一、问题描述实现梯形积分法的MPI编程熟悉并掌握MPI编程方法，探讨不同规模对不同实现方式(MPI,Pthread,openmp)的影响。二、算法设计实现与复杂性分析梯形积分法的计算原理：2.1 MPI实现//单步计算double Trap(double left,double right,int count,double len){ double estimate, x; int i; estimate = (fun(left) + fun(right)) / 2.0; for (i = 1; i < count - 1;i++){ x = left + i * len; estimate += fun(x); } estimate = estimate * len; return estimate;}int main(int argc,char*argv[]){ MPI_Init(&argc, &argv); int my_rank, comm_sz; double h, localA, localB; double localInt, totalInt; int source; MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &my_rank); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &comm_sz); clock_t BeginTime = clock(); h = (b - a) / n; double localN = n / comm_sz; localA = a + (my_rank * localN * h); localB = localA + localN * h; if (my_rank == comm_sz - 1) { localN = n - (comm_sz - 1) * localN; localB = b; } localInt = Trap(localA, localB, localN, h); if (my_rank != 0) { MPI_Send(&localInt, 1, MPI_DOUBLE, 0, 0, MPI_COMM_WORLD); } else //0号线程负责收集结果加和 { totalInt = localInt; for (source = 1; source < comm_sz; source++) { MPI_Recv(&localInt, 1, MPI_DOUBLE, source, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE); totalInt += localInt; } } clock_t EndTime = clock(); if (my_rank == 0) { printf("n = %d\n", n); printf("from %f to %f = %f\n", a, b, totalInt); double costTime = (double)(EndTime - BeginTime) / CLK_TCK; printf("MPI:%fms\n", costTime); } MPI_Finalize(); return 0;}2.2 pthread实现void* Pthreadboot(void *parm){//使用pthread threadParm_t *p = (threadParm_t *) parm; double h, x, my_result ; double local_a , local_b ; int i, local_n ; int my_rank = p->threadId; // printf("rank:%d",my_rank); h = (b-a)/n; local_n = n/thread_count ; local_a = a + my_rank*local_n*h; local_b = local_a + local_n*h; my_result=Trap(local_a,local_b,local_n,h); pthread_mutex_lock(&mutex); global_result += my_result; pthread_mutex_unlock(&mutex); pthread_exit(NULL);}//...//main函数中： //pthread pthread_t thread[thread_count]; threadParm_t threadParm[thread_count]; pthread_mutex_init(&mutex,NULL); clock_t BeginTime1 = clock(); for (int i = 0; i < thread_count; i++) { threadParm[i].threadId = i; pthread_create(&thread[i], NULL, Pthreadboot, (void *)&threadParm[i]); } for (int i = 0; i < thread_count; i++) { pthread_join(thread[i], NULL); } clock_t EndTime1 = clock(); double costTime1 = (double)(EndTime1 - BeginTime1) / CLK_TCK; printf("n = %d,thread_count=%d\n", n,thread_count); printf("from %f to %f = %f\n", a, b, global_result);2.3 openmp实现void OpenMPboot(){ double h, x, my_result ; double local_a , local_b ; int i, local_n ; int my_rank = omp_get_thread_num(); int thread_count = omp_get_num_threads(); h = (b-a)/n; local_n = n/thread_count ; local_a = a + my_rank*local_n*h; local_b = local_a + local_n*h; my_result=Trap(local_a,local_b,local_n,h); # pragma omp critical global_result += my_result ;}//...//main函数中：//openmp clock_t BeginTime2 = clock(); # pragma omp parallel num_threads(thread_count) OpenMPboot(); clock_t EndTime2 = clock(); double costTime2 = (double)(EndTime2 - BeginTime2) / CLK_TCK; printf("n = %d,thread_count=%d\n", n,thread_count); printf("from %f to %f = %f\n", a, b, global_result);2.4 串行实现void Serialboot(){ //串行 clock_t BeginTime = clock(); double h = (b - a) / n; double result = Trap(a, b, n, h); printf("n = %d\n", n); printf("from %f to %f = %f\n", a, b, result); clock_t EndTime = clock(); double costTime = (double)(EndTime - BeginTime) / CLK_TCK; // printf("Serial:%fms\n", costTime); printf(":%f\n", costTime);}三、实验结果分析 实验环境：操作系统linux，鲲鹏通用计算增强型 | kc1.large.2 | 2vCPUs | 4GiB实验数据：f(x)=x*x*x线程数： 6;边界：a=2, b=10;计时方法：<time.h>的clock实验设计与结果：运行结果实例： 实验结果：算法/规模100050002500012500062500031250001562500078125000MPI7.4947.517.4747.5257.73115.4320.74687.664串行0.0070.0330.1620.8094.04320.154100.56502.307Pthread0.390.2930.5451.0694.29620.474101.488503.605OpenMP0.2170.1370.3740.9134.11920.297101.455504.682结果分析：在本实验环境、实验数据条件下，可见openmp、串行、Pthread运行时间相差不大；在规模较小时，MPI时间效率比其他三种算法低，运行时间长，随着规模增大，MPI算法能稳定在7ms左右，而其他三种算法运行时间随规模增大而增加；当规模达到百万及以上数量级时，MPI编程运行时间明显比其他三种要少，随着规模增大，运行时间增大，但也明显比其他三种缓慢。单从本实验的表现来看，MPI的执行效率相对来说更高一点，可能是因为多台主机多个进程多个CPU确实会更快一些。备注：1.基础配置：2.网络配置：3.makefileEXECS=trap_mpiMPICC?=mpiccall: ${EXECS}trap_mpi: trap.c sudo ${MPICC} -o trap_mpi trap.c -pthread -fopenmpclean: sudo rm -f ${EXECS}4.configecs-hw-0001:2ecs-hw-0002:2ecs-hw-0003:2

