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关于数据并行编程和算法的好书和资源

有很多,以下是一些推荐的资源:

  1. 书籍:
    • 《并行程序设计导论》:介绍并行程序设计的基本概念和技术,适合初学者。
    • 《CUDA并行程序设计》:介绍使用CUDA进行并行编程的基本原理和技术。
    • 《OpenCL并行编程实战》:介绍使用OpenCL进行并行编程的实践经验和案例。
    • 《数据并行编程模型与技术》:介绍数据并行编程的模型和技术,包括MPI、OpenMP等。
    • 《并行算法设计与分析》:介绍并行算法设计和分析的基本方法和技巧。
  2. 在线资源:
    • NVIDIA官方文档:提供了丰富的CUDA并行编程的教程、示例和最佳实践。
    • OpenCL官方文档:提供了详细的OpenCL并行编程的规范和教程。
    • GitHub:有很多开源的并行编程和算法库,可以参考和学习。
    • Stack Overflow:一个技术问答社区,可以在其中提问和查找相关问题的解答。

数据并行编程和算法的优势在于可以利用多个处理单元或计算资源并行地处理大规模数据,提高计算效率和性能。它在科学计算、图像处理、机器学习等领域有广泛的应用场景。

腾讯云提供了一系列与数据并行编程和算法相关的产品和服务,包括:

  • 腾讯云弹性GPU(Elastic GPU):提供了高性能的GPU计算资源,适用于并行计算和深度学习等任务。
  • 腾讯云容器服务(Tencent Kubernetes Engine,TKE):提供了容器化的计算环境,方便部署和管理并行计算任务。
  • 腾讯云函数计算(Serverless Cloud Function):提供了无服务器的计算服务,可以快速响应并行计算需求。
  • 腾讯云弹性MapReduce(EMR):提供了分布式计算框架,支持大规模数据处理和并行计算。

你可以通过访问腾讯云官方网站(https://cloud.tencent.com/)了解更多关于这些产品的详细信息和使用指南。

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浅谈CPU 并行编程 GPU 并行编程区别

CPU 并行编程技术,也是高性能计算中热点,那么它 GPU 并行编程有何区别呢? 本文将做出详细对比,分析各自特点,为深入学习 CPU 并行编程技术打下铺垫。...区别一:缓存管理方式不同 •GPU:缓存对程序员不透明,程序员可根据实际情况操纵大部分缓存 (也有一部分缓存是由硬件自行管理)。 •CPU:缓存对程序员透明。应用程序员无法通过编程手段操纵缓存。...区别二:指令模型不同 • GPU:采用 SIMT - 单指令多线程模型,一条指令配备一组硬件,对应32个线程 (一个线程束)。 • CPU:采用 MIMD - 多指令多数据类型。...多条指令构成指令流水线,且每个线程都有独立硬件来操纵整个指令流。 用通俗易懂的话来说,GPU 采用频繁线程切换来隐藏存储延迟,而 CPU 采用复杂分支预测技术来达到此目的。...• 故 GPU 数据吞吐量非常大,倾向于进行数据并发型优化;而 CPU 则倾向于任务并发型优化。

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多线程多进程区别(并行编程 1)

多线程之间共享数据,在数据处理上要谨慎 1.定义 程序: 只是一组指令有序集合,是计算机硬盘上一些文件,是“死” 进程:具有一定独立功能程序关于某个数据集合上一次运行活动,进程是系统进行资源分配调度一个独立单位...,是“活” 线程:是进程一个实体,是CPU调度分派基本单位,它是比进程更小能独立运行基本单位.线程自己基本上不拥有系统资源,只拥有一点在运行中必不可少资源(如程序计数器,一组寄存器栈),...,就是多核多cpu,真正同时在执行,不过现在实现难度有点大,在用处上主要用在并行计算),至少要有一个线程 相对进程而言,线程是一个更加接近于执行体概念,它可以与同进程中其他线程共享数据,但拥有自己栈空间...从逻辑角度来看,多线程意义在于一个应用程序中,有多个执行部分可以同时执行。但操作系统并没有将多个线程看做多个独立应用,来实现进程调度管理以及资源分配。这就是进程线程重要区别。...4.优缺点 线程进程在使用上各有优缺点:线程执行开销小,但不利于资源管理保护;而进程正相反。同时,线程适合于在SMP机器上运行,而进程则可以跨机器迁移。

