##Longest Common Subsequence Parallelization with MPI, OpenMP, PThreads ###Design 每个线程/进程将处理 F 表的一列，并根据 DP 公式进行计算。 代码中略有变化，因为这里每个线程将负责一行，因为此矩阵加载到缓存中的方式。 对于每个线程，tow 和 column 被分成更小的切片用于计算和缓存重用，从而产生用于计算的子矩阵块。 由于 F 矩阵中的每个条目都依赖于正上方、左侧和左上角对角线位置的三个条目，因此相同的依赖关系将应用于每个子矩阵计算（取决于其他 3 个块，更具体地说：它需要上方块的最底行，左侧块的最右列，以及前一个对角块的右下方条目）。 由于这个限制，线程必须使用屏障同步，以对角线顺序，从整个 F 表矩阵的左上角位置开始到右下角。 PThreads 实现： 对于 PThreads 特定代码，m

由于底层的 TCP 无法理解上层的业务数据， 所以在底层是无法保证数据包不被拆分和重 组的， 这个问题只能通过上层的应用协议栈设计来解决， 根据业界的主流协议的解决方案， 可以归纳如下。 （1） 在包尾增加分割符， 比如回车换行符进行分割， 例如 FTP 协议； （2） 消息定长， 例如每个报文的大小为固定长度 200 字节， 如果不够， 空位补空格；

应广是采用自己的IDE进行变成，并且采用的是mini-c的编程语言，这种语言介于汇编和c之间，学习起来有点云里雾里，但是好处也很多，软件内集成了很多现成的编程，只需要稍加修改就可以啦。 但缺点也较为明显，网上的教程和资料真的超级少，而且比较低端！！！

必须用4554客户端，config里有按键绑定，可自行参照

通常可以将信息抽象为有限字母上的字符序列。 随着大数据时代的到来，来自各个应用领域（例如，生物序列）的序列的长度和大小不断增加，导致了经典的NP难题，即寻找多个序列的多个最长公共子序列（即MLCS问题在生物信息学，计算基因组学，模式识别等领域具有许多应用），成为研究热点并面临严峻挑战。 在本文中，我们首先揭示了基于主导点的MLCS算法很难应用于长序列和大规模序列比对。 为了克服它们的缺点，基于提出的问题解决模型和并行拓扑排序策略，我们提出了一种新颖的高效并行MLCS算法。 对随机序列和生物学序列的基准数据集进行的综合实验表明，该算法的时间和空间复杂度仅与对齐序列的优势线性相关，并且该算法大大优于现有算法的状态。先进的基于优势点的MLCS算法，因此非常适合于长距离和大规模序列比对。

空气环境问题越发成为人们关注的焦点.除了工厂排放的各种废气，私家车的普及都导致了当前令人担忧的空气环境状况.国家相关部门也开始加大对空气环境的治理，提出了环境质量网格化监测的相关政策.在此背景下，市场涌现出很多微型监测仪器，但由于自身内部的传感器精准度不够，存在数据偏差的问题.为了解决这一问题，本文通过利用神经网络技术中的长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）模型结合半监督学习方法，达到提高监测数据的精准度的目的.通过与其它模型进行对比分析，该方法达到了一定的效果.

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本教程虽号称高速上手教程，但实际上对 C++11/14 的相关特性做了一个较为全面的介绍，读者可以自行根据下面的目录选取感兴趣的内容进行学习，快速熟悉需要了解的内容，这从某种意义上来说，也算是高速上手了。 这些特性并不需要全部掌握，只需针对特定的应用场景，学习、查阅最适合自己的新特性即可。 值得一提的是，本教程在介绍这些特性的过程中，尽可能简单明了的介绍了这些特性产生的历史背景和技术需求，这为理解这些特性、运用这些特性提供了很大的帮助。 封面 1 目录 2 高速上手 C++ 11/14 3 引言 3 目标读者 3 本书目的 4 内容一览 4 赞助 7 交流 7 致谢 8 版权声明 8 第一章 C++11/14 简介 9 一、被弃用的特性 9 二、与 的兼容性 9 进一步阅读的参考资料 11 第二章 语言可用性的强化 13 一、本节内容 13 二、 与 14 三、类型推导 17 四、区间迭代 20 五、初始化列表 20 六、模板增强 22 七、面向对象增强 27 八、强类型枚举 31 总结 32 进一步阅读的参考资料 33 第三章 语言运行期的强化 34 一、本节内容 34 二、 表达式 34 二、函数对象包装器 37 三、右值引用 40 总结 48 第四章 对标准库的扩充：新增容器 49 一、本节内容 49 二、 和 49 三、无序容器 50 四、元组 53 总结 56 第五章 对标准库的扩充：引用计数与智能指针 58 一、本节内容 58 二、 与引用计数 58 三、 59 四、 60 五、 62 总结 64 进一步阅读的参考资料 64 第六章 正则表达式库 66 一、本节内容 66 二、正则表达式简介 66 三、 及其相关 68 总结 70 进一步阅读的参考资料 71 第七章 语言级线程支持 72 一、本节内容 72 二、 72 三、 72 总结 77 进一步阅读的参考资料 77 第八章 其他杂项 78 一、本节内容 78 二、新类型 78 三、 的修饰和操作 78 四、字面量 81 总结 83 第九章 扩展主题： C++17 简介 84 一、本节内容 84 二、主要入选特性 84 三、未入选特性 87 总结 89 进一步阅读的参考资料 89

长整数四则运算数据结构专业课程设计.doc

针对网络入侵检测准确率偏低而误报率偏高的问题，提出一种融合卷积神经网络（CNN）与双向长短期记忆（ BILSTM）网络的网络入侵检测方法。对 Kddcup99数据集进行预处理，并分别使用CNN模型、 BILSTM模型提取局部特征和长距离依赖特征，通过注意力机制计算特征的重要性，利用 softmax分类器获得最终的分类结果实验结果表明，与基于CNN和基于LSTM的方法相比，该方法的网络入侵检测效果较好，其准确率可提高至95.0%，误检率可降低至5.1%。