网中交换节点主要完成哪些功能?无连接网络中交换节点实现交换的方式与面向连接的网络中交换节点的实现方式有什么不同?分组交换型网络与电路交换型网络节点实现交换的方式有什么不同?答:(1)完成任意入线的信息到指定出线的交换功能(2)无连接型网络不用呼叫处理和记录连接状态,但是面向连接的网络需要。
(3)电路交换的交换节点直接在预先建立的连接上进行处理、时延小,分组交换以“存储—转发”方式工作,时延大。
3、现代通信网为什么要采用分层结构?画出对等层之间的通信过程?答:(1)降低网络设计的复杂度、方便异构网络间的相互连通、增强网络的可升级性、促进了竞争和设备制造商的分工。
(2)图略
2024/12/7 0:40:28 66KB 通信网 答案
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CPUGPU协同并行计算;
异构混合,协同并行计算,GPU计算,性能优化
2024/7/14 20:11:15 655KB 并行 CPU GPU 异构
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中国邮政集团已深刻认识到数据战略对企业运营以及企业未来发展方向的重要性。
物流与速递行业的本质是邮务,核心是数据,载体是平台,关键是客户体验,发展趋势是互联网与邮政的深度融合,要提升大数据贡献度。
因此,要深化互联网思维理念,稳步推进互联网金融产品和服务模式创新,积极利用移动互联网、大数据等新技术新手段,沉着应对冲击和挑战,实现传统金融与互联网金融的融合发展。
做好海量异构数据的专业化整合集成、关联共享、安全防护和维护管理,深度挖掘数据内含的巨大价值,探索邮政业务创新,实现数据资源的综合应用、深度应用,已成为提升企业核心竞争力,实现企业信息化可持续发展的关键途径。
以大数据项目建设作为契机,凝聚中国邮政优势力量,全面梳理数据资源,完善数据体系架构,自主掌握大数据关键技术,加速大数据资源的开发利用,将数据决策化贯穿到经营管理全流程,建设智慧银行,提升核心竞争力。
2024/6/25 4:31:49 20.95MB 大数据 Hadoop 投标 技术
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近年来,异构计算得到了业界的普遍关注。
作为高性能计算的一种主流解决方案,CPU+GPU的异构计算模式已经得到了产业界和学术界的广泛关注。
从2011年Altera公司发布支持利用OpenCL来开发FPGA的SDK工具以后,采用CPU+FPGA构成异构计算系统成为另一种具有竞争力的解决方案。
本书主要介绍了FPGA异构计算系统的基本架构和开发方法,并以多个不同的案例为读者展示了如何利用几种常用的优化方法来进一步提升系统性能。
本书既可以作为高性能异构计算领域研发者的参考书籍,也可以作为有兴趣掌握这一新技术的电子工程师、软件工程师或在校学生的入门教程。
2024/6/22 21:17:34 20.28MB FPGA OPENCL
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分布式存储系统中的异构感知数据再生
2024/6/17 1:32:50 768KB 研究论文
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农田无线传感器网络中能量异构簇头选择的优化
2024/5/16 8:18:10 2.62MB 研究论文
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基于受信任的设备到设备的异构蜂窝网络:连接性优化的新框架
2024/5/3 13:03:37 1.89MB 研究论文
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在异构信息网络下往往会产生纷繁复杂的数据,这些数据常用一种被称为张量的新的形式来表示。
但是由于这些数据中缺失值较多,存在一定的稀疏性,因此需要对张量进行分解,恢复缺失值,找出多元数据之间潜在的关系。
张量分解是推荐系统中一种重要的方法,在推荐系统中应用张量分解,可以挖掘出潜在关系,给用户带来更好的推荐体验。
笔者以数据挖掘为引,研究了张量分解及其在推荐系统中的应用,并根据当下的研究热点问题提出了未来张量分解在推荐领域的应用方向和发展趋势。
2024/3/13 10:14:54 976KB 张量分解 推荐系统
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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 钉钉 钉钉打卡