学习opencl实现并行计算必备，这本是高清的

Quantum Computing：An Applied Approach，从实践角度介绍量子计算基本概念和算法。非常推荐。

情感文本转语音的深度学习 关于我们尝试使用深度学习方法进行情感文字转语音的摘要 内容 数据集 数据集 演讲人数 情绪化 话语数量 不重复提示数 期间 语言 评论 优点 缺点 24（12女，12男） 8（镇静，中立，快乐，悲伤，愤怒，恐惧，惊喜和恶心） 1440 2个 约1小时 英语 每个说话者都有4种表达中性情绪的声音，而8种说话则包含所有其他情绪的声音，因此每个说话者有60种言语 容易获得 包含的情绪很容易解释 话语非常有限 词汇不佳 用不同的声音说出相同的话 5（3男，2女） 5（中立，逗乐，生气困，厌恶） 6914（1568、1315、1293、1720、1018） 1150 约7小时 英文，法文（1名男性） 尝试大型语料库进行情感表达 逗乐的情绪包含非语言提示，例如咯咯笑等，这些提示不会显示在笔录中 同样，困倦也有打哈欠的声音。 我们免费提供的唯一大规模情感语料

学R语言的书，统计计算的教材，非常实用的书，是英文版的

dlsa分布式最小二乘近似 使用Apache Spark实施 介绍 在这项工作中，我们开发了一种分布式最小二乘近似（DLSA）方法，该方法能够解决分布式系统上的大量回归问题（例如，线性回归，逻辑回归和Cox模型）。 通过使用局部二次形式逼近局部目标函数，我们可以通过对局部估计量进行加权平均来获得组合估计量。 在统计上证明了所得的估计器与全局估计器一样有效。 而且，它只需要一轮通信。 我们使用自适应套索方法进一步基于DLSA估计进行收缩估计。 通过在主节点上使用LARS算法，可以轻松获得该解决方案。 从理论上讲，通过使用新设计的分布式贝叶斯信息准则（DBIC），得出的估计量具有oracle属性，并且选择一致。 广泛的数值研究和航空公司数据集进一步说明了有限的样本性能和计算效率。 整个方法已在的Spark系统中实现。 R软件包dlsa提供了上可用的概念演示。 系统要求 Spark >= 2

量子编译器 这是使用ibmq中的门库集来合成任意unit矩阵（量子门）的工具。我们还通过Solovay-Kitaev算法提供了单qubit aries的容错构造。 运行代码以执行程序 pip3 install -r requirements.txt python3 main.py 参考 [1] [2]

目录网盘文件永久链接 1.1 计算产业现状和挑战 1.2 行业应对之道 2.1 通用计算关键技术 2.2 异构计算关键技术 3.1 加速部件技术 3.2 算力支撑平台技术 4.1 Web解决方案（1） 4.1 Web解决方案（2） 4.2 SDS解决方案 4.3 大数据解决方案（1） 4.3 大数据解决方案（2） 4.3 大数据解决方案（3） 5 应用软件移植方案 6 深度学习应用解决方案 7.1 超融合私有云解决方案 7.2 超融合数据库解决方案（1） 7.2 超融合数据库解决方案（2） 7.2 超融合数据库解决方案（3） 8.1 系统调优方案介绍 8.2 系统调优方案应用 9.1 实验背景介绍 9.2 超融合应用解决方案实践 9.3 多样化场景应用解决方案实践 9.4 应用软件移植方案实践 9.5 深度学习应用解决方案实践

目录网盘文件永久链接 1. 计算产业概述.mp4 2.1 处理器芯片概述.mp4 2.2 服务器软硬件架构.mp4 3.1 服务器关键组件 (1).mp4 3.2 服务器关键组件 (2).mp4 3.3 服务器关键组件 (3).mp4 3.4 高可用与智能加速技术.mp4 3.5 智能运维技术.mp4 4. HPC与人工智能方案架构与应用.mp4 5.1 管理软件操作实验.mp4 5.2 服务器智能运维操作实验.mp4 5.3 行业解决方案案例实践.mp4

VERIFICATION AND VALIDATION IN SCIENTIFIC COMPUTING

IET computing vision letax完整包