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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

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。 

calculate the circle surface using parallel mpi

using NVIDIA FFT CUDA Library to solve FFT problem

并行计算课程实验，C++实现的基于mapreduce模型的WordCount程序。(Experimental parallel computing course, C++ implementation of the model based on mapreduce WordCount program.)

基于C语言的，在共享内存的并行机上使用OpenMP并行环境实现矩阵乘法(C-based, shared memory parallelism using OpenMP on a parallel machine environment to achieve the matrix multiplication)

CUDA的基礎的矩陣相乘法，包含CPU版本以及GPU版本(CUDA Matrix)

说明：  基于CUDA并行计算实现1D,2D,3D数据的matlab函数fftshift的功能(Based on CUDA parallel computing to realize the function of Matlab function FFTSHIFT for 1D, 2D and 3D data)

量子计算入门学习，编写了简单的基本程序供大家学习。(Quantum computing started learning to write a simple basic procedures for everyone to learn.)

一个用c写的机遇MPI的并行程序，程序实现了求积分的功能(with a c MPI the opportunity to write parallel programs, procedures for the realization of the functional integration)