並行圖論演算法

⑴ 圖計算引擎Gemini和Graphscope有什麼區別

圖計算引擎其實結合了圖計算和圖分析，在目前的研究中，圖查詢和圖計算系統是相互獨立的，但在實際應用中兩者通常是同時存在的。所以圖計算引擎其實是在圖查詢系統裡面整合了圖計算的功能，形成一個全新的圖計算引擎功能。圖計算和圖分析已經問世一段時間了，但是圖計算引擎是這幾年才有的，國內比較有名的就是阿里的GraphScope，一個支持圖計算、圖分析、圖查詢的一站式圖計算平台。感謝你的提問，希望能對你的提問有所幫助「圖計算」中的「圖」指的是數據結構，針對「圖論」而非圖像。圖G由節點V（vertice）與邊E（edge）構成，一般表示為G（V，E）。

一、了解圖計算中的「圖數據」
圖數據經常用於構建網頁鏈接關系、社交網路、商品推薦。比如某信的社交網路，是由節點（個人、公眾號）和邊（關注、點贊）構成的圖；淘寶的交易網路，是由節點（個人、商品）和邊（購買、收藏）構成的圖。如此一來，抽象出來的圖數據構成了研究和商用的基礎，可以以此探究出「世界上任意兩個人之間的人脈距離」，「關鍵意見領袖」等。

二、國內一站式圖計算平台
阿里巴巴達摩院的GraphScope是國內首個一站式服務的圖計算平台，它可以處理數萬億的地圖數據，1毫秒內遍歷國內所有道路網路，大大降低了圖形計算的門檻，其代碼當前已在github/alibaba/graphscope 上開源，以供更多開發者使用。

三、圖計算的歷史地位
圖計算是人工智慧的一個使能技術。我們可以大致將人工智慧的基本能力分成三個部分，第一部分就是理解的能力，第二部分是推理的能力，第三部分就是學習的能力，簡稱URL（Understanding，Reasoning，Learning）。而圖計算是與URL息息相關的，舉例來說，要對整個現實世界有一個客觀、完整、全面的認識，那就需要一個理解的能力。圖計算技術能夠把任何事物之間的所有關系全部刻畫出來，完整地描述出來。圖計算被業界視為下一代人工智慧的重要基石，它是人工智慧從數據驅動的感知智能向認知智能轉變理解語義關聯的關鍵。

⑵ 陳國良的主要成果

先後主持完成了10多項國家863計劃、國家攀登計劃、國家自然基金、教育部博士基金等科研項目。取得了多項被國內外廣泛引用的、達到國際先進水平的科研成果，發表論文100多篇，出版著作7部，譯著5部，參與主編計算機類辭典、詞彙5部，主審、主編計算機類各種教材8部。
獲國家級二等獎以及部、省、院級一等、二等、三等獎共14項。 [1] 陳國良等，《並行計算機體系結構》，高等教育出版社，2002。
[2] 陳國良，《並行計算：結構，演算法，編程》，高等教育出版社，1999。
[3] 陳國良等，《遺傳演算法及其應用》，人民郵電出版社，1996。
[4] 陳國良，《並行演算法的設計與分析》，高等教育出版社，1994。
[5] 陳國良，陳崚，《VLSI計算理論與並行演算法》，中國科大出版社，1991。
[6] 陳國良，《並行演算法：排序和選擇》，中國科大出版社，1990。
[7] 王鼎興，陳國良，《互連網路結構分析》，科學出版社，1990。 陳國良，基於曙光1000的中尺度數值氣象預報系統及其在江淮流域適用性研究，小型微型計算機系統，Vol.21, No.11, p1121-1125, 2000.11。
陳國良，淮河中上游群庫聯合優化調度演算法及其並行實現，小型微型計算機系統，Vol.21, No.6, p603-607, 2000.6。
陳國良，林潔，顧乃傑， 分布式存儲的並行串匹配演算法的設計與分析，軟體學報， 11(6), pp. 771-778, 2000.6
Chen gouliang，Heuristics for Line Capacity Design of PWE Assembly Systems，J. of China Univ. of Sci. & Tech.，Vol.30, No.2, p142-150, 2000.4。
陳國良，桂孝生，楊勃，Walch變換的截斷方法及其並行實現，中國科大學報，Vol.28，No.3，pp.270-276，1998
陳國良，許錦波，LogP模型上的一類蝶式計算的通信策略，計算機學報，Vol.20，No.8，pp.695-701，1997
陳國良，熊焰，顧乃傑，面向應用的神經信息處理系統（NIPS），計算機研究與發展，Vol. 33，No.12，pp.887-892，1996
陳國良，李曉峰，黃偉民，並行FFT演算法在3種並行計算模型上的設計和分析，軟體學報，Vol.7，增刊， pp.57-63，1996
陳國良，並行演算法的可擴放性分析， 小型微型計算機系統，Vol.16，No.2，pp.10-16，1995
陳國良，梁維發，沈鴻，並行圖論演算法研究進展，計算機研究與發展，Vol.32，No.9，pp.1-16，1995
陳國良，更實際的並行計算模型，小型微型計算機系統，Vol.16，No.2，pp.1-9，1995
Chen Guoliang，Zhu Song-chun，Chin Shao-ou，On the Master-Slave Neural Network Models，proc.IJCNN』92，Beijing，1992
陳國良，熊焰，方祥，通用並行神經網路模擬系統GP2N2S2，小型微型計算機系統，Vol.13，No.12，pp.16-21，1992
陳國良，神經計算及其在組合優化中的應用，計算機研究與發展，Vol.29，No.5，pp.1-21，1992
陳國良，朱松純，秦小鷗，主從通用神經網路模型，電子學報，Vol.20，No.10，pp.24-32，1992
陳國良，張永民，改進的多層柵格嵌入演算法，計算機學報，Vol.14，No.5，pp.332-339，1991
陳國良，韓雅華，Benes網路的半自動選路法，計算機學報，Vol.13，No.3，pp.161-173，1990
G.L.Chen，An O(n) Switch setting Algorithm for the Benes Network，PPCC-3，Beijing，China，Vol. 8，pp.16-19，1989
陳國良，VLSI並行計算，計算機工程與應用，No.2， pp.1-35，1989
G.L.Chen，H.Shen，A Bitonic Selection Algorithm on Multiprocessors，J.of comput. Sci.&Tech.，Vol.4，No.4，pp.315-322，1989
陳國良，非數值計算的並行演算法（下），計算機研究與發展，Vol.25，No.12，pp.1-10，1988
Chen Guoliang，A Partitioning Selection Algorithm on Multiprocessors，J.of comput. Sci.&Tech.，Vol.3，No.4，pp.241-250，1988
陳國良，劉峻，多處理器上的分組選擇網路，計算機研究與發展，Vol.25，No.8，pp.1-9，1988
陳國良，王忠良，並行歸並選擇演算法，計算機學報，Vol. 11，No.1，pp.14-21，1988
陳國良，沈鴻，SIMD機器上的雙調選擇演算法，計算機研究與發展， Vol. 25，No.1，pp.1-14，1988
陳國良，沈鴻，雙調選擇網路及其在多處理器上實現的雙調選擇演算法，計算機研究與發展，Vol. 24，No.9，pp.1-10，1987
陳國良，熊焰，兩個不同機種局部區域網路Cnet和Omninet網際互連，小型微型計算機系統，No.2，pp.1-8，1987
K.L.Chen and H.Shang，Bitonic Selection Algorithm on SIMD machine，The Second International conf. On computers and applications，Beijing，China，pp.176-182，1987
陳國良，數據流計算機的互連結構，計算機研究與發展，Vol. 23，No.9，pp.2-10，1986
陳國良，計算機網路互連研究，計算機研究與發展，Vol. 23，No.11，pp.2-10，1986
陳國良，選擇網路的比較研究，中國科大學報，pp.109-120，1985
陳國良，多處理機系統的互連網路，計算機研究與發展，Vol. 28，No.8，pp.30-50，1985
陳國良，計算機網路拓撲（上），計算機研究與發展，Vol. 22，No.10， pp.37-45，1985
陳國良，計算機網路拓撲（下），計算機研究與發展，Vol. 22，No.11， pp.7-15，1985
B.W.Wah and K.L.Chen，A partitioning approach to the design of selection networks， IEEE Trans. On-computers，Vol.c-23，No.3 pp.261-268，1984
陳國良，平衡遞歸選擇演算法，計算機研究與發展，Vol. 21，No.4，pp.7-17，1984
陳國良，並行排序演算法，計算機工程與應用，pp.62-72，1984
B.W.Wah and K.L.Chen，Generalized parallel selection networks，The first International conf. On computers and applications，Beijing，China，pp.406-413，1984
數據流計算機，計算機研究與發展，Vol. 21，No.9，pp.34-46，1984
陳國良，平衡分組選擇網路，計算機研究與發展，Vol. 21，No.11，pp.9-21，1984
個人榮譽
中國科學技術大學軟體學院院長、國家高性能計算中心(合肥)主任陳國良教授，數十年來，他嘔心瀝血，勇攀科技高峰，培養了一大批優秀人才，為我國的科技發展和經濟建設作出了重要貢獻。
中國科學院院士、中國科技大學教授陳國良受聘南京郵電大學兼職教授暨院士學術報告會在學校科學會堂報告廳舉行。副校長張順頤教授主持儀式和報告會。副校長鄭寶玉教授向陳國良教授頒發了兼職教授聘書。受聘後，陳院士將不定期到我校對計算機學科和信息與計算學科的學科建設、教學和科研等工作進行指導。
陳國良院士是我國計算機並行演算法的理論、設計和應用方面傑出的科學家。最早提出並行演算法研究的一系列新觀點和新方法，形成了「並行演算法—並行計算機—並行編程」一體化研究體系。在非數值並行演算法和高性能計算及其應用的研究方面做出了系統的創造性成就和重大貢獻。是全國100名名師之一。陳國良院士受聘我校兼職教授後，將會極大地促進計算機學科和信息與計算學科的發展。
研究成果
上世紀90年代中期，陳國良教授開展了高性能計算及其應用的研究，率先成立了我國第一個國家高性能計算中心，推進了我國該領域的發展；開發了自主版權的國產曙光並行機「用戶開發環境」商用軟體，為推廣國產並行機應用做出了重要貢獻。以陳國良為首席科學家的國家高性能計算中心(合肥)成立10年來，先後承擔了國家863、國家自然科學基金等項目20多項，總經費達4000餘萬元。在國內高校率先開設了並行演算法、並行體系結構等一系列高性能計算方面的專業課，形成了並行演算法類教學體系，推動了我國高性能並行計算學科的研究與發展。
陳國良圖冊
陳國良教授將高性能計算的理論與方法應用於淮河流域的防洪、防污和水環境的治理。他與淮委合作研製開發的國家863重大項目安徽省防災減災智能信息與決策支持系統，在汛期對淮河中上游九大水庫進行防洪調度，他負責研製的淮河流域防洪防污智能調度系統，以削峰、錯峰調度為目標，將氣象數值預報、水情信息的獲取與分析、流域匯流計算與洪水預警預報、水庫的聯合調度等有機結合，在流域防洪調度決策工作中發揮了重要的作用。2003年夏，淮河流域遭受特大洪澇災害。陳國良帶領中國科大師生一行十多人跑到一線現場，為防洪調度決策提供高性能計算支持。為確保計算參數的准確性，他還與淮河水利委員會的技術人員一同到方邱湖、西大壩等防洪重點區域實地考察，提出了洪水演進計算方案，為這一區域的防洪調度工作提供了科學依據。
在陳國良眼裡，教學永遠是第一位的。30多年來，他一直站在教學一線。他培養的30多名博士生中，不少人已經成為學科帶頭人和技術骨幹。1998年，陳國良榮獲安徽省教育系統模範和安徽省模範教師稱號，2003年，獲得首屆國家教學名師獎

