说明： 在特征空间中查找K个最相似或者距离最近的样本，然后根据K个最相似的样本对未知样本进行分类。通过训练集和测试集给出算法的正确率。 要求： 测试集必须采用真实的数据，不能自己生成，特征向量的维度大于3 环境： VS2019+CUDA10 报告预览：https://img-blog.csdnimg.cn/06648f1d21e44f30bac2b3c2c979d5bb.png 附录：https://img-blog.csdnimg.cn/cc09186f72524b05a626d2de6b8fa3c7.png

题目描述：实现一种或多种并行排序算法。 要求： （1）使用MPI、OpenMP、MPI+OpenMP编写上述并行程序。 （2）使用VTune等工具对程序进行瓶颈分析和优化。 （3）提交程序源代码、变量和语句的详细说明。 （4）在实验报告中通过图表说明CPU串行程序和三种并行程序在各种规模的运行时间。 （5）(选做)在实验报告中通过图表说明三种并行程序使用不同的数据分配方法在各种规模的运行时间。 设计思路 步骤一： 主要采用快速排序实现（串行，openmp、mpi、openmp+mpi）排序算法，所需环境为VS2019+openmp+mpi，cmd命令 （1）完成了CPU串行程序和三种并行程序在各种规模的运行，并作出时间对比图 （2）完成了串行，openmp使用不同的数据分配方法在数组规模为400万的运行，并作出时间对比图。 步骤二： 用vs工具对程序进行瓶颈分析 自己写的作业，真实跑出来的，环境配置需要自己弄哦！！个人感觉写的也算是比较全的 预览：https://img-blog.csdnimg.cn/b97cc6cec08b4fd9ba79abe446037f86.png

华中科技大学-32位ALU设计

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华中科技大学-汉明校验码设计；计算机组成原理；Logsim实验

华中科技大学-Cache直接相连

当时考桂电的时候，去网上找的，找了很多很才要到的试卷。现在试卷不是很新了，仅仅只能做完参考。最近桂电的试卷越来越难，这些卷子可以给你增加信心。祝所有考桂电的学弟学妹，考出好成绩。

内科大深度学习课程作业。 矩阵与 神经网络模型 与 深度学习模型 关系 机器学习 与 深度学习 在训练数据中的区别 点乘与叉乘区别 深度学习模型 浅层与深层 关系 线性关系与非线性 权重和偏置 超参数（训练数据与可调整数据（var）） 误差其他说法 损失函数Loss fuction 预测值与真实值之间的差距 线性，非线性与过拟合 数据去粗取精，求最优 稀疏矩阵特点以及应用

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华中科技大学数据表示实验的全部电路图都有，有需要的小伙伴自己下载，这些电路都是经过本人测试，是可以通关的！！！