JAVA多线程折半插入排序的并行计算算法

狐狸的算法，一个简单的实现每个进程的一个元素。在一个充分实现 A、 B、 C、 T将矩阵。

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。

openmp，并行计算是提高代码效率的非常有用的处理方法； 这是一个全面的openmp的使用例子；可以从类似编译条件的方式使用MP， 学习OPENMP让，程序飞起来！

secuential归并排序

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。

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。

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。

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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