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2011年3月全国计算机等级考试网络工程师真题及答案解析 2011年3月全国计算机等级考试网络工程师真题及答案解析

GPU高性能运算之CUDA书可作为CUDA的学习入门和编程参考书，主要面向从事高性能计算的程序员与工程师， 使用GPU加速专业领域计算的科研人员，以及对GPU通用计算感兴趣

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我们所使用的Qt，确切地说也就是它的GUI编程部分。C++的GUI编程同Java不同：GUI 并不是C++标准的一部分。所以，如果使用 Java，那么你最好的选择就是AWT/Swing，或者 也可以使SWT/JFace，但是，C++的GUI编程给了你更多的选择：wxWidget, gtk++以及Qt。 这几个库我都有接触，但是接触都不是很多，只能靠一些资料和自己的一点粗浅的认识说一 下它们之间的区别(PS: 更详尽的比较在前面的文章中有)。

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nVidia CUDA API，繁体中文版。欢迎下载。

Octave 是一个类似matlab和Scilab的数学软件包，可以进行各种运算，编程。它还有丰富的C++接口可以让用户编程时调用。它绘图使用gnuplot。 http://octave.sourceforge.net/

JMathLib是一个用于计算复杂数学表达式并能够图形化显示计算结果的Java开源类库。它是Matlab、Octave、FreeMat、Scilab的一个克隆，但完全采用纯Java实现。 http://www.jmathlib.de/

DISTRIBUTION SYSTEMS Generation, Transmission, and Distribution Distribution Substations Primary Distribution Systems Secondary Distribution Systems Load Characteristics Distribution Operations RELIABILITY METRICS AND INDICES Power Quality, Reliability, and Availability Reliability Indices Customer Cost of Reliability Reliability Targets History of Reliability Indices INTERRUPTION CAUSES Equipment Failures Animals Severe Weather Trees Human Factors Most Common Causes

Nvidia,CUDA的经典入门教程，看完即刻入门，无需多说。“CUDA 是 NVIDIA 的 GPGPU 模型，它使用 C 语言为基础，可以直接以大多数人熟悉的 C 语言，写出在显示芯片上执行的程序，而不需要去学习特定的显示芯片的指令或是特殊的结构。”

W.R.Gilks,Walter R.Gilks,Sylvia Richardson,D.J.Spiegelhalter， Markov Chain Monte Carlo in Practice[M]

《C++GUIQt4编程》(第2版)详细讲述了用最新的Qt版本进行图形用户界面应用程序开发的各个方面。前5章主要涉及Qt基础知识，后两个部分主要讲解Qt的中高级编程，包括布局管理、事件处理、二维／三维图形、拖放、项视图类、容器类、输入／输出、数据库、多线程、网络、XML、国际化、嵌入式编程等内容。对于《C++GUIQt4编程》(第2版)讲授的大量Qt4编程原理和实践，都可以轻易将其应用于Qt4．4、Qt4．5以及后续版本的Qt程序开发过程中。

《GPU高性能计算之CUDA》书中实例源代码，经调试正常。GPU高性能计算系列丛书的第一本《GPU高性能计算之CUDA》已经出版，由张舒，褚艳利，赵开勇，张钰勃所编写。本书除了详细介绍了CUDA的软硬件架构以及C for CUDA程序开发和优化的策略外，还包含有大量的实例供读者学习参考用。 下表是各个实例的介绍列表。 文件夹 对应书中章节 备注 ACsearch_DPPcompact_with_driver 5.2.2 AC多模式匹配算法 asyncAPI 2.5 异步API调用示例 bandwidthTest 2.3.6 带宽测试 Bitonic 5.1.1 双调排序网络 conjugateGradient 5.2.1 共轭梯度算法，CUBLAS实现 cudaMPI 2.7.3 CUDA+MPI管理GPU集群 cudaOpenMP 2.7.2 CUDA+OpenMP管理多GPU deviceQuery 2.1.4 设备查询 histKernel 2.4.3 亮度直方图统计 matrixAssign 2.1.4 矩阵赋值 matrixMul 4.7.1 矩阵乘法，利用shared memory matrixMul_Berkeley 4.7.1 矩阵乘法，利用register reduction 4.7.2 并行归约（缩减）程序 scan 5.1.2 Scan算法，例如计算前缀和 scanLargeArray 5.1.2 Scan算法，可以处理大数组 simpleCUBLAS 5.1.3 CUBLAS库的简单应用 simpleCUFFT 5.1.4 CUFFT库的简单应用 simpleD3D9 2.6.2 CUDA与Direct3D 9互操作 simpleD3D10 2.6.2 CUDA与Direct3D10互操作 simpleGL 2.6.1 CUDA与OpenGL互操作 simpleMultiGPU 2.7.1 多设备控制 simpleStreams 2.5.2 流的使用演示 simpleTexture 2.3.8 简单的纹理使用 simpleTextureDrv 2.3.8 简单的纹理使用，驱动API 实现 sortingNetworks 5.1.1 双调排序网络，处理大数组 threadMigration 2.7.1 通过上下文管理和设备管理功能实现多设备并行计算 timing 4.2.1 设备端测时 transpose 4.7.3 矩阵转置 transposeDiagonal 4.7.3 矩阵转置，考虑partition conflict VectorAdd 2.2.3/2.3.4 矢量加 VectorAddDrv 2.2.3/2.3.4 矢量加，驱动API实现 【备注】以上工程，均在Windows XP 64-bit + Tesla C1060 + CUDA 2.3 + VS2005环境下测试通过。

这是高手呕心沥血把原官方英文文档翻译成中文的，在此表示感谢，此乃CUDA学习者必读文档。

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运行后无法杀掉其进程，可屏蔽键盘。不过对360保险箱保护的进程无法嵌入。

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