Parallel Computing Toolbox

MATLAB development - Mandelbrot set with Parallel Computing Toolbox. This example demonstrates how to fully leverage the Mandelbrot set using parallel computing techniques in MATLAB to improve performance for large-scale computations. Parallel processing allows the algorithm to run faster by utilizi

并行计算 (中科大讲义) 提供了一系列关于 并行计算 的关键概念、模型与实现策略。本讲义从并行计算的基本原理开始，深入探讨了如何利用 多核处理器 实现高效计算。包括数据并行、任务并行等模型，并展示了 并行算法 的设计原则与优化方法。此外，讲义中还详细阐述了常用的并行计算工具、编程模型（如 MPI、OpenMP）以及 性能评估 的方法，为学习者提供了全面的并行计算知识框架。

Oracle 的并行，是你写大 SQL、跑大数据时的好帮手。一个语句能分多个线程一起跑，效率蹭蹭涨，尤其在数据量大的场景里，表现亮眼。你只要合理设置一下并行度、做好分区，性能提升立马看得见。 并行 SQL挺适合复杂查询或者大批量的INSERT/UPDATE/DELETE，尤其是那种动辄上千万行的表，串行操作简直慢到哭，用并行立马不一样了。响应快、结果准，老板都笑了。 在 RAC 环境下，Oracle 还能把并行查询自动分配到不同实例上跑，用满每个节点的 CPU，性能直接翻倍。你甚至不用改多配置，只要 DOP（Degree of Parallelism）设置得合理，效果就还不错。 另外像并行 D

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分布式系统里的对象交互，不太像咱们在本地那种你来我往就完事的事儿。Jim Waldo 写的《分布式计算笔记》，挺早的，1994 年就出了，但你现在看，还是蛮有料的。延迟、并发、部分失败……这些听着有点吓人，但其实多坑你现在写微服务也都能踩上，比如对象一不小心就卡半天，或者某个节点突然掉了服务全挂。文档里讲得比较透，尤其是对比本地对象和远程对象的部分，直接点出那些“看起来像本地，实则是远程”的设计有多坑人。里面有个挺重要的点：**分布式就得正视延迟和失败**。你不能用本地那套思维来搞远程通信，要知道调用失败、慢。所以像什么缓存、预取这些小技巧就派上用场了，能少阻塞一秒是一秒。还有一点我蛮认同的：

用于sigma-delta ADC模型仿真的SD工具箱。该工具箱包含一组完整的Simulink环境模块，允许设计人员对开关电容sigma-delta调制器进行时域行为模拟。提供的模块考虑了SC sigma-delta调制器的各种非理想特性，如采样抖动、kT/C噪声和运放参数（白噪声、有限dc增益、有限带宽、压摆率和饱和电压）。

并行编程的实战派资源《Parallel Programming in C with MPI and OpenMP》，是我最近翻出来重新读的一本老资料，讲得还挺系统的，适合想用 C 搞并行的朋友。从讲到，再到和，这几个名词一听挺吓人，其实里面的原理也不复杂，就是帮你搞清楚用多个器到底值不值。MPI那部分更偏底层，像点对点通信、广播、同步这些基础操作都讲得比较细，适合喜欢掌控感的同学；而OpenMP就更“亲民”一点，直接在#pragma omp parallel下一行加逻辑，线程就跑起来了，响应也快，代码也简单。里面的 C 语言例子不少，而且还讲了并行性能这一块。你如果是那种看完代码立马想测试效果

Maple Toolbox for MATLAB是一款强大的工具，它将Maple的符号计算功能与MATLAB的数值计算能力相结合。该工具可用于解决各种工程和科学问题。

不错的东西，建模资源 matlab工具箱。

该存储库提供了用于在R中计算聚类之间的调整后的互信息（AMI）、归一化的互信息（NMI）和调整后的兰德指数（ARI）的代码。NMI和ARI是广泛应用且成熟的分区一致性度量标准，而AMI提供了一种归一化互信息度量，通过计算观察到的群集大小分布的预期互信息（EMI）来校正随机预期的分区重叠基线值。这种度量标准有助于更精确地评估聚类效果，特别是在具有不均匀分布或不同规模的聚类中。 该存储库的代码可高效并行计算这些指标，特别适用于生物学应用，例如在将微生物宏基因组序列数据聚类成OTU时评估分区一致性。提供的数据集包含大约1M序列，通过完整链接或平均链接聚类方法，将其聚集成OTU。两个分区结果以每行一行