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搜索资源列表

  1. sample_lasso-源码

  2. sample_lasso 描述 该模块基于名为Expresto的计算生物学项目，该项目探索了估算不完整微阵列RNA样品基因表达谱的最佳方法。 完整的摘要可以在下面的参考链接中阅读。 被发现执行效果最好的方法是套索回归，其中每个微阵列样品都是称为样品LASSO的过程中的一个特征。 我的目标是并行化和优化sample_lasso模块的各个方面，以便有效地找到一组样本的最佳超参数。 本质上，此模块sample_lasso执行3件事： 火车一个

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：weixin_42126677

  1. ParallelProductStabilizers-源码

  2. 稳定状态的并行高效内部产品 该项目最初是2021年1月11日提交给并行算法MasterMath课程的最终项目。 在这个项目中，我们并行化了与稳定器状态的内积计算相关的一些算法，这是处理经典量子计算机模拟时的常用计算。 该项目基于HJGarcía，IG Markov和AW Cross的文章。 我们的实现与实现之间存在一些差异，因为它们考虑了Pauli文字的（ nxn ）矩阵，而我们将此矩阵的每一行映射为长度为2n的二进制字符串。 那么每一行都是GF（2）的元素，因此应根据该字段考虑算法期间执行的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：672kb
    • 提供者：weixin_42139429

  1. Bayesian-Network-Distribution:我的本科毕业设计的源码-源码

  2. 介绍 这个项目是我的SUB毕设的源码。SUB毕设做的是建造一个Hadoop云计算平台，并在该平台上将贝叶斯网络结构学习算法进行分布化实现。 贝叶斯网络结构学习算法采用K2算法，K2算法采用贪婪搜索处理模型处理问题。首先选择一种评价网络结构优劣的评分函数，本项目中使用的是BIC评分，然后从一个网络开始，根据预先确定的最大父父数据和例程的序号，选择选择分值最高的中断作为该例程的父节点。 K2算法的出发点是一个只有例程没有边的无向图，然后按照顺序依次确定该例程的父例程，即增加有向边，并使用评分函数作

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：57kb
    • 提供者：weixin_42107165

  1. Advanced-Factorization-of-Machine-Systems:GSOC 2017-Apache组织-＃使用并行随机梯度下降（python和scala）在Spark上实现分解机器-源码

  2. 带有并行SGD的Spark上的FM 使用并行随机梯度下降（python和scala）在Spark上实现分解工厂机 因子分解机是Rendle在推出的智能通用预测器，可以捕获数据集中的所有单向和成对交互。 它可以应用于任何实值特征向量，并且在高度稀疏的数据上也能很好地执行。 FM的扩展，即Field Factorization Machines， 的被证明是预测广告点击量的成功方法。 我构建了一个自定义Spark实施以在Python和Scala中使用。 为了在Spark中充分利用并行计算，我实现

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：382kb
    • 提供者：weixin_42117082

  1. a-toy-fluid-engine:尝试重新实现基于欧拉的流体-源码

  2. 玩具流体引擎 一个仓库，试图重新实现一些与流体相关的算法， 该项目基于 （一种嵌入GPU和CPU并行计算的编程语言）。 依赖安装 pip install taichi taichi_glsl 快速运行 python exp_play_Euler.py --cfg mouse2d # use mouse to drag the fluid python exp_play_Euler.py --cfg jet2d # shot the jet from below python exp_pl

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    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：414mb
    • 提供者：weixin_42116596

  1. taskflow:通用并行异构任务编程系统-源码

  2. 任务流程 Taskflow帮助您使用现代C ++快速编写并行和异构任务程序 为什么选择任务流？ 与许多现有任务编程框架相比，任务流在处理复杂的并行工作负载方面更快，更富表现力，并且更易于进行嵌入式集成。 使用Taskflow，您可以快速实施结合常规和不规则计算模式的任务分解策略，以及有效的工作窃取调度程序，以优化您的多线程性能。 Taskflow支持有条件的任务，使您能够跨相关任务做出快速的控制流决策，以实现原本很难用现有工具完成的周期和条件。 任务流是可组合的。 您可以通过组合模块化

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    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：77mb
    • 提供者：weixin_42120405