人物語錄
亦工亦農：農民出生，在農村長大，對農村情況非常的熟悉。陳老說，雖然自己經歷了很多，做過很多職業，但自己骨子裡卻始終不該農民的本色。至於「工」，則是因為進過軍工廠，當過工人。陳老說自己對工人也有深厚的感情，他覺得工人的感情十分的樸素真摯，人也很容易相處。
陳國良圖冊
亦文亦武：念了大學，還出過國深造，也算得上是一名知識分子。而且自1973年調入中國科學技術大學工作至今就一直在與「文」打交道。「武」方面是因為自己在大學畢業後參軍在軍隊里呆了四五年時間，還到過福建前線。
亦強亦弱：進入大學，先是在電力系學強電，則是「強」，後來轉學的無線電與計算機都是弱電壓，所以稱之為「弱」。
亦硬亦軟：先是研究計算機硬體方面的知識，後來又研究了計算機軟體方面的知識。
亦理亦實：既做理論，又實踐。兩手抓，兩手都硬。
亦中亦西：雖然自己在國內外都沒有取得博士學位，但是研究還是有一定的成就。經常到別的國家的高校進行學術交流，在中西兩方面都有一定成果和影響。
陳老還與在場的所有聽眾分享了他的一些小小故事：學英語發音、教專業英語、在部隊的種種經歷……，他幽默詼諧的語言引來了一陣陣掌聲。他還認真回答了互動環節中同學們的積極提問。
二十四個普通的漢字，堆砌的是陳老不平凡的一生。他的謙和、樸素、認真的品質盡現了大師風范，也是這次講座座無虛席的理由。
個人影響
重獎成果中科院院士陳國良獲得個人一等獎
中科院院士、中國科技大學教授、中國高性能計算機中心（合肥）主任陳國良教授申報的高性能並行計算及其應用項目獲得個人首屆「浪潮高性能計算創新獎」一等獎。陳國良教授及其開創的高性能並行計算及其應用，為推動中國高性能科學計算的發展做出了突出的貢獻。在國際上，使我國的高性能並行演算法達到國際先進水平。
高性能並行計算及其應用形成了並行計算理論--並行演算法設計--並行計算實現--並行計算應用一套完整的學科研究體系，提出了並行機結構--並行演算法--並行編程一體化的研究方法。高性能並行計算及其應用的重要內容涉及一些經典問題的並行演算法研究，如網路與排序演算法、圖論演算法、互聯網路及其路由演算法、VLS布局演算法等，達到了國際領先水平。在國際上，高性能並行計算及其應用，將結構、演算法和編程有機聯系起來，解決了水科學、氣象預報、石油開采鑽探等實際科學工程計算問題，也在國際同行研究中獨具特色。
陳國良圖冊
高性能並行計算及其應用目前在國內許多工程項目中得到廣泛的應用，並取得了非常好的經濟和社會效益。以高性能並行計算及其應用為基礎的國家863重大項目安徽省防災減災智能信息與決策支持系統，這一系統將中尺度數值氣象預報模式的計算結果作為水情預測和群庫優化調度的決策參考依據，在汛期對淮河中上游九大水庫進行防洪調度，取得了顯著的社會和經濟效益。
而淮河流域防洪防污智能調度系統，以削峰、錯峰調度為目標，將氣象數值預報、水情信息的獲取與分析、流域匯流計算與洪水預警預報、水庫的聯合調度等有機結合，其研究結果作為預報的參考依據，在流域防洪調度決策工作中發揮了重要的作用。在戰勝2004年夏季淮河遭受的超過50年一遇的特大洪水中，為政府部門防洪提供了及時有效的數據支持，為防洪決策提供了有力的支持。
眾所周知，淮河流域是一個水患與污患並重的特殊流域，非汛期的防污、控污任務非常艱巨。以陳國良院士的並行計算為基礎，利用計算網格、信息網格等網格計算技術，構建的流域數字化基礎信息平台，開發水資源污染控制系統，為淮河污染治理提供了有力的決策支持。2004年夏，淮河遭受到10年一遇的特大污染，追蹤污水團沿河順流下洩的情況，為提前開閘泄污，消化與稀釋污水團提供了高性能計算支持。

⑶ 帥哥美女看過來

計算機網路、通信原理、無線通信與網路、程序設計基礎、高級語言程序設計、匯編語言程序設計、數據結構與演算法、計算機組成原理、計算機介面技術、操作系統原理、資料庫系統原理、編譯原理、計算機體系結構、計算機系統結構、數學分析、高等代數、離散數學、高等數學、代數結構、概率統計、數值分析、組合數學與數論、集合論與圖論、數理邏輯、計算機科學導論、並行與分布式計算、資訊理論基礎、演算法設計與分析、信號處理原理、

還會涉及到編程的吧？學編程要懂數學是吧，那麼多數學課程，不知學那個，編程需要學那類型數學的

完全自學的，不參加考試

網路安全、軟體工程、資料庫<數據挖掘&數據倉庫>這三個專業那個會比較有前途，那個工作量會比較大，謝謝

⑷ 現在世界上的科學分類有哪些，比如人文科學，社會科學還有自然科學以及它們的定義，請大神告訴我，詳細點

（此內容來自合肥論壇「雲上一點」發貼，加進了作者理解，很是有趣。要知道更詳細的只需點擊某類即可連接到維基網路，十分豐富，科學發展是國家的未來！）
科學的分類
前言：

我本人一直有一個問題，就是科學探秘板塊到底面向的是廣義的科學（自然科學和社會科學），還是狹義的科學（專指自然科學理論及相關的應用科學）。我想至少重點是後者吧，因為社會科學方面的探索在合肥論壇已被分為很多其他板塊，藝術，經濟，政治。。。。（感覺有點歧視自然科學的味道呵呵）。
那麼我們所討論的自然科學是怎樣分類的？您又對其中的哪些特別感興趣或者您專注在哪些領域里？歡迎大家積極討論，懇請版主酌情加分！
由於超鏈接眾多，一次性發帖超過字數限制，故分貼論之。貼中超鏈接來自維基網路，好像中國大陸打不開，見諒！