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关于编程那些故事

文章目录 关于我:我是谁 阴差阳错:为什么学编程 无心插柳:正得我意 编程目标:年薪X(秘)万 得道有方:怎么学编程? 我承诺:我承诺我能坚持,会坚持学习 进军大厂:字节跳动?...方向选择: 实习 关于我:我是谁 你好,我叫小宋。...借用胡适一句话就是:进一寸有一寸欢喜 编程目标:年薪X(秘)万 周星驰曾说:做人如果没有梦想,那咸鱼有什么区别。...我编程目标:年薪20W以上(希望不要加班,不掉发) 得道有方:怎么学编程? Q:你以后打算怎么学习编程? A: 认真学习编程基础知识,毕竟基础不牢,地动山摇。...每天坚持写一道OJ题并上传giteeCSDN。 空余时间多实操,多反思,总结 毕业前刷够800道Leetcode.

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关于Java并发编程总结思考

Java语言从第一版本开始内置了对多线程支持,这一点在当年是非常了不起,但是当我们对并发编程有了更深刻认识更多实践后,实现并发编程就有了更多方案更好选择。...本文是对并发编程一点总结思考,同时也分享了Java 5以后版本中如何编写并发代码一点点经验。 为什么需要并发 并发其实是一种解耦合策略,它帮助我们把做什么(目标)什么时候做(时机)分开。...,现在知道为什么要用同步这个词汇了吧),简单说就是在同步块或同步方法执行完后,对被锁定对象做任何修改要在释放锁之前写回到主内存中;在进入同步块得到锁之后,被锁定对象数据是从主内存中读出来,持有锁线程数据副本一定主内存中数据视图是同步...读者-写者 当存在一个主要为读者提供信息共享资源,它偶尔会被写者更新,但是需要考虑系统吞吐量,又要防止饥饿陈旧资源得不到更新问题。...,Java中默认数组排序算法已经不再是经典快速排序(双枢轴快速排序)了,新排序算法叫TimSort,它是归并排序插入排序混合体,TimSort可以通过分支合并框架充分利用现代处理器多核特性,

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算法数据结构】--算法数据结构进阶主题--并行算法分布式数据结构

并行性挑战:并行计算也面临一些挑战,包括并发控制、数据同步、负载平衡、通信开销资源争用等问题。解决这些问题需要仔细算法设计编程。...可扩展性:确保算法具有良好可伸缩性,以适应不同规模计算资源。在设计并行算法时,考虑到将来可能硬件资源扩展。 容错性:考虑算法容错性,以处理硬件故障或通信错误。...设计并行算法是一个挑战性任务,要考虑到问题性质、可用硬件资源、通信开销等多个因素。遵循上述原则有助于创建高效、可扩展稳定并行算法。...1.5 示例:并行排序算法 在C#Java中实现并行排序算法通常涉及使用多线程或并行编程库。下面将分别演示如何使用这两种编程语言来实现并行排序算法。...示例:OpenMP Pthreads 是一些共享内存并行编程工具,它们允许多线程或处理器核心访问共享相同内存。在此基础上,可以设计并行算法使用共享内存数据结构。

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关于Python中__main__编程模板

print(__name__) 得到结果为: __main__ 简单说,每当运行一个python脚本时候,都会自动生成一个variable叫__name__。...若果此脚本是在其它脚本中被作为一个包导入运行 (每个python脚本都可以直接作为一个包来使用),__name__值会自动为其所在文件文件名。 通过下例来帮助理解。...import localtime, strftime timeformat = "%Y-%m-%d %H:%M:%S" from optparse import OptionParser as OP # 并行运行时使用...= '-': fh.close() #-----------end close fh----------- ###--------multi-process--并行使用-...p.sort_stats("time").print_stats() ###---------profile the program---------精品回顾画图三字经 生信视频 生信系列教程 心得体会 癌症数据

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【企业架构】Salesforce CTA 持续学习:十本关于企业架构、战略工程好书