  1. ParallelEncryptDecrypt-源码

  2. 并行计算的最终项目（MPI，OpenMP） 关于 该程序用于通过运行蛮力方法来破坏4位密钥的加密。 简而言之，有2个进程，主进程和从进程，主进程解析所有参数，读取文件，并将其发送给从属进程，这两个进程都获得一定范围的二进制数以尝试破解密码。文本， 大师-0000-> 0111 从站-1000-> 1111 使用OpenMP线程遍历该范围内的每个可能的二进制数（每个进程有4个线程）。 尝试将每个哈希解密数据与单词（输入或默认）中的哈希表进行匹配。 最后，最匹配的单词“ win”与

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    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：12kb
    • 提供者：weixin_42168750

  1. 分布式并行计算：SJTU CS433分布式并行计算课程-源码

  2. CS433分布式并行计算课程 此仓库包含一些有关 OpenMP的 卡达 我们的最终项目-优化Caffe 前两个作业很幼稚，但是它们给了我们并行编程的基本感觉，特别是使用CUDA编写内核函数。 正如我们的老师所说，编写高性能CUDA内核功能的能力决定了您能否获得满意的报价！ 而且我们的最终项目非常困难。 众所周知，Caffe是最先进的深度学习结构。 尽管这些年来tensorflow和pytorch的使用更为频繁，但您必须将Caffe视为一个很棒的结构，以产生自己的深度学习系统，并借助NVIDI

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  1. 并行计算项目-源码

  2. 并行计算项目

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  1. 平衡计分卡-源码

  2. 去中心化互联网 :laptop: | | | | 为什么？ :person_raising_hand: 当前，现状是互联网主要被中央机构所垄断，并且严重依赖于过时的基础设施，例如电信塔，路由系统，交换机等。现在是升级的时候了。 什么？ :confused_face: 此存储库用于一个SDK和库，用于构建分散的Web和分布式计算项目。 当前，我们正在尝试为P2P数据传输和联合协议建立一条管道。 当前，该软件的主要分发方法是通过NPM ，并且我们还为其他多个平台开发了扩展，插件和功能。 特

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    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：19mb
    • 提供者：weixin_42169674

  1. GraphComparison：使用MapReduce框架和Spark进行Trie数据结构单一和并行版本的实现。 比较两个版本和基准之间的复杂性-源码

  2. 图比较 介绍 该项目的目的是将图形类及其方法与用于图形操作（GraphFrame）的最新Pyspark类进行比较。 在执行时比较结果，并显示在处理高维数据时并行计算相对于非并行数据结构的优越性。 此外，该项目的目的是显示工作人员节点数与图形相关问题的计算时间之间的关系。 使用的数据集是标准大学的Twitch-Social-Network数据集[1]，由7126个节点和35324个边组成。 项目结构 执行 在机器中初始化项目 结果表 参考 [1] [2]

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    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：633kb
    • 提供者：weixin_42122432

  1. 费米吉耶-源码

  2. 你好呀 :waving_hand: 我的名字叫Stefane Fermigier，我在80年代和90年代接受过培训并担任过数学家，在90年代发现了免费和开源软件（我与Linux的第一次接触是在1991年12月使用0.10版），并将我的职业转向了开源软件企业家精神在00年代开始。 可以在我的网站上找到更多个人信息以及我的完整简历。 我在1992年左右在攻读博士学位时发现了Python（论文的一部分是使用PARI / GP计算算法项目实现的，为此我做了一个Python绑定；我还为Python绑

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  1. 随从-源码

  2. ElFragmentador ElFragmentador 该存储库尝试实现一种神经网络，该网络利用转换器的结构来预测肽的性质（保留时间和片段化）。 为什么是变压器？ 因为我们可以...只是在开玩笑 与标准的片段预测方法（LSTM / RNN）相比，该转换器体系结构具有许多优点。 在训练方面，它允许并行计算整个序列，而在LSTM中，一次必须传递一个元素。 此外，它为模型本身提供了更好的机会来研究正在传递的元素之间的直接交互。 另一方面，它可以更好地解释模型，因为可以在输入上可视化“自我注意

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    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：125kb
    • 提供者：weixin_42128141

  1. CannyEdgeDetector：从code.google.compfast-edge自动导出-源码

  2. 坎尼边缘探测器 Canny Edge Detector的问题是使用高斯滤波器对图像进行逻辑平滑处理，然后去除迟钝边缘并使用迟滞跟踪暗边缘。 因此，该项目是通过在各个内核上并行划分和并行计算来并行化进程，以帮助提高性能。

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  1. GPU布料模拟：Unity中的GPU质量弹簧模拟布料-源码

