分片并行计算
当前话题为您枚举了最新的 分片并行计算。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。
算法与并行计算
今天的软件并行程序开发工具与硬件潜力之间存在着一个巨大的软件鸿沟。这些工具需要程序员手动干预以实现代码的并行化。编写并行计算程序需要对目标算法或应用程序进行深入研究，比传统的顺序编程更为复杂。程序员必须了解算法或应用程序的通信和数据依赖关系。本书提供了探索为特定应用程序编写并行计算程序的技术。
算法与数据结构
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2024-07-17
GPU加速高性能数据并行计算
数据库技术的进步、数据挖掘应用的兴起、生物基因技术的不断发展以及历史数据规模的爆炸式增长, 都对高性能计算提出了更高的要求。虽然分布式系统可以部分解决大型计算问题, 但是其通信开销大、故障率高、数据存取结构复杂且开销大、数据安全性和保密性难以控制等问题依然存在。而计算机处理器, 特别是GPU技术的快速发展, 为高性能数据并行计算提供了新的解决方案。
数据挖掘
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2024-05-19
并行计算算法深入探索资源下载
并行计算是计算机科学中的一个关键领域，在大数据处理和高性能计算中发挥着重要作用。\"并行算法3.rar学习交流分享\"提供了深入学习并行算法的资源，可能包括书籍或课程讲义，由知名专家陈国良等撰写。深入探讨了并行算法的基础概念及其在多处理器系统中的应用，涵盖了并行计算模型、负载均衡、并行算法设计策略、数据划分与通信等关键内容。
SQLServer
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2024-09-14
多线程并行计算原理与操作步骤指南
了解并行计算原理并掌握 R 语言中进行多线程并行计算的操作步骤。
算法与数据结构
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2024-05-15
深入剖析Spark：并行计算的革新者
Spark：超越MapReduce的并行计算引擎
诞生于加州伯克利大学AMP实验室的Spark，自2010年开源以来，迅速成为Apache基金会在大数据领域最活跃的项目之一。虽然Spark的根基建立在map-reduce算法模型之上，但它超越了Hadoop MapReduce的局限，成为一个通用的并行计算框架。Spark不仅继承了Hadoop的优势，还弥补了其性能短板，为大数据处理带来了革新。
spark
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2024-04-29
非数值并行计算方法遗传算法
非数值并行计算方法：遗传算法学习Matlab的优秀书籍推荐
Matlab
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2024-09-26
MATLAB并行计算与分布式计算的基础操作解析
这份文档介绍了如何在实验室建立分布式计算平台及其配置。初次分享资源，对操作还不太熟悉，敬请谅解。
Matlab
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2024-08-03
基于Map和Reduce的并行计算模型——介绍MapReduce
基于Map和Reduce的并行计算模型，是处理海量数据的重要工具。在这个模型中，数据被划分为初始键值对，并经过中间结果的计算和分布式存储。最终，通过聚合和数据重排阶段，将计算结果汇总并输出。
算法与数据结构
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2024-07-13
基于并行计算的大数据统计分析探讨
当前，企业急需对海量数据进行统计分析。在分析不同的大数据处理方法后，认为并行计算架构是解决这一问题的最佳选择，并进行了性能测试和对比分析，为相关研究提供了重要参考。
统计分析
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2024-07-17
山东大学软件学院并行计算期末考试时间
课程：多核平台上的并行计算考试时间：2023年5月30日授课教师：刘卫国
算法与数据结构
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2024-05-23