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secuential归并排序

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secuential归并排序

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  • VB视屏聊天
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    2022-12-07 06:20:02下载
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  • cuda实现矩阵求逆
    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。
    2022-07-16 13:09:40下载
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  • 并行分布实现矩阵乘法
    资源描述 基于集群,测试后可用。 实现了并行分布式求解矩阵的幂。 基于消息传递的机制。主进程负责分配任务。各个子进程复杂计算。 通过分块,有效的解决了内存不足的问题。
    2023-07-19 07:35:03下载
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  • GPU上CUDA实现N-Body
    应用背景在GPU上实现N-BODY算法。N-Body模拟问题覆盖了自然科学的很多领域,从宇观的天体物理到宏观的流体动力学,直至微观的分子动力学。例如通过研究围绕着银河系的暗物质晕轮的形状和动力学特征来探索银河系形成过程,需要模拟数百万的星体和暗物质间的作用。现代生物物理学和化学中的许多研究,如细菌或植物体的光合作用膜处发生的光能向化学能的转化,染色体中DNA和蛋白质分子的描述,都需要模拟上千万的原子核分子的作用。关键技术N-Body问题的两个重要特征是: 第一点.计算规模大,因为无论是宇观的天体尺寸还是微观的分 子尺度.都包含了大量的粒子,粒子的规模大到数百万、千万。由于在 系统中任意的两个粒子问都存在着相互作用,因此商接计算粒子间的 相互作用的量级就是O(N^2); 第二点.系统是动态变化的。为了反应系统的具体变化.尤其是在微观分子结构中.要求时间步足够小。这两个特征决定了计算机模拟 时巨大的计算量。这对于任何扁性能的单台计算机来说都是一个很难突破的瓶颈.因此采用并行汁算是解决N-Body问题的必然选择。主要涉及数据划分和线程任务划分实现。
    2022-12-08 07:20:03下载
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  • DC-DC convertor
    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
    2022-04-12 03:11:21下载
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  • 并行使用 C# 的变身算法
    --概述: 变形两个图像的位图或影片剪辑的序列作为输出结果。 硬件要求: 此示例需要 DirectX 11 能够卡,如果没有检测到示例将使用 DirectX 11 参考模拟器。 -软件要求: 从 http://msdn.microsoft.com 安装 Visual Studio 2012
    2022-03-09 17:49:47下载
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  • 数据结构实验
    多种算法实现链表的排序,可以更具需要进行适当该表计算哦,是基础了,欢迎同在学习的伙伴一起努力哦~ 数据结构实验
    2022-11-12 13:15:04下载
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  • H.264编解码的CUDA实现,并行加速算法
    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。
    2022-03-25 09:18:02下载
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  • spark apriori算法实现代码
    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。 
    2022-02-02 20:25:06下载
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  • 任务调度
    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
    2022-02-06 06:14:35下载
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