并行程序设计_三角函数并行化程序设计

H.264编解码的CUDA实现，并行加速算法，内部实现了H.264视频编解码的CUDA实现，能够编译通过，已经过测试，并且还添加了注释信息。

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

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。

差动速度算法器 这篇文章，在一系列，第六描述从根本上不同的方法计算速度从涡度，提出了在这些文章中的流体模拟的基石之一。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涡粒子流体模拟与双向流体体之间的相互作用，在真正的时间运行。第五篇文章展示了如何获取和使用 CPU 使用率分析数据，优化，进一步并行化的代码，这样，它跑得更快。 这篇文章介绍一种求解速度从涡度的微分技术和与第 3 部分中所提出的积分 treecode 技术及其成果和业绩形成鲜明对比。泊松规划求解在这篇文章提出了一种比跑得快 treecode，但它的结果看起来不同的可能不那么令人满意。 涡旋速度，回顾 记得第二篇文章，您可以计算速度从涡度 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

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。 

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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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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

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