如何实现团队敏捷性架构一致性?这本书给出了中肯建议。 (7) 企业架构实践:一种现代业务 IT 协调方法,作者 Svyatoslav Kotusev 一本关于企业架构自以为是且实用书。...我只是假装我在 Verizon 遇到了老朋友,支付了晚餐并谈论了一些伟大奋斗进步,或者开车去 CMU 参加了一场精彩研讨会。...它是关于建筑物,它对软件架构产生了重大影响。建筑城市应该是为人类繁荣而设计。软件系统也是如此。...软件工程 (12) Google 软件工程:Tom Manshreck、Hyrum Wright 从编程中学到教训 您可以编写程序并自行运行,手动处理错误。但这不是软件工程。...如果我们不费吹灰之力地公开 API 和数据,我们系统将像 Gulliver 一样被数千根绳子捆绑并固定在地面上。 我也在做一些有趣项目。

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并行动态数据竞争验证检测方法

之前系列提到动态数据竞争验证检测方法是结合了验证检测两部分。这篇文章主要介绍一下并行动态数据竞争验证检测方法。 首先我们来谈谈有关利用Pin编写Pintool来检测数据竞争。...[并行数据竞争检测方法] 该方法核心就是将动态数据竞争检测逻辑从分析函数中分离出来,让单独检测线程执行相关逻辑,检测线程之间相互不干扰,因此就不用再使用锁来保护。...上述方法提出时主要利用FastTrack来进行实验对比分析,我们实现该方法后发现能够应用在基于Lockset算法、基于Happens-before以及基于hybrid上动态数据竞争检测工具上。...在该方法启发下,我们又对之前我们提出动态数据竞争验证检测方法进行了并行处理,方法框架如下图所示: [并行数据竞争验证检测框架] Application Threads 应用线程中我们同样也是在分析函数中进行相关读写内存事件分发...同时,为了减少向量时钟以及锁集副本,我们构造验证请求和检测请求都只包含一个相关副本以及若干个引用。 我们并行数据竞争验证检测方法在充分利用硬件条件下,每个线程都将会负责好自己职责。

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KMP算法关于各个步骤疑惑思考

因为发生不匹配时,模式串当前下标之前内容被查找串内容是相同。 2.为什么移动方法不是下面的移动法1,而是移动法2?...之前我们说过,只用研究模式串,在原初不匹配情况下,当前位置之前内容被查找串对应部分是相同。...4.为什么红色部分末尾是挨着当前位置(出现不匹配情况下标)? 假设不是挨着,如下图,从前往后找,找到一个红色部分匹配红色部分。...秉承红色已经匹配了,那么黄色就不用比较了思想(黄色红色相同),把黄色部分移到红色部分。 直接接着比较的话,就会有遗漏,而被遗漏部分不一定模式串相同 5.为什么要找最长公共前缀?...因为如果找不是最长前缀,那么可能跳过匹配情况,比如下图直接找 黄色红色做为公共前缀并且移动的话,就跳过了绿色B,违背了 上述 第3点 :移动过程中不能有模式串开头相同部分。

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关于逻辑、数学编程深层次思考

众所周知,编程离不开数学逻辑。诚然,很多程序员数学能力并不强,也没有系统逻辑能力。但是,他们在无意识中,日常工作中,有意无意就在使用逻辑和数学,并将它们运用于代码中。...那么,在编程阶段,我们通常是怎么做呢?我们会定义一个函数,通过调用这个函数来达到某个目的得出结果。首先,我们需要定义对象,即命题中主语宾语:职员、职务。...setter } 从上面这个例子,我们可以很容易思考出来逻辑、数学、编程三者之间关联。...逻辑用于描述事物,表达事物之间关联关系;数学将逻辑抽象为函数,并对逻辑进行规范化公式化定义;而编程则是将逻辑函数用一种规范书写出来,通过输入、执行、输出来表述逻辑与函数。...如果你是程序员,那么逻辑和数学对你而言是非常重要。要成为一个优秀程序员,这两门学科知识,你可能需要学习很多。

