DC-DC convertor

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.

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。

I2C总线驱动，8位单片机适用。 在总线控制，并下发指令是，效率好，另外，此程序在keil编译器中已经编译通过。

This simple and somewhat silly application demonstrates using concurrent collections with WPF.  The collections are wrapped with observable facades, such that multiple threads may modify the collections concurrently, and those updates are safely propagated to UI controls.

这是一份具有异构多核计算环境下的任务调度，计算异构环境下的最小makespan，适合研究并行计算的同学学习

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

一份有详细注释的TSP源码，运用遗传算法，有并行的能力，假设有一个旅行商人要拜访N个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。TSP问题是一个NPC

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。

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

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划，解决机器人路径选择的低效率问题，本算法对传统蚁群算法进行了改进，包括解的构造过程，信息素更新过程，基本思想是，蚂蚁在经过的路径上留下信息素，信息素一方面随着时间的积累，较优路径上的信息素越积越多，一方面还要挥发。为什么要引入信息素呢？也是从传统的奖励机制发展过来的。