▍1. HADOOP3使用开发教程
hadoop是apache的开源项目，开发的主要目的是为了构建可靠，可拓展scalable，分布式的系统，hadoop是一系列的子工程的总和，其中包含。 1. hadoop common：为其他项目提供基础设施 2. HDFS：分布式的文件系统 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报
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▍2. GPU CUDA 的矩阵SOR
SOR(Successive Over-Relaxation) 又名逐次超松弛法，是解决微分方程的一种通用算法，主要应用在解决拉普拉斯方程、肥皂泡形状等的问题上。本程序使用CUDA来实现sor，并且包含两种方法，一种是单一block运算整个矩阵，每个thread运算矩阵中的一个方块。一种是多个block运算整个矩阵，每个thread运算矩阵中的一个点。该程序有良好的注释，适合初学者学习。
▍3. 读取参数文件
#include #define NUMBER 4 void main( ) { int i=1; float f0,dt,dx,dz; int mx,mz,ntmax,pml,sou_x,sou_z,rec_start,rec_end,rec_int,rec_depth; char shotID[5],record_pp[30],vp_name[30],rou_name[30],mig_name[30],mig_pyt_name[30],mig_udlf_name[40],shuoming[30]; FILE *fp,*f; /*&不合法变量*/ printf("** This program is to show the block file input & output** "); fp=fopen(
▍4. openmp+cuda 加速视频中彩色图像转换为灰度图像，提取视频图像中的边缘
目的：加速视频中彩色图像转换为灰度图像，提取视频图像中的边缘。 开发环境：windows 8.1 x64操作系统 vs2012 cuda5.5 opencv2.4.8 硬件环境：NVIDIA GeForce GT 740M ,4G内存，Intel(R) Core(TM) i5-4200MCPU @2.50GHz 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报
▍5. 串行和并行计算的比较
访问邻居 PC 零售商店提供了充足的证据，我们是在多核时代。厂商之间的关键区别今天是他们打包到单个芯片上的内核的数量。商品处理器的时钟频率已经达到了极限，然而，和很可能保持在以下 4 GHz 多年来。因此，加入内核是不增加计算能力的代名词。要充分利用提供的新的多核硬件的性能增强，相应地调整必须发生在软件基础设施 — — 转变为并行计算。
▍6. 基于OPENMP的矩阵相乘的程序
应用背景只是用来学习OPENMP编程的应用技巧，同时对初学者有所帮助，不过程序比较简单，谨慎学习下载，同时，希望学习openmp的朋友能够多多交流一下，相互学习帮助关键技术关键技术就是基于OPENMP的一个矩阵相乘的并行实现，然后使用了分块，用静态分块进行各线程并行处理，所用时间短，效率高，适合学一下
▍7. Blend Images
A demo of very simple image manipulation using a Parallel.For loop. The application allows the user to load up two images and blends them together into a single, new image.
▍8. implementation of the multiplication of two double matrices by using MATLAB C-Mex and CUBLAS library
本文介绍了一个通过GPU CUDA实现两个双矩阵相乘的MATLAB运算包。
▍9. cuda实现矩阵求逆
此程序包的矩阵求逆函数基于 CUDA 的实现包含对称的积极明确逆矩阵使用 GPU。用法，请参阅 testspd.cpp 中的示例。此外，一般块矩阵求逆通过高斯(pivotting) 没有消除。请参阅 testge.cpp 例如使用。注： GE 可能无法在单精度足够稳定。请参阅生成文件更改为双精度。
▍10. JAVA多线程折半插入排序的并行计算算法
应用背景并行计算是最近新兴的一门技术，但是关于并行计算的代码在现在还不是特别普遍。本文是关于折半插入排序的并行计算的应用，希望对您的学习有一定的帮助。关键技术并行计算，多线程，折半插入排序，加速比，并行，串行
▍11. 示波器代码
示波器的源代码，效果不错的，dlo1w1dsc hhjhsdf sfdssd fsdhsdfhsdj eewrew erewrewr dsfefh dsdewh
▍12. 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.
▍13. 你好，我想让更多的积分
你好，我想让更多的积分 你好，我想让更多的积分 你好，我想让更多的积分 你好，我想让更多的积分 你好，我想让更多的积分
▍15. 研究生DSP实验
本次实验主要目的是熟悉VISUALDSP++的开发环境。针对ADSP－TS201，利用几个用C、C++和汇编语言写成的简单例子来描述VISUAL DSP++编程环境和调试器（debugger）的主要特征和功能。对于运行在其它类型TS20x处理器的程序只需对其链接描述文件（．
▍17. 视频游戏的流体模拟，第 5 部分
性能分析与优化 这篇文章，在一系列，第五描述的性能分析和优化的流体模拟，提出了一种在第三和第四条款中。第一篇文章总结了流体动力学 ；第二个调查流体仿真技术 ；和第三和第四次提出了一个旋涡粒子流体模拟与双向流体体之间的相互作用，它运行在真正的时间。这篇文章利用另一个功能的英特尔 ® 线程构建模块 （英特尔 ® TBB） 将更多的工作分散到多个线程。这篇文章描述 CPU 使用情况分析过程，并使用该信息来优化和进一步并行化的代码，使其运行得更快。 性能分析和优化本文中描述的过程中的许多镜子中所述的程序软件优化食谱。这一过程从开始创建基准 — — 一大块的代码用来量化正在优化算法的性能。其余的过程需要迭代上的三个步骤： 要找出所谓的"热点"，应用程序在哪里花费其大部分时间的配置文件。 探讨为什么热点会消耗很多时间的详细信息。 修改，试图让它更快的代码。 将这些步骤应用于流体模拟应用程序在前两篇文章中提出了这条记载。 相关的文章 流体模拟视频游戏 （第1部分） 流体模拟视频游戏 （第 2 部分） 流体模拟视频游戏 （第 3 部分） 流体模拟视频游戏 （第 4 部分） 流体模拟视频游戏 (第 5 部分) 流体
▍19. 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。
▍20. mpi4py 的并行逐次超松驰迭代的例子
这是示例如何用逐次超松驰迭代 （SOR） 方法，求解线性系统的方程 使用 python 库 mpi4py。算法尝试计算节点之间平分。该程序不仅可以 在集群上运行。
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