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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。
- 2022-08-13 04:18:03下载
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cuda并行计算
资源描述VS_cuda并行计算 两基于vs实现的.cu代码 简单的实现矩阵相乘和反转。
- 2022-05-21 15:38:13下载
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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.
- 2022-07-27 17:53:54下载
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数字时钟
它是一个基于8051的频率计数器，可以用作学习工具。很有用的开始。
- 2023-08-27 17:20:03下载
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冒泡排序的MPI并行C
应用背景读取一个文本文件包含数字（小于2E8），它存储在一个动态数组的冒泡排序法，并打印出另一个文本文件。在终端中返回每个进程的运行时。如果该参数没有指定，默认为一个叫做“Sal txt文件。”（必须保存在当前目录），如果参数定义的文件进入参数与数组排序。关键技术泡沫排序，有时也称为“下沉排序”，是一个简单的排序算法，通过列表中的重复步骤来进行排序，比较每一对相邻的项目，如果它们是错误的顺序。通过列表的传递，直到不需要进行任何交换，这说明列表是排序的。这是一个比较排序的算法，它被命名为较小的元素“泡沫”到列表的顶部。虽然算法简单，但对于大多数问题来说，它是太慢和不切实际的，即使在插入排序。[ 1 ]它可以是实际的，如果输入通常是按排序顺序，但可能会偶尔有一些顺序元素的位置近。
- 2023-01-14 11:15:03下载
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spark apriori算法实现代码
应用背景
Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。
关键技术频繁项集挖掘采用spark实现的并行化挖掘算法。并行的apriori算法采用scala编写，并行的apriori采用java编写。里面会有较多函数使编程的内容。
- 2022-02-02 20:25:06下载
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DC-DC convertor
基于dsp的DC-DC升压变换器MOSFET.作为根据目前的情况，世界各地都存在大量的电力短缺，特别是像印度这样的国家，电网转移问题也很严重。化石燃料的发电量越来越少，一些化石燃料的例子是（煤、褐煤、石油和天然气），因此大多数人都在寻找绿色或可再生能源，如太阳能、风能、生物质能、潮汐能等，这些能源不会对环境造成任何污染。本文还对光伏板进行了仿真分析，并对高效boost变换器进行了设计和仿真。尽管太阳能系统是可再生能源，但与风能等其他可再生能源相比，它并没有连接到更多的电网。需要采取很多必要的措施，其中一个重要的因素就是需要高效率的boost变换器
- 2022-04-12 03:11:21下载
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Hadoop 排序实现
Hadoop环境下一个简单的排序算法实现，测试数据集可以选用任何数字形式的text文本文件，包含源代码及利用ant进行jar包压缩的build.xml文件，希望对大家学习Hadoop有用处。
- 2023-08-13 20:45:04下载
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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。
- 2022-07-17 00:43:28下载
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同构DVS集群中基于自适应阈值的并行任务节能调度算法
资源描述目前，高能效的并行任务调度算法设计已经成为集群系统的研究热点．现有基于复制的节能调度算法主要利用阈值平衡系统的性能和能耗，但随机设置的阈值无法根据性能需求和环境参数等特征自动调节，导致调度算法存在一定的局限性．文中提出一种面向同构集群系统的两阶段节能调度算法ＡＴＥＳ（Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ－ｂａｓｅｄ Ｅｎｅｒｇｙ－ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ Ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ）．首先，设计一种基于自适应阈值的任务复制策略，该策略能够自动计算最佳阈值，利用该阈值获取近似最优的任务分组．然后，将各分组任务调度到支持ＤＶＳ的处理器上，并充分利用任务之间的空闲时间降低处理器电压．该算法将任务复制策略与电压调节技术有机结合，在调度过程中能够自动调整阈值，有效提高调度算法的能效．为了验证ＡＴＥＳ算法的合理性，通过典型应用进行仿真实验，并与常见任务调度算法进行比较，结果表明ＡＴＥＳ算法能够更好地实现性能和能耗之间的平衡．
- 2022-04-25 05:27:51下载
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