matlab开发-lakeshore。使用GPIB与湖岸335温度控制器通信

C++AMP用 visual c++加速大规模并行计算一书的源码，在找的朋友可以下载

高性能计算导论实验3，矩阵乘法基于MPI的并行实现及优化，分别采用 MPI 点对点通信和 MPI 集合通信实现矩阵乘法中的进程之间通信，优化矩阵乘法

平衡树设计技术 设计思想 以树的叶结点为输入，中间结点为处理结点，由叶向根或由根向叶逐层进行并行处理。 示例 求最大值 计算前缀和

迅雷支持 高性能并行SVM-用于Ruby :fire: 使用 GPU 和多核 CPU 实现卓越性能 有关支持向量机的精彩介绍，请查看。 安装 将此行添加到您的应用程序的Gemfile中： gem 'thundersvm' 在 Mac 上，还要安装 OpenMP： brew install libomp 入门 准备数据 x = [ [ 1 , 2 ] , [ 3 , 4 ] , [ 5 , 6 ] , [ 7 , 8 ] ] y = [ 1 , 2 , 3 , 4 ] 训练模型 model = ThunderSVM :: Regressor . new model . fit ( x , y ) 使用ThunderSVM::Classifier进行分类，使用ThunderSVM::Model进行其他模型 作出预测 model . predict ( x ) 将模型保存到文件

神经元 并行神经网络微框架。 在阅读论文。 特征 任意形状和大小的密集、完全连接的神经网络 具有均方误差成本函数的反向传播 基于数据的并行性 几个激活函数 支持 32、64 和 128 位浮点数 入门 获取代码： git clone https://github.com/modern-fortran/neural-fortran cd neural-fortran 依赖项： Fortran 2018 兼容编译器 OpenCoarrays（可选，用于并行执行，仅限 GFortran） BLAS、MKL（可选） 使用 fpm 构建 以串行模式构建 fpm build --flag "-cpp -O3 -ffast-math fcoarray=single" 以并行模式构建 如果您使用 GFortran 并希望并行运行神经 fortran，则必须首先安装OpenCoarray

1.使用fox或cannon求A×B=C mpi 2.使用并行正则采样排序数据mpi 3.用openmp实现雅科比矩阵

一本讲mpi程序设计的书。讲得还算详细，初学者可以看看。

针对标准并行算法难以在图形处理器(GPU)上高效运行的问题，以累加和算法为例，基于Nvidia公司统一计算设备架构(CUDA)GPU介绍了指令优化、共享缓存冲突避免、解循环优化和线程过载优化四种优化方法。实验结果表明，并行优化能有效提高算法在GPU上的执行效率，优化后累加和算法的运算速度相比标准并行算法提高了约34倍，相比CPU串行实现提高了约70倍。

FAST 针对目前GNSS数据下载步骤繁琐、下载速度慢等问题，开发了一套较为完备的融合多源数据下载终端软件——FAST。 软件目前包含GNSS科研学习过程中绝大部分所需的数据源，采用并行下载的方式极大的提升了下载的效率。 Git地址 https://github.com/ChangChuntao/FAST https://gitee.com/changchuntao/FAST 软件特点 多平台：同时支持windows与linux系统； 资源丰富：基本囊括了GNSS科研学习中所需的数据源，目前支持15个大类、62个小类，具体支持数据见数据支持； 快速：软件采用并行下载方式，在命令行参数运行模式可自行指定下载线程数，经测试下载100天的brdc+igs+clk文件只需要48.93s！ 易拓展：如需支持更多数据源，可在FTP_Source.py、GNSS_TYPE.py中指定所需的数据与数据源； 简单易行：程序有引导下载模式与命令行带参数运行模式两种方式下载，直接运行程序便可进入引导下载模式，命令行带参数运行FAST -h可查看带参数运行模式介绍； 灵活：在带参数运行模式下，用户可灵活指定下