Parallel Computing
当前话题为您枚举了最新的 Parallel Computing。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
MATLAB Development-Mandelbrot Set with Parallel Computing Toolbox
MATLAB development - Mandelbrot set with Parallel Computing Toolbox. This example demonstrates how to fully leverage the Mandelbrot set using parallel computing techniques in MATLAB to improve performance for large-scale computations. Parallel processing allows the algorithm to run faster by utilizing multiple cores to handle different parts of the set simultaneously, speeding up the visualization and exploration of fractals.
Matlab
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2024-11-06
Parallel_Computing_University_of_Science_and_Technology_China_Lecture_Slides
并行计算 (中科大讲义) 提供了一系列关于 并行计算 的关键概念、模型与实现策略。本讲义从并行计算的基本原理开始,深入探讨了如何利用 多核处理器 实现高效计算。包括数据并行、任务并行等模型,并展示了 并行算法 的设计原则与优化方法。此外,讲义中还详细阐述了常用的并行计算工具、编程模型(如 MPI、OpenMP)以及 性能评估 的方法,为学习者提供了全面的并行计算知识框架。
算法与数据结构
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2024-10-30
Check Results Deployment of Hadoop on Cloud Computing Platform
Check results
MongoDB
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2024-10-31
Adjusted_Mutual_Information_Parallel_Computation_in_R_for_Clustering_Evaluation
该存储库提供了用于在R中计算聚类之间的调整后的互信息(AMI)、归一化的互信息(NMI)和调整后的兰德指数(ARI)的代码。NMI和ARI是广泛应用且成熟的分区一致性度量标准,而AMI提供了一种归一化互信息度量,通过计算观察到的群集大小分布的预期互信息(EMI)来校正随机预期的分区重叠基线值。这种度量标准有助于更精确地评估聚类效果,特别是在具有不均匀分布或不同规模的聚类中。
该存储库的代码可高效并行计算这些指标,特别适用于生物学应用,例如在将微生物宏基因组序列数据聚类成OTU时评估分区一致性。提供的数据集包含大约1M序列,通过完整链接或平均链接聚类方法,将其聚集成OTU。两个分区结果以每行一行的格式保存,分别为“otu映射”和“seq映射”。这些代码适用于任何类型的聚类数据,序列聚类到OTU仅是其中一个应用示例。
Matlab
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2024-11-05
如何在AWS上使用CloudFormation搭建MATLAB Parallel Server
在Amazon Web Services(Linux VM)上使用MATLAB Parallel Server前,请确保满足以下条件:
MATLAB Parallel Server许可证。有关云端许可证配置的信息,请参见相关文档。
使用网络许可证管理器为您的集群提供足够的MATLAB Parallel Server许可证。
确保您拥有桌面上的MATLAB和Parallel Computing Toolbox,并与所选MATLAB版本相匹配。
拥有具有所需权限的AWS账户,详细信息请查看相关服务文档。
在您所选区域内的AWS账户中配置SSH密钥对。如果还没有密钥对,请按照指示创建一个。
注意:使用本指南创建的云资源将产生相应的费用,请自行承担相关费用。
Matlab
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2024-11-04
Next-Gen Personalized Push System OnePush by George Chu at Cloud Computing Summit
在第五届中国云计算大会上,雅虎北京全球研发中心资深研发总监George Chu介绍了OnePush系统,这是雅虎在数据挖掘领域取得的最新成果。OnePush是一个下一代个性化智能推送系统,解决当前用户通知面临的一些普遍问题。
在了解OnePush之前,我们先来看看当前行业普遍存在的问题。在当今移动设备和应用普及的时代,用户通知系统常面临着消息丢失、垃圾消息过多、消息不及时送达、同一消息对同一用户多设备重复发送、与大量过时信息同步、以及其他有趣信息难以被发现等问题。这些问题严重影响了用户体验,使得用户难以及时获取真正需要的信息。
针对这些挑战,雅虎提出了OnePush的愿景,即在正确的时间和地点,为用户提供正确数量和种类的、与用户个人相关的通知。为了实现这一愿景,OnePush系统的设计目标包括提供一套统一的API,支持注册、订阅、通知和主题命名空间,实现发现、导航、管理和分析等功能。
此外,OnePush还致力于提供一个连贯的客户上手体验,让客户能够顺畅地使用OnePush服务。OnePush系统是基于雅虎北京全球研发中心的三个支柱构建的:云计算、移动平台与应用以及个性化与广告。这些支柱共同支撑起一个使命,即让世界日常习惯变得更加鼓舞人心和娱乐化。
通过为用户创造高度个性化的体验,雅虎使人们能够与对他们最重要的内容保持连接,实现跨设备和全球范围内的无缝体验。同时,这也为雅虎的广告商创造了价值,通过将他们与构建业务的受众连接起来。
在短短两天内,雅虎的页面浏览量超过了地球上的人口数量,这一数据凸显了雅虎在全球范围内的巨大影响力以及用户规模。OnePush作为雅虎的解决方案,支持应用内流媒体和应用外通知两种工作负载模式。这种设计使得OnePush能够有效地提升用户体验,同时为广告商提供更有针对性的推送,以吸引更多的受众。
总体来说,OnePush系统利用雅虎在全球数据处理方面的专长,以及其在开源分布式数据库Hadoop和云服务领域的深厚积累,为个性化智能推送系统设定了新的行业标准。其背后的技术和理念不仅促进了用户体验的提升,也为广告和营销行业的发"
数据挖掘
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2024-11-07
Oracle中NOLOGGING、APPEND、ARCHIVE和PARALLEL下,REDO、UNDO和执行速度的比较
随着数据库管理技术的进步,Oracle中的NOLOGGING、APPEND、ARCHIVE和PARALLEL等选项对REDO和UNDO日志以及SQL执行速度产生显著影响。每种选项在不同情境下都有其独特的优势和限制。了解这些选项如何影响数据库操作是数据库管理员和开发者的关键任务之一。
Oracle
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2024-07-31
MATLAB Parallel Server与IBM Platform LSF的并行计算工具箱插件安装指南
这是安装MATLAB Parallel Server与IBM Platform LSF的并行计算工具箱插件的详细说明。这些示例文件利用通用调度程序接口,允许用户通过IBM Platform LSF和其他兼容调度程序提交作业到MATLAB Parallel Server。安装完成后,您需要执行进一步的设置以准备调度程序的使用。详细的安装步骤请参阅自述文件。更多关于通用调度程序接口的信息,请访问:https://www.mathworks.com/help/matlab-parallel-server/configure-using-the-generic-scheduler-interface.html
Matlab
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2024-09-29