美国把阿富汗的齿轮，激怒阿富汗人谁可以使用设备

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。 

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.

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 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。

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。

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

应用背景密码暴力计算，大型数据计算都会用到，并行计算，本例程为通用openCL并行计算，基于nvidia平台下，例程综合了openCL的常用函数，平台创建、设备选择、内存分配、任务队列、核函数生成，可用本文件代码作为运行基础构架模板。关键技术 OpenCL常用函数构成的技术构架，可以在本代码基础之上适当修改，既可以应用于其他场合，免去繁杂的，重复配置函数的调用，本例程具有自动检测运行平台，运行设备。

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（．

涡粒子流体模拟 这篇文章，第三个在一系列，介绍了在 c + + 中使用谦虚，通常可用计算机硬件实时运行中实现流体模拟。第一篇文章总结了流体动力学 ；第二个调查流体模拟技术。 仿真这里介绍用途涡粒子，称为vortons由诺维科夫 (1983)，来代表的流场和每一次的速度解决了。这种战术的使用 vortons 保留涡度无明显来源的扩散，可以模拟保留细鳞的详细信息。相比之下，其他流体模拟技术，使用原始变量 （速度和压力） 或网格数值弥漫性涡度，所以流动往往看起来厚和糖浆。当你看到这种模拟的结果时，你会惊讶于它保留了，多少议案详细考虑它跑得多快。 这种模拟也利用令人尴尬的并行算法的性质，并使用英特尔 ® 线程构建模块（英特尔 ® TBB） 跨越多个线程的工作。 在努力实现实时的流体运动，一些其他流体模拟利用图形处理单元 (GPGPU) 通用计算。