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MPI-program-design
MPI并行程序设计，介绍了MPI应用程序的编写方法及现状介绍等等(MPI parallel programming, this paper introduces the MPI application writing method and the present situation is introduced, and so on)
- 2013-08-09 12:15:21下载
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基于Hadoop的文本分类（1）-文本预处理&文本表示
资源描述一、环境环境：Ubuntu14、Hadoop2.6，Eclipse、NLPIR/ICTCLAS2015等；
二、算法简介：
1、此项目是基于Hadoop2.6进行MapReduce并行开发；
2、此项目是文本分类的文本预处理和文本表示部分，包括分词，去停用词，特征选择和文本表示等（分类算法采用的是随机森林算法，暂时未开放，读者可自行采用Mahout或Weka进行验证）；
3、分词采用的是NLPIR/ICTCLAS2015；文本表示采用的是VSM模型，权重计算采用TFIDF进行文本表示；特征选择采用CHI算法（卡方统计）；
4、关于并行分词环境搭建，可参考我的博客http://www.cnblogs.com/merru/p/4917665.html
5、关于Hadoop环境搭建，可参考我的博客http://www.cnblogs.com/merru/p/4901528.html和http://www.cnblogs.com/merru/p/4905118.html。
- 2022-03-01 12:43:10下载
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美国把阿富汗的齿轮，激怒阿富汗人谁可以使用设备
- 2022-06-01 22:02:54下载
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细胞生命的模拟化
This application provides an implementation of Conway’s Game of Life, using the Parallel class to parallelize the processing of the cellular automata.
- 2022-06-29 16:39:03下载
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ParallelComputingwithMATLAB
说明： 用matlab 2007以上版本的并行计算工具箱和分布式计算引擎进行并行计算编程的示例代码，具有极高的参考价值，与user s guide同步(Matlab 2007 with the above version of the Parallel Computing Toolbox and Distributed Computing Programming parallel computing engine for the sample code has a very high reference value, and user' s guide synchronization)
- 2009-08-06 20:29:36下载
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视频游戏的流体模拟，第 3 部分
涡粒子流体模拟
这篇文章，第三个在一系列，介绍了在 c + + 中使用谦虚，通常可用计算机硬件实时运行中实现流体模拟。第一篇文章总结了流体动力学 ；第二个调查流体模拟技术。
仿真这里介绍用途涡粒子，称为vortons由诺维科夫 (1983)，来代表的流场和每一次的速度解决了。这种战术的使用 vortons 保留涡度无明显来源的扩散，可以模拟保留细鳞的详细信息。相比之下，其他流体模拟技术，使用原始变量 （速度和压力） 或网格数值弥漫性涡度，所以流动往往看起来厚和糖浆。当你看到这种模拟的结果时，你会惊讶于它保留了，多少议案详细考虑它跑得多快。
这种模拟也利用令人尴尬的并行算法的性质，并使用英特尔 ® 线程构建模块（英特尔 ® TBB） 跨越多个线程的工作。
在努力实现实时的流体运动，一些其他流体模拟利用图形处理单元 (GPGPU) 通用计算。
- 2022-04-29 19:04:05下载
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任务调度
这是一份具有异构多核计算环境下的任务调度，计算异构环境下的最小makespan，适合研究并行计算的同学学习
- 2022-02-06 06:14:35下载
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linear_elastic
ABAQUS UMAT 线弹性模型，是二次开发最基本的例子，可供大家参考。(abaqus umat linear elastic model)
- 2021-02-10 12:19:52下载
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ppt
CUDA并行计算的讲义，NVDIA培训专用，最全资料。(CUDA parallel)
- 2015-03-24 13:12:33下载
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一本将基于近邻传播算法的半监督聚类的算方法书.对于聚类研究的很有帮助(Abstract: A semi-supervised clustering method based on affinity propagation (AP) algorithm is proposed in this
paper. AP takes as input measures of similarity between pairs of data points. AP is an efficient and fast clustering
algorithm for large dataset compared with the existing clustering algorithms, such as K-center clustering. But for the
datasets with complex cluster structures, it cannot produce good clustering results. It can improve the clustering
performance of AP by using the priori known labeled data or pairwise constraints to adjust the similarity matrix.
Experimental results show that such method indeed reaches its goal for complex datasets, and this method
outperforms the comparative methods when there are a large number of pairwise constraints. )
- 2011-07-09 11:40:46下载
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