註：此分類來源於維基網路，我做了稍微的變更編輯，並且發現有一些新興學科或者邊緣學科未被歸納。您又對哪些新興或邊緣學科有所認識，歡迎羅列！

愛科學，從了解科學開始！
帖子編輯較不易，謝謝多多關注，多多討論！

科學分類：

理論科學：（2-8樓）
空間科學(太空科學)
地球科學
環境科學
生命科學
化學
物理學
數學

應用科學：（9-13樓）
認知科學
計算機科學
工程學
健康學
醫學

沙發 發表於 2008-1-17 18:38 只看該作者
空間科學(太空科學)

考古天文學
天體生物學
太空化學
航天動力學
天體測量學
天文學
天體物理學
太陽系化學

星系天文學
銀河天文學
物理宇宙學
天體地質學
行星學
太陽天文學
星學

註：個人覺得，這是人類探索無窮世界的典範學科！也是中國期望世界肯定的希望所在之一！在此向神六及嫦娥工程師們致敬！

板凳 發表於 2008-1-17 18:39 只看該作者
地球科學

生物地理學
地圖學
氣候學
海岸地理學
大地測量學
地理學
地質學
地貌學

地球統計學
地球物理學
冰川學
水文學
水文地質學
礦物學
氣象學
海洋學

古氣候學
古生物學
岩石學
湖沼學
地震學
土地科學
測繒學
火山學

註：據我了解，地質學，是一個被忽視但是非常有前景，也非常具有經濟效益的學科！同時也是個非常艱苦的學科！油氣勘測，魅力無窮！

地板 發表於 2008-1-17 18:40 只看該作者
環境科學

環境科學
環境化學

環境地學
環境土地科學

註：環境科學其實是一個很大的邊緣學科，個人覺得環境學科的發展方向是與能源科技結合在一起，得到保護與創造相結合的雙重價值。

5樓 發表於 2008-1-17 18:41 只看該作者
生命科學

解剖學
太空生物學
生物化學
生物資訊學
生物學
生物物理學
生物工程學
植物學
細胞生物學
親緣分支分類法
細胞學
發育生物學
生態學
胚胎學
昆蟲學
流行病學
動物行為學
演化 (演化生物學)
演化發育生物學
淡水生物學
遺傳學 (群體遺傳學， 基因體學， 蛋白質組學)

組織學
免疫學
海洋生物學
微生物學
分子生物學
形態學
神經科學
個體發生學
藻類學
種系發生學
體質人類學
物理治療
生理學
群體動力學
結構生物學
生物分類學
毒理學
病毒學
動物學

註：本人大學時讀的是生物工程，個人覺得這個分類已經很細致了。驚奇發現物理治療不但被分在醫學范圍，還被分在生命科學，有點懸乎。

6樓 發表於 2008-1-17 18:41 只看該作者
化學

分析化學
色譜法
光譜學
生物化學
分子子生物學
環境化學
地球化學
無機化學
材料科學
納米科技
葯物化學
核化學

有機化學
有機金屬化學
葯理學
葯劑學
物理化學
電化學
量子化學
高分子化學
超大分子化學
理論化學
計算化學
立體化學
熱化學

註：很驚奇地發現，分子生物學被歸在生命科學和化學兩個范圍內。所謂的「交叉學科」。

7樓 發表於 2008-1-17 18:42 只看該作者
物理學

聲學
土壤物理學
原子，分子及光學物理學
生物物理學
計算物理學
凝聚態物理學
低溫物理學
動力學
流體動力學
地球物理學
材料科學

數學物理
力學
原子核物理學
光學
粒子物理學(或稱 高能物理學)
等離子物理學
高分子物理學
熱力學
靜力學
固體物理學
車輛動力學

註：再次很驚奇地發現車輛動力學竟然被歸在理論科學以內，個人覺得更好地是在機械工程學內。不知各位怎麼看？

8樓 發表於 2008-1-17 18:43 只看該作者
數學
代數
群論
環論(圈論)
域論
線性代數 (向量空間)
多線性代數
無相聯代數
泛代數
同調代數
范疇論
格 (序理論)
分析
實分析
微積分學
復分析
泛函分析
非標准分析
傅立葉分析
p進分析
常微分方程
偏微分方程
機率論
測度
遍歷理論
隨機過程
幾何學 及 拓撲學
點集拓撲學
代數拓撲
幾何拓撲學
代數幾何
微分拓撲
射影幾何
仿射幾何學
非歐幾里德幾何
凸面幾何
分離幾何
數論
解析數論
代數數論
幾何數論
邏輯 及 基礎數學
集合論
證明論
模型論
遞歸論
模態邏輯
數學直覺主義
應用數學
統計學
數理統計學
計量經濟學
人口學
近似值理論
數值分析
最優化
作業研究
線性規劃
動力系統
混沌理論
碎形幾何
數學物理
量子場論
統計力學
計算理論
計算復雜性理論
資訊理論
密碼學
組合數學
編碼理論
圖論
對策論

註： 我個人較崇拜數學家，從這樣繁瑣的分類可見一斑。再回看我大學時的高數成績，甚是慚愧！

9樓 發表於 2008-1-17 18:44 只看該作者
認知科學

認知神經科學
認知心理學

神經科學
心理語言學

註：個人覺得心理學中社會科學成分較高。

10樓 發表於 2008-1-17 18:45 只看該作者
計算機科學
計算理論
自動機械裝置理論 (正式語法)
可計算性理論
計算復雜性理論
同作理論
演算法
隨機化演算法
分散演算法
並行演算法
數據結構
電腦系統結構
超大規模集成電路設計
操作系統
電腦網路
資訊理論
網際網路, 萬維網
無線網路 (流動網路)
電腦放御 及 效能
密碼學
錯誤容忍演算法
分布式計算
網格計算
並行計算
高性能演算法
量子電腦
電腦圖形學
圖像處理
科學形象
計算幾何
軟體工程
形式化程序 (形式化驗證)
編程語言
編程范型
面向對象程序設計
函數式編程
形式語義學
類型論
編譯器
同步編程語言
資訊學
資料庫
關聯式資料庫
分布式資料庫
對象資料庫
多媒體, 超媒體
資料挖掘
資訊檢索
人工智慧
認知科學
自動化推理
機器學習
人工神經網路
自然語言處理 (計算語言學)
電腦視覺
專家系統
機器人學
人機互動
在數學、自然科學、工程學及醫學中使用電腦
數值分析
符號計算
數位電腦理論
數學電腦學
科學電腦學
生物電腦學
物理電腦學
化學電腦學
神經科學電腦學
電腦助手工程學
有限元分析
計算流體力學

在社會科學、文科及人文學職業中使用電腦
經濟電腦學
社會電腦學
金融工程學
數位人文學科
信息系統 (信息管理系統)
資訊科技
信息管理系統
醫學信息學
電腦與社會
使用電腦的歷史
人道資訊學
公眾資訊學

註：為何IT如此經久不衰？看看分類吧！在生活的方方面面滲透著它的點滴。交叉學科多得驚人。所以個人認為，學IT的，最好輔修另外一門其他學科比如機械什麼的，這樣應用性更強！更符合未來發展要求！

工程學

航空工程
航太工程
農業工程
農業科學
生醫工程
化學工程
土木工程
計算機工程
控制工程

電機工程
語言工程
海洋工程
機械工程
礦業工程
核工程
軟體工程

註：工程學還可被細分。這是創造社會價值的應用科學，是科學技術發揮第一生產力的表現！

12樓 發表於 2008-1-17 18:46 只看該作者
健康學

環境醫學
牙醫學

醫學
獸醫學

註：驗證了牙醫學與醫學並列歸納的原理。國外分為臨床和牙科兩類診所，井水不犯河水。呵呵

13樓 發表於 2008-1-17 18:46 只看該作者
醫學

解剖學
皮膚學
婦科學
免疫學
內科學
神經學
眼科學
病理學

病理生理學
兒科學
葯理學
物理治療
生理學
精神病學
影像診斷學
毒物學

註：個人認為，中醫與西醫的劃分是社會化的產物。沒有中醫西醫，只有現代醫學！

⑸ NetworkX和Graphscope哪個運算速度更快

近年來，全球大數據進入加速發展時期，數據量呈現指數級爆發式增長，而這些大量數據中不同個體間交互產生的數據以圖的形式表現，如何高效地處理這些圖數據成為了業界及其關心的問題。很過用普通關系數據無法跑出來的結果，用圖數據進行關聯分析會顯得異常高效。

提到處理圖數據，我們首先想到NetworkX，這是網路計算上常用的python包，可提供靈活的圖構建、分析功能。但是我們使用NetworkX跑大規模圖數據時，不僅經常碰到內存不足的問題，而且分析速度很慢，究其原因，是NetworkX只支持單機運行。通過網上搜索，新發現了一個名為GraphScope的系統不僅號稱兼容NetworkX的API，而且支持分布式部署運行，性能更優。針對GraphScope和NetworkX的處理能力，我們參考圖計算中常用的測試框架LDBC，通過一組實驗來對比下二者的性能。

一、實驗介紹

為了比較兩者的計算效率，先用阿里雲拉起了配置為8核CPU，32GB內存的四台ECS，設計了三組比較實驗，分別是NetworkX單機下的計算性能，GraphScope單機多worker的計算性能以及GraphScope分布式多機多worer的計算性能。

