GPU CUDA 的矩阵SOR

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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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。

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。

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。

资源描述目前，高能效的并行任务调度算法设计已经成为集群系统的研究热点．现有基于复制的节能调度算法主要利用阈值平衡系统的性能和能耗，但随机设置的阈值无法根据性能需求和环境参数等特征自动调节，导致调度算法存在一定的局限性．文中提出一种面向同构集群系统的两阶段节能调度算法ＡＴＥＳ（Ａｄａｐｔｉｖｅ　Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ－ｂａｓｅｄ Ｅｎｅｒｇｙ－ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ　Ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ）．首先，设计一种基于自适应阈值的任务复制策略，该策略能够自动计算最佳阈值，利用该阈值获取近似最优的任务分组．然后，将各分组任务调度到支持ＤＶＳ的处理器上，并充分利用任务之间的空闲时间降低处理器电压．该算法将任务复制策略与电压调节技术有机结合，在调度过程中能够自动调整阈值，有效提高调度算法的能效．为了验证ＡＴＥＳ算法的合理性，通过典型应用进行仿真实验，并与常见任务调度算法进行比较，结果表明ＡＴＥＳ算法能够更好地实现性能和能耗之间的平衡．

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。

本文介绍了一个通过GPU CUDA实现两个双矩阵相乘的MATLAB运算包。

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