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关于InnoDB表数据索引数据存储

来自《高性能MySql》解释 《高性能MySql》5.3.5章节对于聚簇索引描述: 聚簇索引并不是一种单独索引类型,而是一种数据数据存储方式; 当表有聚簇索引是,它数据行实际上存在放在索引叶子页...(leaf page)中; 叶子页包含了行全部数据; 看来我疑问可以解释了:索引数据数据分开存储这种理解在InnoDB是错误,实际上InnoDB数据保存在主键索引B-Tree叶子节点;...从上图可见,并不存在表数据这样内容,只有节点页(Node pages)叶子页(Leaf pages) 关于节点页叶子页详情,以及每个聚簇索引结构体内容详情,请看Jeremy Cole博客图片集...反思 向数据库新增一条记录会保存索引数据数据,但并不代表会分别写索引文件数据文件,以前犯是想当然错误; 之前疑问是"索引文件中有数据行,那表数据文件有啥用",没有放过这个疑问,而是去刨根问底...,终于有所收获; 虽然搜索一些中文文章也有答案,但搜索权威著作或者大神文章,能把问题理得更清晰,而且通过翻阅相关目录章节还能获得更全面的答案;

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关于数据迁移方法、步骤心得

,有助于确定工作量工作进度 4、分析用户对旧有数据需求 分析对旧有数据需求,才不至于盲目的全部性进行迁移 5、分析用户对旧有数据处理规则 旧有数据处理规则,一般分为以下几类: 1、基础数据,...通常这一类容易迁移,数据格式简单,但是会影响所有的相关业务数据,关注点为数据主键唯一键方式。...1、尽量通过甲方单位来收集齐全相关原系统相关设计文档,这一点对数据分析很有帮助,通过人感觉数据观察来分析毕竟不太靠谱。...关于主键问题,一致数据类型尽量维持现有状态,不一致尽量采用oracle序列或sqlserveridentity int,但是迁移完毕后,要注意序列值更新 系统实现: 1、PL/SQL或T-SQL...,DTS、SSIS或者PowerBuilder管道作为数据迁移方式 2、相关业务逻辑迁移,与数据完整性业务相关存储过程、触发器、函数改写,甚至SQL改写 3、业务查询页面的编写 后话: 1

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Boost.AsioACE之间关于Socket编程比较

Boost.AsioACE之间关于Socket编程比较 ACE是一个很成熟中间件产品,为自适应通讯环境,但它过于宏大,一堆设计模式,架构是一层又一层,对初学者来说,有点困难。...在ACE中开发中内存管理一直让人头痛,ASIO出现,让我看到新曙光,成为我新好伙伴。简单地与ACE做个比较。...但是对于常见情况,采用一个好用框架还是能够简化开发过程,特别是asio各个异步接口用法都相当类似。...ASIO是开源免费,依赖Boost,应用使用时只要include头文件,不需动态库。 7.可移植性: ACE支持多种平台,可移植性不存在问题,据说socket编程在linux下有不少bugs。...基于ASIO开发应用,要求程序员熟悉函数对象,函数指针,熟悉boost库中boost::bind。内存管理控制方便。 我个人觉得,如果应用socket编程,使用ASIO开发比较好,开发效率比较高。

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如何分析、统计算法执行效率资源消耗?

---- 文章目录 算法复杂度 加餐 最好、最坏、平均复杂度 均摊时间复杂度 算法复杂度 算法执行效率,粗略地讲,就是算法代码执行时间。...n是一个可以取无穷大未知数,相对于N^2来说,2n+3微不足道,所以舍去,而 2N^2N^2则可以同化表示为N^2 我们在分析一个算法、一段代码时间复杂度时候,也只关注循环执行次数最多那一段代码就可以了...空间复杂度计算方法亦如是,只是把时间换成了算法消耗空间了,表示算法存储空间与数据规模之间增长关系。...对于 insert() 函数来说,O(1) 时间复杂度插入 O(n) 时间复杂度插入,出现频率是非常有规律,而且有一定前后时序关系,一般都是一个 O(n) 插入之后,紧跟着 n-1 个 O(...这就是均摊分析大致思路。 后面讲到一些比较高深数据结构时候会经常用到这种分析法。

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Unity 数据读取|(一)宏定义资源路径

1.平台宏定义 1.1 使用场合 在程序中我们想要根据不同运行环境去执行不同代码时使用。比如我们在PC上安卓上需要执行不同代码,我们就可以使用Unity自带宏定义来区分。...因此建议可以放一些Prefab,因为Prefab在打包时会自动过滤掉不需要资源,有利于减小资源大小。资源读取使用Resources.Load()。...Application.streamingAssetsPath只读此属性用于返回流数据缓存目录,返回路径为相对路径,适合设置一些外部数据文件路径。...(1)在打包时资源会原封不动地打包进去,不会压缩,一般放置资源数据(2)在PC/Mac中可实现对文件“增删改查”等操作,但在移动端是一个只读路径。...Application.persistendDataPath读写此属性用于返回一个持久化数据存储目录路径,可以在此路径下存储一些持久化数据文件。