  2. GPU布仿真 可视化的布料 布具有漫反射 该存储库是关于Unity中基于GPU的质量弹簧仿真的。 基于计算着色器，并行计算物理。 该项目是ReclothSimulation-master（私有存储库）的子项目，该存储库中删除了一些功能。 质量弹簧系统布 对象间碰撞响应 自我碰撞响应 动态对撞机生成 目前已确认可在以下平台上工作： Unity Engine版本5.6.1f2〜2018.2.0b10 Windows（OpenGL核心） 安卓（OpenGL Core） 如何使用 在层次结构

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  1. ZServer4D：ZServer4D是一套从商业项目剥离而出的云服务器中间件，可以承载百万级的分布式负载服务，并支持IoT和内网穿透-源码

  2. 介绍 ZSERVER4D是一套高级通讯系统的地基平台，它偏向于开发Craft.io和多平台支持 功能 支持运行平台Android，IOS，Win32 / 64，Linux，OSX，物联网IOT（任意版本的linux均能支持，包括树莓1-3代，香橙，高通，三星，小序列cpu mips linux） 支持编译器：FPC3.0.4以及DelphiXE10.2和以后的版本 并行计算支持HPC服务器，并行深度参数服务器可配置 良好支持轻量云主机，腾讯云，阿里云，亚马逊云，分为几台使用ZServer4D的服

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    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：79mb
    • 提供者：weixin_42170790

  1. arrayfire-rust：ArrayFire的Rust包装器-源码

  2. Arrayfire Rust绑定 是一个具有易于使用的API的用于并行计算的高性能库。 它使用户能够编写可跨CUDA，OpenCL和CPU设备移植的科学计算代码。 该项目为ArrayFire库提供Rust绑定。 下表给出的显示了锈绑定与ArrayFire的兼容性。 如果发现任何错误，请报告。 阵火锈 ArrayFire mp1 mp2 仅主要（M）和次要（m）版本号需要匹配。 p1和p2分别是arrayfire-rust和ArrayFire补丁程序/修复程序更新，它们不需要匹配。 支持平

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    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：209kb
    • 提供者：weixin_42119866

  1. inviwo：Inviwo-交互式可视化研讨会-源码

  2. Inviwo-交互式可视化研讨会 Inviwo是用于快速可视化原型制作的软件框架。 软件包版本和信息可在上获得。 以下是有关该框架的一些常规信息： 根据简化的BSD许可免费提供。 跨平台，可在Windows，Linux和Mac OS X上运行。 通过包含外部模块和项目可以轻松扩展。 核心 核心仅使用C / C ++编写，并具有较小的依赖性。 模组 通过OpenGL（> = 3.3 Core）相关模块进行现代图形编程。 通过与OpenCL（> = 1.0）相关的模块在多个

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：151mb
    • 提供者：weixin_42121725

  1. lwjgl3：LWJGL是一个Java库，可跨平台访问流行的本机API，这些API在开发图形（OpenGL，Vulkan），音频（OpenAL），并行计算（OpenCL，CUDA）和XR（OpenVR，LibOVR）应用程序中有用-源码

  2. LWJGL-轻量级Java游戏库3 LWJGL（ ）是一个Java库，可以跨平台访问流行的本机API，这些API在图形（OpenGL / Vulkan），音频（OpenAL）和并行计算（OpenCL）应用程序的开发中很有用。 这种访问是直接的，高性能的，而且还包装在适用于Java生态系统的类型安全和用户友好的层中。 LWJGL是一种启用技术，并提供低级别访问。 它不是框架，并且不提供比本机库公开的功能更高的实用程序。 因此，鼓励新手程序员在直接使用库之前尝试使用LWJGL的框架或游戏引擎之

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：weixin_42127775

  1. Hyperactive：超参数优化和元学习工具箱，可方便，快速地进行机器深度学习模型的原型制作-源码

  2. 超参数优化和元学习工具箱，可方便，快速地建立机器学习模型的原型。 主人身份： 开发人员状态： 代码质量： 最新版本： Hyperactive主要是一个超参数优化工具包，旨在简化模型选择和调整过程。 您可以使用任何机器学习或深度学习软件包，而无需学习新语法。 Hyperactive具有两个特性，因此在模型优化中具有很高的通用性： 您可以在目标函数中定义任何类型的模型。 它只需要返回一个得分/度量值即可最大化。 搜索空间不仅接受“ int”，“ float”或“ str”作为数据类型，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：616kb
    • 提供者：weixin_42139042
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