标记内容:共享型负载均衡 公网 既支持公网流量请求又支持私网流量请求。 ELB绑定弹性公网IP，支持公网流量请求的，称为公网负载均衡器。 ELB绑定私网IP，支持私网流量请求的，称为私网负载均衡器。 私网 ELB绑定私网IP，支持私网流量请求的，称为私网负载均衡器。文档反馈:描述重复、冲突。 页面链接：https://support.huaweicloud.com/productdesc-elb/elb_pro_01_0004.html

步骤三：设置Nginx安全级别 查看应用镜像是否正常启动，正常启动后再执行步骤2。 待云耀云服务器L实例处于“运行中”状态后，单击资源卡片。 在资源管理界面“镜像信息”区域单击“管理”进入管理界面，检查应用镜像是否正常启动。 没找到 页面链接：https://support.huaweicloud.com/bestpractice-hcss/practice_wp_0002.html

标记内容:OU文档反馈:为啥同一篇文档 会出现OU和组织单元，建议这里修改为组织单元，保存文本一致。 页面链接：https://support.huaweicloud.com/productdesc-organizations/org_01_0015.html

云服务器基本信息里面的名称，建议修改后在服务器中的主机名称能够进行同步，这样方便服务器与云上的名称对应，建设进入系统操作命令https://console.huaweicloud.com/ecm/?agencyId=0b2ba5527fcf49b7a2817693543f0a83&region=cn-north-4&locale=zh-cn#/ecs/manager/vmList/vmDetail/basicinfo?instanceId=a6a2179e-c178-494d-8b64-dcaebb36e7f7

我搜所的问题和实际页面完全不一致，我搜索如何更改内网地址，结果进来全是广告，我搜索的问题答案也不知道去哪里找，我有比较紧急的问题，这个页面浪费了我的时间，也增加了`1问题的复杂度，用户体验极差 页面链接：https://support.huaweicloud.com/topic/252860-2-R

1、登陆已经购买好的云服务器，登陆用户root并输入密码2、使用wegt下载porting advisor3、下载完解压4、进入解压目录，安装porting advisor5、打开浏览器，进入https://IP:8084(其中ip为购买云服务器的ip地址)，首次登陆用户名为portadmin，密码需要自己设置6、选择源码迁移页面，源码存储为portingtest,其他参数参照下图7、开始分析后可查看报告，进入源码建议可以具体修改代码，最后点击保存则修改完成。本人为初学者小白，以上仅是个人见解，欢迎各位大佬指点

安装了java环境 通过java -version 也能看到java版本 但是执行tail 命令查看日志时 却报错 nohup: failed to run command 'java': No such file or directory

最近公司有将英伟达显卡上的AI模型迁移到华为昇腾芯片上的需求，我按照华为官方提供的操作步骤安装驱动和固件，但下载CANN软件需要权限，权限申请需要设备序列号或者合同号，而我是购买的华为云昇腾服务器，并且我按照官方的步骤，在当前购买的服务器上查询不到NPU型号，也不清楚目前服务器的硬件产品。

“开始”界面，有一个服务器未识别为“华为云服务器”

按照历史客服的答复，并无此选项，实际命令和IDE客户端冲突了（ctrl+p）

OpenStack环境搭建: 是完全按照官方文档“HCIP_Cloud_Computing_V5.0"实验手册所配置的。我在网上查到的解决办法是要在这条路径下etc/nova/nova.conf的文件中添加下列代码：[vnc] enabled = True vncserver_listen = 0.0.0.0 vncserver_proxyclient_address = $my_ip novncproxy_base_url = http://controller:6080/vnc_auto.html但是修改保存了.conf文件后（我已经试过把address和url都换成了我的云服务器的外网IP地址），同样还是显示连接实例控制台超时。有大佬可以帮忙解答一下是什么原因吗？多谢🙏截图如下：无法加载控制台 在点击“点击此处只显示控制台”后，会跳转并定向到此私有IP http://172.16.0.107:6080/vnc_lite.html?path=%3Ftoken%3D44087998-a2a1-468e-b2af-c5af32a1ebf6&title=Instance_web_01(68ef2c1b-1c8f-4b72-b5b1-02d2e2b12a30)，同时显示超时