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数据结构算法】---栈队列互相实现

还需要注意是在返回最后一个元素前还需要再将所有数据从栈2再入到栈1。逻辑如下: 思路2: 栈1用来存数据,栈2用来出数据。 那么为什么栈2元素可以直接出呢?...至于用栈实现队列问题中结构体我们存放是两个关于结构体,是因为我们所使用栈使用数组来实现,这样一来我们操作就是栈结构体中某一个元素(即动态开辟数组)。...其实不然,这里两个结构体指针事实上指向是存放队列头指针尾指针结构体,如下: typedef struct Queue { QNode* phead;//队列头指针 QNode* ptail;...,这里用来模拟出栈两个队列都可以用来出栈入栈,具体方法如下: 为了还原栈先入后出性质,我们可以先找到不为空队列(因为两个队列都有可能有数据,但不同时有),然后将有数据队列(noempty)除队尾一个节点全都出队列并入队列到无数据队列...还需要注意是,此时我们无需再将数据重新入到noempty。

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关于串口数据发送接收(调试必备)

前言 对于串口数据发送接收,大多是都是利用串口中断来进行,但是这样对于编程方面有一定要求,并且程序也不太好写,比如说,如果让你随意接收一段数据,然后利用串口将它发送出来,第一个需要考虑问题就是接收数据长度...或者说如果串口助手上面没有可以在数据末尾加上结束标志时候,你如何知道数据结束?,这必然牵涉到一定编程技巧。...那么它与PC机之间通信流程是怎么样呢?第一,数据大小是10位,包含起始位结束位,起始位固定为0,结束位固定为1。...printf函数使用 了解串口收发机理后,就可以思考编程思路了,首先我们可以利用数组元素来一个字节一个字节发送接收,当然程序上功夫是一定要,既要保证数据完全发送出去,也要保证数据完整被接受...今天就暂时写在这里,后面会更新关于数据接收程序思路。

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数据结构算法概述】-01

目录 什么是数据结构: 什么是算法算法基本特性: 算法设计要求: 时间复杂度空间复杂度是衡量算法优劣重要指标: 帮助大家理解时间复杂度: 基本数学概念复习: 函数定义: 极限: 对数:...数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系数据元素集合。通常情况下,精心选择数据结构可以带来更高运行或者存储效率。数据结构往往同高效检索算法索引技术有关。...数据存储结构:逻辑结构在计算机内存中实现,它包括数据元素表示元素之间关系表示。 有顺序存储结构(数组)、链式存储结构(链表)、索引存储结构、散列存储结构等。...时间效率高(时间复杂度)需要存储空间少(空间复杂度) 时间复杂度空间复杂度是衡量算法优劣重要指标: 时间复杂度:是用程序执行次数来衡量,不是程序执行时间。...帮助大家理解时间复杂度: 基本操作执行次数 关于代码基本操作执行次数,我们用四个生活中场景,来做一下比喻: 场景1:给小灰一条长10寸面包,小灰每3天吃掉1寸,那么吃掉整个面包需要几天?

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关于DAMA参考数据数据管理解读一些看法

参考数据管理是对定义数据值域进行控制,包括对标准化术语、代码值其他唯一标识符以及每个取值业务定义控制,数据域值列表内部跨不同列表之间业务关系控制;并且对准确、及时相关参考数据一致...主数据管理是对主数据值进行控制,以实现跨系统一致、共享、上下文相关地使用主数据,以及对核心业务实体真实情况最准确、及时相关版本进行控制。...主数据一般包括下列实体数据: 人,包括个人、组织及其角色,比如客户、公民、病人、厂商、供应商、业务伙伴、竞争对手、员工学生等。 产品,包括内部外部产品。...随着业务系统不断增加,核心业务实体不断被抽象出来,在不同业务系统之间实现业务实体共享流转,就产生了主数据管理。 按照DAMA-DMBOK,理想参考数据数据架构应该是这样。...参考数据数据只有一份正本,各业务系统只在这一份正本数据上进行相关业务操作,所有参考数据数据都是一致

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