數據上，我們選取了SNAP開源的圖數據集twitter，來自 LDBC數據集的datagen-7_5-fb,datagen-7_7-zf和datagen-8_0-fb作為實驗數據，以下是數據集的基本信息：

· Twitter: 81,307個頂點，1,768,135條邊

· Datagen-7_5-fb： 633,432個頂點，34,185,747條邊，稠密圖

· Datagen-7_7-zf： 13,180,508個頂點，32,791,267條邊，稀疏圖

· Datagen-8_0-fb： 1,706,561個頂點，107,507,376條邊，這個數據集主要測試兩個系統可處理的圖規模能力

實驗設計上我選擇常用的SSSP、BFS、PageRank、WCC演算法，以及較高復雜度的All Pair shortest Path length演算法，以載圖時間，內存佔用和計算時間這三個指標為依據，對兩個系統進行計算性能的比較。

NetworkX是一個單機系統，在實驗中只考慮NetworkX在單機環境下的運行時間；GraphScope支持分布式運行，故進行兩個配置，一個是單機4worker，另外一個配置是4台機器，每台機器4個worker。

二、實驗結果

首先，GraphScope的載圖速度比NetworkX顯著提升。

在前三個圖數據集中，無論是GraphScope的單機多worker模式，還是GraphScope的分布式模式，載圖速度都比NetworkX快：

GraphScope單機模式載圖速度平均比NetworkX快5倍，最高紀錄——在datagen-7_5-fb上比NetworkX快了6倍。

分布式模式下GraphScope的載圖時間比NetworkX平均快了27倍，最高紀錄——在datagen-7_7-zf數據集上比NetworkX快了63倍。

在datagen-8_0-fb數據集上，NetworkX因內存溢出無法載圖，GraphScope單機多worker和GraphScope分布式載圖時間分別為142秒和13.6秒。

表一：載圖時間對比

載圖時間

NetworkX

GraphScope單機

GraphScope分布式

twitter

11.2

3.1

1.8

datagen-7_5-fb

256

45.6

36.6

datagen-7_7-zf

316

71.3

50

datagen-8_0-fb

OOM

142

13.6

其次，GraphScope的內存使用效率比NetworkX顯著提升。

在datagen-8_0-fb數據集上，NetworkX在32G的內存上無法載完圖，而GraphScope僅需要24G的內存即可載入在datagen-8_0-fb數據集。

表二：內存佔用對比

內存佔用

NetworkX

GraphScope

datagen-7_5-fb

14G

6G

datagen-7_7-zf

28G

18G

datagen-8_0-fb

OOM

24G

再次，GraphScope的計算速度比NetworkX顯著提升。

SSSP演算法上，GraphScope單機多worker模式平均要比NetworkX快22倍，最快在datagen-7_7-zf數據集上快了32倍。GraphScope分布式模式下平均要比NetworkX快103倍，最快datagen-7_5-fb數據集上快了182倍。

表三： SSSP計算時間對比（單位：秒）

SSSP

NetworkX

GraphScope單機

GraphScope分布式

twitter

2.45

1.32

0.28

datagen-7_5-fb

37.9

1.21

0.31

datagen-7_7-zf

5.84

0.18

0.03

datagen-8_0-fb

OOM

2.76

0.82

BFS演算法上，GraphScope單機多worker模式平均要比NetworkX快13倍，最快datagen-7_5-fb數據集上快了22倍。GraphScope分布式模式下平均要比NetworkX快16倍，最快在datagen-7_5-fb數據集上快了28倍。

表四： BFS計算時間對比（單位：秒）

BFS

NetworkX

GraphScope單機

GraphScope分布式

twitter

1.53

0.16

0.17

datagen-7_5-fb

44.68

2.52

1.56

datagen-7_7-zf

7.98

0.75

0.72

datagen-8_0-fb

OOM

11.02

5.73

PageRank演算法上，GraphScope單機多worker模式平均要比NetworkX快62倍，最快twitter數據集上快了80倍。GraphScope分布式模式下平均要比NetworkX快65倍，最快在twitter數據集上快了71倍。

另外，PageRank計算過程中，NetworkX在datagen-7_7-zf上內存溢出，沒有完成計算，GraphScope單機多worker模式和分布式模式計算時間分別為25秒和22秒；

表五：PageRank計算時間對比（單位：秒）

PageRank

NetworkX

GraphScope單機

GraphScope分布式

twitter

24.01

0.37

0.33

datagen-7_5-fb

300

6.73

5.17

datagen-7_7-zf

OOM

19.31

7.79

datagen-8_0-fb

OOM

24.96

21.88

WCC演算法上，GraphScope單機多worker模式平均要比NetworkX快44倍，最快在datagen-7_7-zf數據集上快了104倍。GraphScope分布式模式下平均要比NetworkX快76倍，最快datagen-7_5-fb數據集上快了194倍。

表六： WCC計算時間對比（單位：秒）

WCC

NetworkX

GraphScope單機

GraphScope分布式

twitter

0.6392

0.0296

0.0233

datagen-7_5-fb

26.03

0.25

0.13

datagen-7_7-zf

83.19

14.57

12.98

datagen-8_0-fb

OOM

0.34

0.4991

在復雜度極高的All pair shortest path length演算法上，NetworkX在twitter圖上即內存溢出，無法計算。GraphScope在分布式模式下完成了twitter圖的All pair shortest path length計算，耗時76分鍾。

表七： All Pair Shortest Path Length（單位：秒）

APSP

NetworkX

GraphScope單機

GraphScope分布式

twitter

OOM

OOM

4575.87

三、總結

從實驗結果可以看到，在同等條件下，無論在載圖時間、內存佔用和計算時間上，GraphScope都要大大優於NetworkX，性能優化可以達到幾十倍甚至上百倍。

6979阿強
關注

0

0

0

@網路演算法工具 networkX igraph 的性能問題
alston_ethannical的博客
24
@網路演算法工具 networkX igraph 的性能問題 問題的提出 當我用 50萬數據去跑 networkX 開發出來的演算法時，遇到了一個計算性能的問題,這個問題時很慢。 尋找答案 發現 networkX再性能方面比較差。當節點上萬，邊上十萬的時候，新能慢的問題就會顯現出來 為了解決圖演算法問題，該怎麼辦呢 遇到問題，首先定義問題的邊界。也就是 先找到限制問題的條件。然後縮小問題范圍。我要解決的問題是：在解決圖演算法相關的問題時，如何能夠快速計算出結果。但是目前的演算法時用networks實現的。問題的根源是
開源！一文了解阿里一站式圖計算平台GraphScope
阿里雲開發者
2767
簡介：隨著大數據的爆發，圖數據的應用規模不斷增長，現有的圖計算系統仍然存在一定的局限。阿里巴巴擁有全球最大的商品知識圖譜，在豐富的圖場景和真實應用的驅動下，阿里巴巴達摩院智能計算實驗室研發並開源了全球首個一站式超大規模分布式圖計算平台GraphScope，並入選中國科學技術協會「科創中國」平台。本文詳解圖計算的原理和應用及GraphScope的架構設計。一 什麼是圖計算圖數據對一組對象（頂點）及其關系（邊）進行建模，可以直觀、自然地表示現實世界中各種實體對象以及它們之間的關系。在大數據場景下，社交網路、交

