LSF Python API 这些python包装器允许客户直接从Python提交和控制作业并获取队列，主机和其他LSF属性的状态。 它们可以与各种版本的LSF一起使用，并且由LSF开发来维护，尽管我们从开源社区中获得了贡献。 如果您计划或希望为该库做出贡献，则必须遵循此存储库根目录中随附的中的DCO流程。 从本质上讲，它要求您在拉取请求的注释中提供一个“签出”行，以表明该工作不影响其他人的工作。 同样，有关更多详细信息，请参见DCO自述文件。 发布信息 IBM Spectrum LSF Python包装器 支持LSF发行版：10.1 包装版本：1.0.6 发布日期：2013年10月16日 上次修改时间：2018年8月31日 内容 介绍 支援环境 兼容性 安装 发行说明 社区贡献要求 版权 介绍 该库允许您直接通过Python调用LSF API。 您可以找到。 包装器是使用Pyth

p4pdes 用于偏微分方程的PETSc是一本有关使用通过现代数值方法求解的新书。 可以从订购： 该存储库包含本书所基于的C和Python示例程序。 他们将长期留在这里并得到维持。 C的例子 要编译和运行C示例，请参见第1章至第12章，位于c/目录中的README.md 。 Python / Firedrake示例 第13章和第14章使用 （一个基于PETSc的有限元素库，尤其是 ）。 请参阅python/目录中的README.md以运行这些示例。

讲分布式计算的教材书籍，其中对分布式算法的理论有很多涉及。英文版。清晰。 Distributed Computing - Fundamentals, Simulations and Advanced Topics (2nd Edition)

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此提交说明了如何使用并行计算循环对 Simulink 中表示的流程进行优化。 本次提交的目的是为您提供一个工具，您可以对其进行调整并将其应用到您自己的研究中。 因此，所呈现的过程很简单。 本次提交中提出的优化问题涉及 PI 控制器增益的选择。 基于此提交，您可以创建自己的代码/模型来解决优化问题。 您可以在以下位置找到使用 PSO（以并行计算模式运行）的示例： [1] 米哈尔丘克·马雷克； 乌夫纳尔斯基·巴特沃米耶； Grzesiak Lech M .； 电动汽车混合动力储能系统模糊逻辑控制器的粒子群优化。 在：电力电子与应用（EPE'16 ECCE Europe），2016 年第 18 届欧洲会议。 IEEE，2016 年。 1-10。 [2] 米哈尔丘克，马雷克； Grzesiak Lech M.; 乌夫纳尔斯基·巴特沃米耶； 电池-超级电容储能系统的实验参数辨识。 在：工业电子 (

ACA Cloud Computing Certification

Qiskit Metal 量子硬件设计与分析 量子器件设计项目 我们很高兴地邀请您加入这一革新量子器件的旅程。这是首个开放源代码项目，供工程师和科学家轻松设计超导量子器件。 Qiskit-metal已在Apache 2.0下获得许可。 IBM对qiskit-metal的输出不保留任何版权。 获取帮助：松弛 使用松弛通道。加入，然后加入#metal渠道与开发人员和其他参与者进行交流。您也可以使用此渠道查询合作。 文献资料 安装后，您可以打开像这样的文档 import qiskit_metal qiskit_metal . open_docs () 除非您愿意，否则无需构建文档。代替构建文档，您可以在找到它们。 如果选择构建文档，则可以通过在docs文件夹中的外壳中运行python build_docs.py来进行构建。 安装 影片指示 文字说明 您可以在此页面顶部以zip文件的形式下载代

go语言并行模拟万有引力天体运行 使用golang+js实现的万有引力模拟程序。(N体计算方式) 服务端使用go利用多核并行计算，支持memcache/redis/file存储计算数据，前后端使用websocket通信，前端使用ThreeJS框架，利用WebGL显示3D效果。 可模拟恒星系统，球状星团，星系，星流等 可设置中心超大质量天体(黑洞) 可合并多个集合，比如合并椭球星系和螺旋星系 可批量操作参数，比如放大分布范围，加快速度，增加质量，用来把球状星团放大到星系尺度等模拟 可保存和加载模拟的N体对象 效果图： 思路： 有两个程序,calc_server和websocket_server calc_server -> 计算数据保存到file/mc/redis 浏览器查看 -> websocket_server ->读取file/mc/redis的数据 查看需要浏览器支持WebGL,比如

具备基本的IT知识 熟悉服务器和Linux操作系统 具备存储基础知识

树莓派的联合学习和拆分学习 这是为了发布SRDS 2020论文“物联网的联合学习和拆分学习的端到端评估”的源代码。 如果发现有用，则可用于发布。 请引用我们的工作为： @inproceedings{gao2020end, title={End-to-End Evaluation of Federated Learning and Split Learning for Internet of Things}, author={Gao, Yansong and Kim, Minki and Abuadbba, Sharif and Kim, Yeonjae and Thapa, Chandra and Kim, Kyuyeon and Camtepe, Seyit A and Kim, Hyoungshick and Nepal, Surya}, booktitle={The 39th