MPI_Probe

MPI 提供四种消息发送函数，它们参数相同，但发送方式和对接收方的要求不同。 标准模式 (MPI_Send)：由 MPI 系统决定是否将消息复制到缓冲区立即返回，或等待数据发送完成后返回。 缓冲模式 (MPI_Bsend)：MPI 系统将消息复制到用户提供的缓冲区后立即返回，用户需确保缓冲区大小足够。 同步模式 (MPI_Ssend)：基于标准模式，要求确认接收方已开始接收数据后才返回。 就绪模式 (MPI_Rsend)：调用时必须确保接收方已处于就绪状态，否则会产生错误。 后三种模式函数名在标准模式函数名 MPI_Send 后加上 B、S 和 R，参数相同。

查询打开文件的进程组句柄，用户释放句柄。 查询文件访问模式。

MPI并行实现WARSHALL算法

在Linux环境下成功实现矩阵乘法的MPI并行运算。使用命令 mpicc -o 编译程序，并通过 mpirun 命令运行。

PROBE中的主题域产品正在广泛应用于网络事件、网元、地域帐务等多个方面，以促进客户交互和营销。

数据抽取是数据仓库建设的关键环节。利用 Probe 对数据抽取过程进行管理，可以有效提高数据抽取的效率和质量。 Probe 的优势: 自动化: 自动化数据抽取流程，降低系统管理员的负担。 可靠性: 减少数据抽取过程中的错误。 可监控性: 全程监控数据抽取过程，及时发现并预警错误。 可审计性: 记录详细的审计日志，便于追溯问题和优化流程。 通过以上措施，Probe 可以帮助企业构建高效、可靠、安全的数据仓库系统。

PROBE的元数据管理方案详细界定了技术和业务元数据的管理范围，使业务人员能够理解元数据的维度和公式定义，并通过在线报表形式发布。

Probe通过自动化数据抽取流程，有效减轻了系统管理员的工作负担，并显著降低了错误率。该过程全程监控数据抽取，及时预警并审计潜在的错误日志。

变邻域搜索算法 MATLAB 代码是通过串行和并行编程实现的一组强大计算能力的经典算法。通过比较串行与并行的计算结果，探索了工具、技术和解决方案的差异。该项目利用随机数生成问题并展示并行编程的强大功能，特别是在解决类似 KNN 问题时的表现。 变邻域搜索算法的实现过程中，空间被划分为多个模拟邻域的盒子（立方体）。在每个盒子中，随机生成q类型或c类型的点。对于每个q点，算法需要找到其最近的c邻居。项目中采用了 C 语言以及并行技术（如 MPI 和 CUDA）实现了这一过程。所有实现都包含了验证功能，以确保结果的正确性。 串行实现的过程中，空间被划分为v个框，并在其中生成Numq个随机的q点和Numc个随机的c点。每个点根据其位置都归属于一个特定的框。为了找到每个q点最接近的c点，算法会在邻域框中进行搜索，并选择其中最接近的c。框和点的数量可以由用户自由选择，但必须是2的幂次方。 要编译代码，请在与“knn.c”文件相同的目录下打开终端并运行： $ gcc -std=gnu89 knn.c -o executable-file-name -lm 其中，executable-file-name 是你想要生成的可执行文件名。