一文了解阿里一站式圖計算平台GraphScope_阿里雲雲棲號
10-2
GraphScope 提供了各類常用的分析演算法,包括連通性計算類、社區發現類和 PageRank、中心度等數值計算類的演算法,後續會不斷擴展演算法包,在超大規模圖上提供與 NetworkX 演算法庫兼容的分析能力。此外也提供了豐富的圖學習演算法包,內置支持 Graph...
5大典型模型測試單機訓練速度超對標框架,飛槳如何做到...
10-28
導讀:飛槳(PaddlePaddle)致力於讓深度學習技術的創新與應用更簡單。在單機訓練速度方面,通過高並行、低開銷的非同步執行策略和高效率的核心運算元,優化靜態圖訓練性能,在Paddle Fluid v1.5.0的基準測試中,在7個典型模型上進行了測試(圖像領域...
強化學習經典演算法筆記(六)：深度Q值網路 Deep Q Network
hhy_csdn的博客
9093
前期回顧 強化學習經典演算法筆記(零)：貝爾曼方程的推導 強化學習經典演算法筆記(一)：價值迭代演算法Value Iteration 強化學習經典演算法筆記(二)：策略迭代演算法Policy Iteration 強化學習經典演算法筆記(三)：蒙特卡羅方法Monte Calo Method 強化學習經典演算法筆記(四)：時間差分演算法Temporal Difference（Q-Learning演算法） 強化學習經典算...
GraphX和GraphFrame connectedComponent計算性能對比
高臭臭的博客
3046
測試文件：用Graph rmatGraph 1000000 2000000 去重後 494587個點，1997743個邊 運行環境：三台伺服器，246 GB，core 71. 測試三個運行例子1：Graph connectedComponents 2：GraphFrame connectedComponents 3：GraphFrame connectedComponents setAlgor
...network、偽代碼、演算法理解、代碼實現、tensorboard...
11-3
定義一個q_network函數來構建Q network,輸入游戲狀態Q network並得到對所有動作的Q值。 網路構成給為三個帶有池化的卷積層和一個全連接層。 tf.reset_default_graph()defq_network(X,name_scope):# Initialize layersinitializer=tf....
【讀書筆記】【機器學習實戰】第十一章：訓練深度神經網路
MJ_Lee的博客
612
閱讀書籍為《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow》王靜源等翻譯的中文譯版《機器學習實戰，基於 Scikit-Learn 和 TensorFlow》,本文中所有圖片均來自於書籍相關部分截圖。 本章介紹了DNN訓練過程中三個常見問題，並依次給出解決方案。 章節的最後還給出當不知道如何DNN訓練時一些屬性可以選的比較好的...
Networkx 計算網路效率
tengqingyong的博客
5860
本人在計算網路效率的時候遇到了一個問題 networkx 提供了最短路徑函數shortest_path及shorest_path_length 我在計算網路效率構造了一個無向圖，但是我在計算點與點之間的最短路徑長度時總是提示我說點不存在圖中， 我在上面使用nx.average_shortest_path_length(UG)的時候可以得到網路平均最短路徑長度；這個說明我的點都...
Pandas/networkx圖分析簡單入門
weixin_34306676的博客
516
對於圖論而言，大家或多或少有些了解，數學專業或計算機相關專業的讀者可能對其更加清楚。圖論中的圖像是由若干給定的點及連接兩點的線所構成的圖形，這樣的圖像通常用來描述某些事物之間的某種特定關系，用點代表事物，用兩點之間的連接線表示二者具有的某種關系，在互聯網與通信行業中應用廣泛。圖論分析（Graph analysis）並不是數據科學領域中的新分...
networkx--四種網路模型
weixin_30764883的博客
380
NetworkX提供了4種常見網路的建模方法，分別是：規則圖，ER隨機圖，WS小世界網路和BA無標度網路。 一. 規則圖 規則圖差不多是最沒有復雜性的一類圖，random_graphs.random_regular_graph(d, n)方法可以生成一個含有n個節點，每個節點有d個鄰居節點的規則圖。 下面一段示例代碼，生成了包含20個節點、每個節點有3個鄰居的規則...
igraph/networkx學習筆記之…
nuoline的專欄
1萬+
原文地址：—— 數據結構">igraph/networkx學習筆記之一 —— 數據結構作者：zhengw789 首先，基本上所有的graph library都有其局限性，不同的數據結構有優點的同時必然有缺點，圖演算法對數據結構的依賴性構成另一個原因。所以如果是想用一個工具包解決所有的問題顯然是一種奢望，很多時候甚至必須要從頭寫自己的代碼。但是閱讀igraph和networkx這樣成型了的函數庫對熟悉
python下的復雜網路編程包networkx的使用（摘抄）
weixin_30631587的博客
2335
原文：http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=404069&do=blog&classid=141080&view=me&from=space 復雜網路分析庫NetworkX學習筆記（1）：入門 NetworkX是一個用Python語言開發的圖論與復雜網路建模工具，內置了常用的圖與復雜網...
更快更簡單|飛槳PaddlePaddle單機訓練速度優化最佳實踐
PaddlePaddle
1672
導讀：飛槳（PaddlePaddle）致力於讓深度學習技術的創新與應用更簡單。在單機訓練速度方面，通過高並行、低開銷的非同步執行策略和高效率的核心運算元，優化靜態圖訓練性能，...
GraphX與GraphLab、Pregel的對比
yang灬仔
588
分布式批同步BSP Pregel、GraphLab、GraphX都是基於BSP（Bulk Synchronous Parallel）模式，即整體同步並行。一次計算過程由一系列全局超步組成，每一個超步由並發計算、通信和同步三個步驟組成。從垂直上看,一個程序由一系列串列的超步組成。從水平上看，在一個超步中，所有的進程並行執行局部計算。BSP最大的好處是編程簡單，但在某些情況下BSP運算的性能非常差，...
TensorFlow學習記錄：VGGNet卷積神經網路模型
weixin_41137655的博客
308
1.VGGNet模型結構簡介 VGGNet是由牛津大學計算機視覺幾何組（Visual Geomety Group,VGG）和Google Deepmind公司的研究員合作研發的深度卷積神經網路，VGG的成員Karen Simonyan和Andrew Zisserman在2014年撰寫的論文《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image...
11月編程語言排行冠軍揭曉，穩
熱門推薦
IT教育任姐姐的博客
4萬+
大家好 今天任姐姐要跟小夥伴們分享 2021年11月最新TIOBE指數 11月編程排行榜 Python繼續榜首 本月的幸運兒只有一個，那就是Python！ 繼上個月我們見證了Python奪冠這一歷史性的畫面之後，這個月Python仍舊穩坐榜首，看來Python這股大風還在繼續刮。 隨後分別是 C、Java、C++、C#，這些也都是我們的老朋友了。 PHP即將跌出前十 自20多年前TIOBE 指數開始發布以來，PHP 一直常駐在榜單前十，然而最近，該語言已經開始在前十
python能做什麼軟體？Python到底能幹嘛，一文看懂
小分享
6573
Python培訓有哪些內容?很多零基礎學員不知道Python軟體是干什麼用的?Python軟體是Python工程師編寫代碼時所需要的編輯工具,現在比較常用的Python軟體有Visu... 那麼在選擇Python培訓機構時學生尤為關注的就是培訓內容,從現在幾家大的機構可以看出,Python培訓主要學習第一階段Python核心編程(Pyth... 一文讀懂Python內置變數,函數,模塊在這里解釋下什麼是解釋性語言什麼是編譯性語言: 編譯性語言:如c++,c等,寫好的代碼要通過編譯器編譯成操作系統直接可
Django中超級用戶的創建和刪除操作
最新發布
Protinx的博客
91
創建超級用戶 這就很easy了，畢竟這是所有初學者都會的，操作如下： 打開Terminal，輸入： python manage.py createsuperuser 然後按照提示輸入相應的用戶名、郵箱和密碼就可以啦，如下： 創建超級用戶 可以看到上面我的密碼輸入了三次，還有不成功的提示，Django本身對於超級用戶的密碼要求還是很多的，大家定義密碼要注意啊，或者如果只是自己學習的話，也可在『Bypass password validation and create user an.
上海python培訓中心
weixin_63757190的博客
166
前幾天，有個讀者在後台留言，說： 「最近被論文折磨得快崩潰了，我現在是恨不得克隆十個自己，一個呆在科室值班，一個去寫月底要送審的稿子，一個去上百個網站翻數據..... 還有另外七個「我」，這邊六七篇論文還沒搞定。那邊又有新論文要開題了，加上最後一個「本我」，剛剛夠用，我可真是個數學天才！ 可現實是只有一個我，只能天天熬夜。 好傢伙，整得我都開始反問自己，是不是只有我的科研生活這么兵荒馬亂？」 其實他不是個例，成千上萬的科研人都要面對無盡的實驗分析、反復修改的論文。 難道就只有被虐的份嗎？
python裝飾器
Live&Learn的博客
1208
學習目標：一口氣把裝飾器描述清楚 弄清楚裝飾器前要理解三個東西： 函數對象、函數嵌套、函數構成閉包。 學習內容： 函數對象好說，python編程語言屬於動態語言，python中一切皆對象，所以函數也是對象。 函數對象用函數名稱表示（僅名稱，沒有括弧，也沒有參數）。 例如，定義了一個求和函數add，那麼此處的add就是個函數對象。 def add(username, a, b): print(f"{a}+{b}={a + b}") return a + b 函數嵌套或者嵌套函數，就是定
©️2021 CSDN 皮膚主題: 游動-白 設計師:白松林 返回首頁
關於我們
招賢納士
廣告服務
開發助手

400-660-0108

[email protected]

在線客服
工作時間 8:30-22:00
公安備案號11010502030143
京ICP備19004658號
京網文〔2020〕1039-165號
經營性網站備案信息
北京互聯網違法和不良信息舉報中心
網路110報警服務
中國互聯網舉報中心
家長監護
Chrome商店下載
©1999-2021北京創新樂知網路技術有限公司
版權與免責聲明
版權申訴
出版物許可證
營業執照

6979阿強
碼齡0年
暫無認證
11
原創
13萬+
周排名
12萬+
總排名
579
訪問

等級
132
積分
1
粉絲
1
獲贊
0
評論
1
收藏

私信
關注

熱門文章
GraphScope、Neo4j與TigerGraph單機環境下性能對比 146
NetworkX與GraphScope的性能對比 88
GraphScope、Gemini與GraphX的性能對比 60
分布式圖計算引擎 46
國足歷屆世界盃對戰圖關系 45
最新評論
圖分析入門
大家一起學編程（python）: 感謝博主的分享！