租户：hisn001开发环境：ROMA20.0、测试桩选择“服务集成 > API网关 > API授权”，单击“所属应用”，输入“华为视频分析平台测试桩”，选中搜索出的该应用并单击“确定”单击“查询”，查询“华为视频分析平台测试桩”应用下的所有接口。全部选中接口，单击“批量授权”，配置白名单信息并单击“确认”切入 华为视频分析平台 应用选择“服务集成 > Live Data > 资源管理 > 环境配置”。配置如下参数选择“服务集成 > Live Data > 资源管理 > 密码箱管理将应用中心下 视频分析平台（非测试桩）配置的密钥 设置到该制定publicsherAPpkey中，如下最后，选择“服务集成 > API网关 > API测试”。搜索“查询布防任务”，单击“测试”。​​​​结果返回为请帮忙解决下

对于一些高并发项目如果线上环境出现异常或者在测试环境需要进行压力测试时，往往需要将生成环境的流量转发到测试环境。如何实现无侵入式的流量转发呢？一般使用流量拷贝工具。几款流量复制工具：goreplay: cid:link_2tcpreplay: cid:link_1tcpcopy: cid:link_0Nginx模块ngx_http_mirror_module，在Nginx 1.13.4中开始引入，使用前请检查nginx版本GoReplay  Goreplay是一款由国内知名安全公司开发的网络流量分析工具，它可以帮助用户实时监控、分析和还原网络流量，从而为用户提供有力的网络安全保障。Goreplay的主要功能包括：实时监控、流量捕获、流量分析、恶意软件检测等。通过这些功能，Goreplay可以帮助用户快速发现并解决网络安全问题。Goreplay具有实时监控功能。用户可以通过Goreplay实时查看网络流量，了解网络状况。当发现异常流量时，Goreplay会立即发出警报，提醒用户采取相应措施。此外，Goreplay还支持多种协议，如HTTP、TCP、UDP等，可以满足不同场景下的网络监控需求。Goreplay具有流量捕获功能。用户可以通过Goreplay捕获感兴趣的网络流量，进行详细的分析。Goreplay支持多种数据包格式，如PCAP、Ethernet等，可以满足不同用户的需求。同时，Goreplay还支持自定义过滤规则，可以根据用户的需要对流量进行筛选和处理。Goreplay具有流量分析功能。通过对捕获的网络流量进行深度分析，Goreplay可以识别出其中的恶意软件、僵尸网络等威胁。对于发现的恶意软件，Goreplay会自动生成病毒特征库，以便后续的病毒检测和防护。此外，Goreplay还支持多种数据分析方法，如统计分析、关联分析等，可以帮助用户更好地理解网络流量信息。Goreplay具有恶意软件检测功能。通过对捕获的网络流量进行实时检测，Goreplay可以发现其中的恶意软件。对于发现的恶意软件，Goreplay会自动生成报告，并提供相应的解决方案。此外，Goreplay还支持与其他安全设备的联动，可以实现全面的网络安全防护。Goreplay作为一款强大的网络流量分析工具，为用户提供了全方位的网络安全保障。通过实时监控、流量捕获、流量分析等功能，Goreplay可以帮助用户快速发现并解决网络安全问题。在未来的网络安全领域，Goreplay将发挥越来越重要的作用。使用命令import pcapydef packet_handler(pkt): print(pkt.summary())# 打开网络接口interface = pcapy.open_live("eth0", 65536, 1, 0)# 设置过滤器interface.setfilter("tcp and port 80")# 开始捕获数据包interface.loop(-1, packet_handler)#流量复制> gor --input-raw :8080 --output-http http://localhost:8081 --output-http-url-regexp ^www.

什么是站群？怎么做？刚才我们讲到站群的定义和理解，现在我们来了解一下什么是群站。单从字面上理解，群站就是一群网站。所有者同样为一个站长或者一个团队，不同点就是这些网站之间没有任何的联系，比如轮链。简单来说就是一群网站相互之间没有任何关系，在每台服务器虚拟主机中存在很多独立个体的网站。以前我们在YY和站群培训中提到过站群和群站，屡次强调站群和群站之间的不同点。目的就是为了让大家了解这二种方法，在百度对站群的态度上，我们可以一窥全豹。在站群普遍的日子不好过的状态当中，而群站的概念却被某些站长在熟练的动作当中。对于SEO来讲，可能效果没有那么好，但是对于生存性上来说，这个不得不说是群站和站群最大的区别了。由于网站之间没有所谓的轮链，也没有所谓的链轮，那么对于搜索引擎来讲，都是独立性的网站。那么我们再从域名所有者等其它方式来让搜索引擎混淆，在文章质量上提高一些，那么我们就可以延伸出精品群站的概念，相对于现在的操作模式和操作方法来讲，无论是精力，还是投资成本，都会大幅度提高，甚至个人站长只能完成很少部份的网站，这个群站不再像以前那样，个人站长可以依靠软件来管理成百上千个网站。那么做群站有没有前途呢?群站的概念是为了避免搜索引擎封杀，同时避免成为轮链的一个环节，更重要的是，脱离现在的垃圾网站，我想生存期长久，可能意味着更多。如果再通过数据化营销，那么我们不再依靠SEO，不再依靠各种平台的限制，从而走出一条更为开阔的道路。