spark apriori算法实现代码

QR算法是目前最广泛被用于求一般矩阵特征值的方法，但是由于串行算法的时间过于长，大大的降低了工作效率，所以我们将其在基于cuda架构上对其进行GPU加速，将原有的求矩阵特征值得串行算法进行并行化，大大地提高了工作效率

1）  熟练掌握并行程序设计的基本方法; 2）  通过实验，了解并行程序设计的过程以及优越性; 3）  学会并行程序的算法分析; 4）  结合高等工程数学、分布式系统、云计算等相关课程知识解决简单的实际问题。

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

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。

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.        

左矩阵A是m×s，右矩阵B是s×n，结果矩阵C是m×n。

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

A console application that estimates the value of PI using a variety of both serial and parallel implementations, the latter done with both PLINQ and the Parallel class.

dsfdsfllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllll

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（．