您願意向朋友推薦「博客詳情頁」嗎？

強烈不推薦

不推薦

一般般

推薦

強烈推薦
最新文章
2021-10-11
圖資料庫在社交方向上的應用
國足歷屆世界盃對戰圖關系
2021年11篇

你的瀏覽器目前處於縮放狀態，頁面可能會出現錯位現象，建議100%大小顯示。

舉報

————————————————
版權聲明：本文為CSDN博主「6979阿強」的原創文章，遵循CC 4.0 BY-SA版權協議，轉載請附上原文出處鏈接及本聲明。
原文鏈接：https://blog.csdn.net/tanekf6979/article/details/120067176

⑹ vfp查詢設計

有三分之一的題目是用英語寫的，還有不少離散數學的題。

－－－詳細請看四級考試大綱－－－

基本要求

1、具有計算機及其應用的基礎知識。

2、熟悉計算機操作系統、軟體工程和資料庫的原理及其應用。

3、具有計算機體系結構、系統組成和性能評價的基礎及應用知識。

4、具有計算機網路和通信的基礎知識。

5、具有計算機應用項目開發的分析設計和組織實施的基本能力。

6、具有計算機應用系統安全和保密知識。 考試內容

一、計算機系統組成及工作原理

1、計算機系統組成：

（1）計算機的發展。（2）計算機的分類及應用。（3）計算機硬體結構。（4）主要部件功能。（5）計算機軟體的功能與分類。（6）系統軟體與應用軟體。

2、計算機工作原理:

（1）計算機機中數的表示。 （2）運算器。 （3）控制器。 （4）存儲器。 （5）輸入與輸出系統。

3、計算機的主要性能：

（1）計算機系統性能指標。 （2）處理機指標。 （3）存儲容量指標。 （4）I/O匯流排能力。 （5）系統通信能力。 （6）聯機事務處理能力。 （7）軟體支持。

二、數據結構與演算法

1、基本概念：

（1）數據結構的基本概念。 （2）演算法的描述與分析。

2、線性表：

（1）線性表的邏輯結構。 （2）線性表的順序存儲結構。 （3）線性表的鏈式存儲結構。

3、數組：

（1）數組的定義與運算。（2）數組的順序存儲結構。 （3）矩陣的壓縮存儲。

4、棧與隊列：

（1）棧的定義和運算。 （2）棧的存儲結構。 （3）隊列的定義和運算。 （4）鏈隊列與循環隊列。

5、串：

（1）串及其操作。 （2）串的存儲結構。

6、樹和二叉樹：

（1）樹的定義。 （2）二叉樹的定義及性質。 （3）二叉樹與樹的轉換。（4）二叉樹的存儲。（5）遍歷二叉樹與線索二叉樹。

7、圖：

（1）圖及其存儲結構。 （2）圖的遍歷。 （3）圖的連通性。 （4）有向無環圖。 （5）最短路徑。 （6）拓撲排序。

8、查找：

（1）線性表查找。 （2）樹形結構與查找。 （3）散列查找。

9、排序：

（1）插入排序。 （2）交換排序。 （3）選擇排序。 （4）歸並排序。 （5）基數排序。

10、文件組織：

（1）順序文件。 （2）索引文件。 （3）散列文件。

三、離散數學

1、數理邏輯：

（1）命題及其符號化。 （2）命題公式及其分類。 （3）命題邏輯等值演算。 （4）範式。 （5）命題邏輯推理理論。 （6）謂詞與量詞。 （7）謂詞公式與解釋。 （8）謂詞公式的分類。 （9）謂詞邏輯等值演算與前束範式。 （10）謂詞邏輯推理理論。

2、集合論：

（1）集合及其表示。 （2）集合的運算。 （3）有序對與笛卡爾積。 （4）關系及其表示法。 （5）關系的運算。 （6）關系的性質。 （7）關系的閉包。 （8）復合關系與逆關系。 （9）等價關系與偏序關系。 （10）函數及其性質。 （11）反函數與復合函數。

3、代數系統：

（1）代數運算及其性質。 （2）同態與同構。 （3）半群與群。 （4）子集與陪集。 （5）正規子群與商群。 （6）循環群與置換群。 （7）環與域。 （8）格與布爾代數。

4、圖論：

（1）無向圖與有向圖。 （2）路、迴路與圖的連通性。 （3）圖的矩陣表示。 （4）最短路徑與關鍵路徑。 （5）二部圖。 （6）歐拉圖與哈密爾頓圖。 （7）平面圖。 （8）樹與生成樹。 （9）根樹及其應用。

四、操作系統

1、操作系統的基本概念：

（1）操作系統的功能。 （2）操作系統的基本類型。 （3）操作系統的組成。 （4）操作系統的介面。

2、進程管理：

（1）進程、線程與進程管理。 （2）進程式控制制。 （3）進程調度。 （4）進程通信。 （5）死鎖。

3、作業管理：

（1）作業與作業管理。 （2）作業狀態及其轉換。 （3）作業調度。 （4）作業控制。

4、存儲管理：

（1）存儲與存儲管理。 （2）虛擬存儲原理。 （3）頁式存儲。 （4）段式存儲。 （5）段頁式存儲。 （6）局部性原理與工作集概念。

5、文件管理：

（1）文件與文件管理。 （2）文件的分類。 （3）文件結構與存取方式。 （4）文件目錄結構。 （5）文件存儲管理。 （6）文件存取控制。 （7）文件的作用。

6、設備管理：

（1）設備與設備分類。 （2）輸入輸出控制方式。 （3）中斷技術。 （4）通道技術。 （5）緩沖技術。 （6）設備分配技術與SPOOLing系統。 （7）磁碟調度。 （8）設備管理。

7、一種典型操作系統（DOS/Unix/Windows）的使用：

（1）DOS的特點與使用。 （2）UNIX的特點與使用。 （3）Windows的特點與使用。

五、軟體工程

1、軟體工程基本概念：

（1）軟體與軟體危機。 （2）軟體生命周期與軟體工程。 （3）軟體開發技術與軟體工程管理。 （4）軟體開發方法與工具、環境。

2、結構化生命周期方法：

（1）瀑布模型。 （2）可行性研究與可行性研究報告。 （3）軟體計劃與進度安排。 （4）軟體需求分析。 （5）數據流程圖（DFD）、數據字典（DD）。 （6）軟體需求說明書。 （7）系統設計。 （8）概要設計與詳細設計。 （9）模塊結構設計與數據結構設計。 （10）介面設計與安全性設計。 （11）系統設計說明書。 （12）程序設計。 （13）程序設計語言。 （14）結構化程序設計。

3、原型化方法：

（1）原型化的基本原理。 （2）原型化的生命周期。 （3）原型化的人員與工具。 （4）原型化的實施。 （5）原型化的項目管理。 （6）原型化方法與結構化方法的關系。

4、軟體測試：

（1）軟體測試基本概念。 （2）軟體測試方法。 （3）軟體測試計劃。 （4）單元測試、集成測試與系統測試。 （5）測試用例設計。 （6）測試分析報告。

5、軟體維護：

（1）軟體可維護性。 （2）校正性維護。 （3）適應性維護。 （4）完善性維護。

6、軟體開發工具與環境：

（1）軟體開發工具。 （2）軟體開發環境。 （3）計算機輔助軟體工程（CASE）。

7、軟體質量評價：

（1）軟體質量的度量與評價模型。 （2）軟體復雜性的度量。 （3）軟體可靠性的評價。 （4）軟體性能的評價。 （5）軟體運行評價。

8、軟體管理：

（1）軟體管理職能。 （2）軟體開發組織。 （3）軟體計劃管理。 （4）標准化管理。 （5）軟體工程國家標准。 （6）軟體配置管理。 （7）軟體產權保護。

六、資料庫

1、資料庫基本概念：

（1）數據與數據模型。 （2）資料庫體系結構。 （3）資料庫管理系統與資料庫系統。 （4）資料庫工程與應用。

2、關系資料庫：

（1）關系資料庫的基本概念。 （2）關系數據模型。 （3）關系定義、關系模型、關系模式與關系子模式。 （4）數據操縱語言。 （5）關系代數。 （6）集合運算（並，差，交，笛卡爾積）與關系運算（投影，選擇，連接）。 （7）關系演算。 （8）元組關系演算與域關系演算。 （9）資料庫查詢語言。 （10）SQL語言。

3、關系資料庫設計理論：

（1）關系數據理論。 （2）函數依賴。 （3）關系模式分解。 （4）關系模式的範式。

4、資料庫設計：

（1）資料庫設計目標。 （2）資料庫設計方法。 （3）資料庫的設計步驟。 （4）資料庫規劃。 （5）需求分析。 （6）概念設計。 （7）邏輯設計。 （8）物理設計。 （9）資料庫的實現與維護。

