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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.

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。

Copyright 1997, Regents of the University of Minnesota. METIS was written by George Karypis (karypis@cs.umn.edu) Introduction ------------------------------------------------------------ METIS is a software package for partitioning unstructured graphs, partitioning meshes, and computing fill-reducing orderings of sparse matrices. The documentation of METIS can be found in the Doc/manual.ps file. METIS is written in ANSI C and should compile on Unix systems that have a ANSI C compiler. It has been extensively tested on the following architectures:    AIX    SunOS    Solaris    IRIX    Unicos    Linux    HP-UX    FreeBSD

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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

能让大家更好的理解Hadoop Map Reduce的内容，并讲解如何安装hadoop，如何在Linux环境下配置Hadoop和ssh等，以及Hadoop等在大数据处理方面的应用。

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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。

本程序是cuda语言实现向量相加的例子，通过这个例子可以学习cuda的基本语法格式，

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．