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學生職業成果

12%

完成這些課程後已開始新的職業生涯
可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始,按照自己的計劃學習。
可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
中級
完成時間大約為19 小時
英語(English)
字幕:英語(English)

您將獲得的技能

DataflowParallel ComputingJava ConcurrencyData Parallelism

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講師

提供方

莱斯大学 徽標

莱斯大学

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

內容評分Thumbs Up95%(3,006 個評分)Info
1

1

完成時間為 1 小時

Welcome to the Course!

完成時間為 1 小時
1 個視頻 (總計 1 分鐘), 5 個閱讀材料, 1 個測驗
1 個視頻
5 個閱讀材料
General Course Info5分鐘
Course Icon Legend5分鐘
Discussion Forum Guidelines5分鐘
Pre-Course Survey10分鐘
Mini Project 0: Setup10分鐘
完成時間為 4 小時

Task Parallelism

完成時間為 4 小時
7 個視頻 (總計 42 分鐘), 6 個閱讀材料, 2 個測驗
7 個視頻
1.2 Tasks in Java's Fork/Join Framework5分鐘
1.3 Computation Graphs, Work, Span7分鐘
1.4 Multiprocessor Scheduling, Parallel Speedup8分鐘
1.5 Amdahl's Law5分鐘
ReciprocalArraySum using Async-Finish (Demo)4分鐘
ReciprocalArraySum using RecursiveAction's in Java's Fork/Join Framework (Demo)5分鐘
6 個閱讀材料
1.1 Lecture Summary5分鐘
1.2 Lecture Summary5分鐘
1.3 Lecture Summary5分鐘
1.4 Lecture Summary5分鐘
1.5 Lecture Summary5分鐘
Mini Project 1: Reciprocal-Array-Sum using the Java Fork/Join Framework10分鐘
1 個練習
Module 1 Quiz30分鐘
2

2

完成時間為 4 小時

Functional Parallelism

完成時間為 4 小時
7 個視頻 (總計 40 分鐘), 6 個閱讀材料, 2 個測驗
7 個視頻
2.2 Futures in Java's Fork/Join Framework5分鐘
2.3 Memoization6分鐘
2.4 Java Streams5分鐘
2.5 Data Races and Determinism9分鐘
ReciprocalArraySum using RecursiveTask's in Java's Fork/Join Framework (Demo)3分鐘
Parallel List Processing Using Java Streams (Demo)4分鐘
6 個閱讀材料
2.1 Lecture Summary10分鐘
2.2 Lecture Summary10分鐘
2.3 Lecture Summary10分鐘
2.4 Lecture Summary10分鐘
2.5 Lecture Summary10分鐘
Mini Project 2: Analyzing Student Statistics Using Java Parallel Streams10分鐘
1 個練習
Module 2 Quiz30分鐘
完成時間為 23 分鐘

Talking to Two Sigma: Using it in the Field

完成時間為 23 分鐘
2 個視頻 (總計 13 分鐘), 1 個閱讀材料
2 個視頻
Industry Professionals on Parallelism - Jake Kornblau and Margaret Kelley, Software Engineers6分鐘
1 個閱讀材料
About these Talks10分鐘
3

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完成時間為 4 小時

Loop Parallelism

完成時間為 4 小時
7 個視頻 (總計 41 分鐘), 6 個閱讀材料, 2 個測驗
7 個視頻
3.2 Parallel Matrix Multiplication4分鐘
3.3 Barriers in Parallel Loops5分鐘
3.4 Parallel One-Dimensional Iterative Averaging8分鐘
3.5 Iteration Grouping/Chunking in Parallel Loops6分鐘
Parallel Matrix Multiplication (Demo)4分鐘
Parallel One-Dimensional Iterative Averaging (Demo)5分鐘
6 個閱讀材料
3.1 Lecture Summary10分鐘
3.2 Lecture Summary10分鐘
3.3 Lecture Summary10分鐘
3.4 Lecture Summary10分鐘
3.5 Lecture Summary10分鐘
Mini Project 3: Parallelizing Matrix-Matrix Multiply Using Loop Parallelism10分鐘
1 個練習
Module 3 Quiz30分鐘
4

4

完成時間為 5 小時

Data flow Synchronization and Pipelining

完成時間為 5 小時
7 個視頻 (總計 38 分鐘), 7 個閱讀材料, 2 個測驗
7 個視頻
4.2 Point-to-Point Sychronization with Phasers4分鐘
4.3 One-Dimensional Iterative Averaging with Phasers4分鐘
4.4 Pipeline Parallelism5分鐘
4.5 Data Flow Parallelism5分鐘
Phaser Examples6分鐘
Pipeline & Data Flow Parallelism7分鐘
7 個閱讀材料
4.1 Lecture Summary10分鐘
4.2 Lecture Summary10分鐘
4.3 Lecture Summary10分鐘
4.4 Lecture Summary10分鐘
4.5 Lecture Summary10分鐘
Mini Project 4: Using Phasers to Optimize Data-Parallel Applications10分鐘
Exit Survey10分鐘
1 個練習
Module 4 Quiz30分鐘
完成時間為 20 分鐘

Continue Your Journey with the Specialization "Parallel, Concurrent, and Distributed Programming in Java"

完成時間為 20 分鐘
2 個視頻 (總計 10 分鐘), 1 個閱讀材料
2 個視頻
Industry Professional on Distribution - Dr. Eric Allen, Senior Vice President, Two Sigma6分鐘
1 個閱讀材料
Our Other Course Offerings10分鐘

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來自PARALLEL PROGRAMMING IN JAVA的熱門評論

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關於 Parallel, Concurrent, and Distributed Programming in Java 專項課程

Parallel, concurrent, and distributed programming underlies software in multiple domains, ranging from biomedical research to financial services. This specialization is intended for anyone with a basic knowledge of sequential programming in Java, who is motivated to learn how to write parallel, concurrent and distributed programs. Through a collection of three courses (which may be taken in any order or separately), you will learn foundational topics in Parallelism, Concurrency, and Distribution. These courses will prepare you for multithreaded and distributed programming for a wide range of computer platforms, from mobile devices to cloud computing servers. To see an overview video for this Specialization, click here! For an interview with two early-career software engineers on the relevance of parallel computing to their jobs, click here. Acknowledgments The instructor, Prof. Vivek Sarkar, would like to thank Dr. Max Grossman for his contributions to the mini-projects and other course material, Dr. Zoran Budimlic for his contributions to the quizzes, Dr. Max Grossman and Dr. Shams Imam for their contributions to the pedagogic PCDP library used in some of the mini-projects, and all members of the Rice Online team who contributed to the development of the course content (including Martin Calvi, Annette Howe, Seth Tyger, and Chong Zhou)....
Parallel, Concurrent, and Distributed Programming in Java

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