5、資料庫的保護：

（1）資料庫恢復。 （2）資料庫的完整性。 （3）資料庫的並發控制。 （4）資料庫的安全性。

6、一種資料庫管理系統（FoxPro/Oracle）應用：

（1）FoxPro DBMS的結構、特點及應用。 （2）Oracale DBMS的結構、特點及應用。

七、計算機體系結構

1、體系結構的基本概念：

（1）體系結構的定義。 （2）系統的功能層次。 （3）系統的分類。 （4）體系結構的繼承與發展。 （5）系統的安全性。

2、指令系統：

（1）指令格式及其優化。 （2）指令系統的復雜化。 （3）RISC技術。 （4）MIPS與MFLOPS。

3、存儲體系：

（1）存儲層次。 （2）虛存工作原理。 （3）Cache工作原理。

4、通道及新型匯流排：

（1）I/O方式的發展。 （2）通道工作原理。 （3）EISA與MCA。 （4）局部匯流排：VFSA與PCI。

5、並行處理技術：

（1）流水線技術。 （2）超流水線與超標量技術。 （3）向量處理機。 （4）多機系統。

6、系統性能評價：

（1）性能評價的概念。 （2）測試程序的分類。 （3）Benchmark的舉例。

八、計算機網路與通信

1、計算機網路的基本概念：

（1）網路的定義。 （2）網路的分類。 （3）網路的功能。 （4）網路拓撲。 （5）典型計算機網路組成。

2、數據通信技術：

（1）數據通信的基本概念。 （2）數據通信系統的組成。 （3）傳輸介質的類型與特點。 （4）數據傳輸方式。 （5）數據編碼方式。 （6）同步方式。 （7）線路復用技術。 （8）數據交換方式。 （9）差錯控制方法。

3、網路體系結構：

（1）網路體系結構的基本概念。 （2）ISO/OSIRM。 （3）物理層協議。 （4）數據鏈路層協議。 （5）網路層協議與X.25網層次。 （6）傳輸層協議。 （7）高層協議。

4、區域網技術：

（1）區域網拓撲。 （2）區域網傳輸介質。 （3）IEEE802模型與標准。 （4）CSMA/CD工作原理。 （5）Token Bus工作原理。 （6）Token Ring工作原理。 （7）FDDI工作原理。 （8）局部網互連與TCP/IP協議。 （9）區域網操作系統。 （10）區域網組網技術。 （11）區域網應用系統的安全性設計。

5、網路技術的發展：

（1）高速區域網。 （2）ISDN與B-ISDN。 （3）城域網。 （4）幀中繼。 （5）ATM技術。 （6）智能大廈與網路綜合布線技術。 （7）Clinent/Server的應用技術。 （8）ISO網路管理概念與標准。

上機測試內容

1、計算機操作能力。

2、C語言程序設計能力。

3、項目開發能力。

4、開發工具的使用能力。

上機測試說明

1、考試形式包括課堂筆試（180分鍾）和上機測試（60分鍾）。

2、試題包括選擇題和論述題兩種類型。

3、筆試中的選擇題用中、英兩種文字命題，其中英文題約佔三分之一，論述題用中文命題

⑺ 畢業設計 我想闡述一下並行計算的發展

從20世紀40年代開始的現代計算機發展歷程可以分為兩個明顯的發展時代：串列計算時代、並行計算時代。每一個計算時代都從體系結構發展開始，接著是系統軟體（特別是編譯器與操作系統）、應用軟體，最後隨著問題求解環境的發展而達到頂峰。

並行計算機是由一組處理單元組成的。這組處理單元通過相互之間的通信與協作，以更快的速度共同完成一項大規模的計算任務。因此，並行計算機的兩個最主要的組成部分是計算節點和節點間的通信與協作機制。並行計算機體系結構的發展也主要體現在計算節點性能的提高以及節點間通信技術的改進兩方面。

節點性能不斷進步

20世紀60年代初期，由於晶體管以及磁芯存儲器的出現，處理單元變得越來越小，存儲器也更加小巧和廉價。這些技術發展的結果導致了並行計算機的出現。這一時期的並行計算機多是規模不大的共享存儲多處理器系統，即所謂大型主機。IBM 360是這一時期的典型代表。

到了20世紀60年代末期，同一個處理器開始設置多個功能相同的功能單元，流水線技術也出現了。與單純提高時鍾頻率相比，這些並行特性在處理器內部的應用大大提高了並行計算機系統的性能。伊利諾依大學和Burroughs公司此時開始實施Illiac Ⅳ計劃，研製一台64顆CPU的SIMD主機系統，它涉及到硬體技術、體系結構、I/O設備、操作系統、程序設計語言直至應用程序在內的眾多研究課題。不過，當一台規模大大縮小的原型系統（僅使用了16顆CPU）終於在1975年面世時，整個計算機界已經發生了巨大變化。

首先是存儲系統概念的革新，提出虛擬存儲和緩存的思想。以IBM 360/85和IBM 360/91為例，兩者是屬於同一系列的兩個機型，IBM 360/91的主頻高於IBM 360/85，所選用的內存速度也較快，並且採用了動態調度的指令流水線。但是，IBM 360/85的整體性能卻高於IBM 360/91，惟一的原因就是前者採用了緩存技術，而後者則沒有。

其次是半導體存儲器開始代替磁芯存儲器。最初，半導體存儲器只是在某些機器中被用作緩存，而CDC7600則率先全面採用這種體積更小、速度更快、可以直接定址的半導體存儲器，磁芯存儲器從此退出了歷史舞台。與此同時，集成電路也出現了，並迅速應用到計算機中。元器件技術的這兩大革命性突破，使得Illiac Ⅳ的設計者們在底層硬體以及並行體系結構方面提出的種種改進都大為遜色。

處理器高速發展

1976年Cray-1問世以後，向量計算機從此牢牢地控制著整個高性能計算機市場15年。Cray-1對所使用的邏輯電路進行了精心的設計，採用了我們如今稱為RISC的精簡指令集，還引入了向量寄存器，以完成向量運算。這一系列技術手段的使用，使Cray-1的主頻達到了80MHz。

微處理器隨著機器的字長從4位、8位、16位一直增加到32位，其性能也隨之顯著提高。正是因為看到了微處理器的這種潛力，卡內基·梅隆大學開始在當時流行的DEC PDP-11小型計算機的基礎上研製一台由16台PDP-11/40處理機通過交叉開關與16個共享存儲器模塊相連接而成的共享存儲多處理器系統C.mmp。

從20世紀80年代開始，微處理器技術一直在高速前進。稍後又出現了非常適合於SMP方式的匯流排協議。而伯克利加州大學則對匯流排協議進行了擴展，提出了Cache一致性問題的處理方案。從此，C.mmp開創出的共享存儲多處理器之路越走越寬。現在，這種體系結構已經基本上統治了伺服器和桌面工作站市場。

通信機制穩步前進

同一時期，基於消息傳遞機制的並行計算機也開始不斷涌現。20世紀80年代中期，加州理工學院成功地將64個i8086/i8087處理器通過超立方體互連結構連結起來。此後，便先後出現了Intel iPSC系列、INMOS Transputer系列，Intel Paragon以及IBM SP的前身Vulcan等基於消息傳遞機制的並行計算機。

20世紀80年代末到90年代初，共享存儲器方式的大規模並行計算機又獲得了新的發展。IBM將大量早期RISC微處理器通過蝶形互連網路連結起來。人們開始考慮如何才能在實現共享存儲器緩存一致的同時，使系統具有一定的可擴展性。20世紀90年代初期，斯坦福大學提出了DASH計劃，它通過維護一個保存有每一緩存塊位置信息的目錄結構來實現分布式共享存儲器的緩存一致性。後來，IEEE在此基礎上提出了緩存一致性協議的標准。

20世紀90年代至今，主要的幾種體系結構開始走向融合。

屬於數據並行類型的CM-5除大量採用商品化的微處理器以外，也允許用戶層的程序傳遞一些簡單的消息。

Cray T3D是一台NUMA結構的共享存儲型並行計算機，但是它也提供了全局同步機制、消息隊列機制，並採取了一些減少消息傳遞延遲的技術。

隨著微處理器商品化、網路設備的發展以及MPI/PVM等並行編程標準的發布，集群架構的並行計算機出現開始。IBM SP2系列集群系統就是其中的典型代表。在這些系統中，各個節點採用的都是標準的商品化計算機，它們之間通過高速網路連接起來。
1.2 有限元並行計算的發展和現狀
目前，在計算力學領域內，圍繞著基於變分原理的有限元法
和基於邊界積分方程的邊界元法，以及基於現在問世的各種並行
計算機，逐漸形成了一個新的學科分支——有限元並行計算。它
是高效能的，使得許多現在應用串列計算機和串列演算法不能解決
或求解不好的大型的、復雜的力學問題能得到滿意的解答，故其
發展速度十分驚人。在國際上已經掀起了利用並行機進行工程分
析和研究的高潮。從1975到1995年的二十年間，有關有限元方法
和相應的數值並行計算的文章已發表1000餘篇。
有限元並行計算正在向兩個方向發展。一是對系統方程組實
施並行求解的各種演算法。二是並行分析方法，包括有限元並行算
法和邊界元並行演算法，前者趨向成熟，而後者的研究較少。對這
一方面的研究，是為了挖掘有限元計算自身潛在的並行性，是有
限元並行計算的根本問題。
1.2.1國內
並行演算法的設計和有效實現強烈地依賴於並行機的硬軟體環
境。國內僅極少數單位擁有並行機，且機型雜亂，因此研究人員
少，起步晚，而且局限於特定的硬體環境。從有限元分析方法的
內容來看，發表的幾十篇研究論文（報告）還未顯示出較強的系
統性。
1）南京航空航天大學周樹荃教授等在YH-1向量機上實現了剛度
矩陣計算、對稱帶狀矩陣的Cholesky分解和線性方程組的求解等
並行處理。針對不規則結構工程分析問題，他們還採用了變帶寬
存貯方法，並實現了剛度矩陣的並行計算以及求解變帶寬稀疏線
性方程組的並行直接解法【20】。
2）中國科學院計算中心王藎賢研究員等在基於Transputer晶元
的分布式MIMD系統上，提出了有限元分析中變帶寬線性方程組的
並行直接解法，初步完成了一個靜力分析程序【21】。
3）重慶大學張汝清教授等藉助於ELXSI-6400共享存貯器型MIMD
系統，先後開展了范圍比較廣泛的並行演算法研究，主要成果有：
a)提出了靜力分析中子結構解法的並行演算法，以及動力分析中模
態綜合子結構法的並行演算法；
b)從波前法出發，發展了多波前並行演算法以求解大型結構分析
問題；
c)從Jacobi塊迭代法和加權殘差法出發，導出了基於非同步控制的
有限元方程並行解法和有限元並行迭代的基本格式；
d)利用圖論中的著色理論，實現了剛度矩陣的並行計算；
e)實現了基於有色線剖分的SOR並行迭代解法；
f)實現了子空間迭代法、Lanczos法以及利用多項式割線迭代法
和矢量迭代法求解結構固有頻率和模態的並行演算法；
g)針對彈塑性分析，提出了一種多波前子結構並行演算法；
h)針對彈性接觸問題，提出了一種基於參數變分原理的並行解法；
i)實現了一步積分法的並行處理【22】。
4）南京航空航天大學喬新教授等藉助於Transputer晶元的分布式
MIMD系統實現了有限元方程組的並行直接解法，並提出了基於子結
構的預處理共軛梯度法的並行計算方法【23】。
此外，浙江大學姚堅【24】、中國科學院西南計算中心馬寅國、
東北工學院張鐵以及國防科技大學六系也曾對有限元分析的並行計
算開展了一些研究。
上述研究結果表明，國內並行計算方法的研究，在硬體上基於
向量機、分布式並行機和共享存貯式並行機；在內容上，似乎面很
廣，但系統性和深度還很不夠，軟體開發距實際應用和商品化還有
很大距離，對不依賴並行機具體環境的通用並行演算法研究還很少，
同樣對旨在進行結構有限元分析的並行計算的硬體研究也很少。
1.2.2國外
自從美國國家宇航局（NASA）的A.K.Noor於1975年發表第一篇
有限元並行計算的文章以來，有限元並行處理技術幾乎與並行計算
機同步發展。距不完全統計，到1992年，國外已發表了400餘篇這方
面的論文，其中後5年的文章篇數是前12年的總和。在研究內容上也
由過去的演算法研究發展到了演算法、軟體和硬體相結合的研究，並針對
一些機型開發了一些實用的大型結構分析軟體。
1）有限元機器FEM【25】（Finite Element Machine）。早在70年
代末，就有人發表了有關FEM的論文，1982年美國國家宇航局Langley
研究中心的O.O.Storaasli等撰文詳細地介紹了該中心設計的供研究
用的FEM。該機器由1個處理器陣列、1台作為控制器的微機和1個並行
操作系統及一些模塊化了的通用並行演算法程序組成，用戶使用系統的
文本編輯器和控制器的其它特殊功能，能建立有限元計算模型並進行
分析。10多年來，又有一些人在這一方面進行了不懈的努力，但FEM
的發展前景仍然不太令人樂觀。
2）心動陣列並行機【26】。心動陣列並行機主要應用於信號和圖象
的並行處理，但由於其高效的矩陣計算功能，近年來有人把它應用於
有限元分析，並作了一些有益的嘗試。
3）巨型向量機【27】。在有限元分析中越來越顯示出巨大的威力，
處於領先的是美國思維公司的CM-2。許多結構分析家把這個具有65536
個處理器的巨型向量機應用於有限元計算，如T.Belyschko等人採用顯
式方法，完成了具有32768個單元的殼的非線性有限元計算，並行效率
極高，速度幾乎比CRAY X-MP/14並行機高出1個數量級。
4）並行機網路和工作站網路【28】。日本東京大學矢川等藉助高速網
絡把3台CRAY Y-MP機聯成網路進行有限元分析，有限元方程求解採用
的是基於區域分裂技術的共軛梯度法（CGM）， 在求解三維彈性問題
時自由度個數超過了100萬，系統平均運行速度高達1.74GFLOPS。另外，
他們還基於一個工程工作站網路，在並行環境下進行了類似的研究，
求解問題的自由度數高達20萬個。
--
我左看右看前看後看可還是看不過來
這個....那個....我越看越奇怪....
不是我不明白，這世界變化快

⑻ 演算法有幾種

演算法的種類是無窮的。。
但是可以分類。
以下是我查到的資料
演算法可大致分為基本演算法、數據結構的演算法、數論與代數演算法、計算幾何的演算法、圖論的演算法、動態規劃以及數值分析、加密演算法、排序演算法、檢索演算法、隨機化演算法、並行演算法。
演算法可以宏泛的分為三類：
有限的，確定性演算法 這類演算法在有限的一段時間內終止。他們可能要花很長時間來執行指定的任務，但仍將在一定的時間內終止。這類演算法得出的結果常取決於輸入值。
有限的，非確定演算法 這類演算法在有限的時間內終止。然而，對於一個（或一些）給定的數值，演算法的結果並不是唯一的或確定的。
無限的演算法 是那些由於沒有定義終止定義條件，或定義的條件無法由輸入的數據滿足而不終止運行的演算法。通常，無限演算法的產生是由於未能確定的定義終止條件。

演算法設計與分析的基本方法1.遞推法
遞推法是利用問題本身所具有的一種遞推關系求問題解的一種方法。它把問題分成若干步，找出相鄰幾步的關系，從而達到目的，此方法稱為遞推法。
2.遞歸
遞歸指的是一個過程：函數不斷引用自身，直到引用的對象已知
3.窮舉搜索法
窮舉搜索法是對可能是解的眾多候選解按某種順序進行逐一枚舉和檢驗，並從眾找出那些符合要求的候選解作為問題的解。
4.貪婪法
貪婪法是一種不追求最優解，只希望得到較為滿意解的方法。貪婪法一般可以快速得到滿意的解，因為它省去了為找最優解要窮盡所有可能而必須耗費的大量時間。貪婪法常以當前情況為基礎作最優選擇，而不考慮各種可能的整體情況，所以貪婪法不要回溯。
5.分治法
把一個復雜的問題分成兩個或更多的相同或相似的子問題，再把子問題分成更小的子問題……直到最後子問題可以簡單的直接求解，原問題的解即子問題的解的合並。
6.動態規劃法
動態規劃是一種在數學和計算機科學中使用的，用於求解包含重疊子問題的最優化問題的方法。其基本思想是，將原問題分解為相似的子問題，在求解的過程中通過子問題的解求出原問題的解。動態規劃的思想是多種演算法的基礎，被廣泛應用於計算機科學和工程領域。
7.迭代法
迭代是數值分析中通過從一個初始估計出發尋找一系列近似解來解決問題（一般是解方程或者方程組）的過程，為實現這一過程所使用的方法統稱為迭代法。

⑼ 《並行演算法的設計與分析》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《並行演算法的設計與分析》（陳國良）電子書網盤下載免費在線閱讀

資源鏈接：

鏈接：

書名：並行演算法的設計與分析

作者：陳國良

出版年份：2009-8

頁數：813

內容簡介：第3版在修訂版的基礎上進行了大幅度的修訂，新增加3章、重寫3章，改寫8章。《普通高等教育十一五國家級規劃教材·並行演算法的設計與分析(第3版)》系統深入地討論了計算機領域中諸多計算問題的並行演算法的設計和分析方法。在著重介紹各種並行計算模型上的常用和典型的並行演算法的同時，也力圖反映本學科的最新成就、學科前沿和發展趨勢。

全書共分二十章，包括基礎篇4章(緒論、設計技術、前綴計算、排序和選擇網路)，並行演算法篇9章（排序和選擇演算法、分布式演算法、並行搜索、選路演算法、串匹配、表達式求值、上下文無關語言、圖論演算法、計算幾何），數值並行演算法篇3章（矩陣運算、數值計算、快速傅氏變換），理論篇4章（組合搜索、隨機演算法、VLSI計算理論、並行計算理論）。

《普通高等教育十一五國家級規劃教材·並行演算法的設計與分析(第3版)》取材豐富，內容系統深入，可作為高等學校計算機及其他信息類有關專業高年級本科生和研究生的教材，也可供從事計算機科學理論和並行演算法研究的科技人員閱讀參考。

《普通高等教育十一五國家級規劃教材·並行演算法的設計與分析(第3版)》初版曾獲1994年度教育部高等學校優秀教材一等獎和1997年度國家級教學成果二等獎。