OpenMP是一种应用于多处理器程序设计的并行编程处理方案，它提供了对于并行编程的高层抽象，只需要在程序中添加简单的指令，就可以编写高效的并行程序，而不用关心具体的并行实现细节，降低了并行编程的难度和复杂度。也正因为OpenMP的简单易用性，它并不适合于需要复杂的线程间同步和互斥的场合。

 学习编程

 GPU（graphical processing unit）是显卡内用于图形处理的器件。和CPU相比，CPU是串行执行，而GPU是多个核并行执行。GPU是一个高性能的多核处理器，有很高的计算速度和数据吞吐率。在GPU上的运算能获得相对于CPU而言很高的加速比。第一、第二代GPU出现的时候，GPU不是可编程的[4]。当第三代GPU出现的时候，GPU开始用于图形编程，研究者们给GPU烧制程序，进行图像处理。GPU的并行流处理能力吸引了并行计算的研究者，研究者们借助图形编程的概念，把计算操作转化成图形纹理操作。这个时候GPU计算，需要对图形概念有比较深的了解，编程比较复杂。第四代GPU以NVIDIA的GeForce系列显卡为代表，开始提供专门用于通用计算的技术，并且出现了CUDA[17]、openCL[6]等基于c语言的通用编程语言。GPU用于并行计算的技术称为GPGPU（general purpose GPU）[4]。GPGPU涉及的范围很广，包括了几何计算、蛋白质模拟、优化计算、偏微分方程等

CUDA 是 NVIDIA 的 GPGPU 模型，它使用 C 语言为基础，可以直接以大多数人熟悉的 C 语言，写出在显示芯片上执行的程序，而不需要去学习特定的显示芯片的指令或是特殊的结构。”

 很多大型项目的编译都是通过 Makefile 来组织的, 如果没有 Makefile, 那很多项目中各种库和代码之间的依赖关系不知会多复杂.

 想开发一个代码动态执行工具。

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 Apache Cordova是一个开源的移动开发框架。允许你用标准的web技术-HTML5,CSS3和JavaScript做跨平台开发。 应用在每个平台的具体执行被封装了起来，并依靠符合标准的API绑定去访问每个设备的功能，比如说：传感器、数据、网络状态等。

 想基于Python搞微服务，学学相关的框架。

Android产品应用开发，如何构建一个易于维护、可扩展、高性能的应用。 

 求资料，想系统学习一下

从基础到应用开发的。

Sonar 是一个用于代码质量管理的开放平台。通过插件机制，Sonar 可以集成不同的测试工具，代码分析工具，以及持续集成工具。与持续集成工具（例如 Hudson/Jenkins 等）不同，Sonar 并不是简单地把不同的代码检查工具结果（例如 FindBugs，PMD 等）直接显示在 Web 页面上，而是通过不同的插件对这些结果进行再加工处理，通过量化的方式度量代码质量的变化，从而可以方便地对不同规模和种类的工程进行代码质量管理。 
　　在对其他工具的支持方面，Sonar 不仅提供了对 IDE 的支持，可以在 Eclipse和 IntelliJ IDEA 这些工具里联机查看结果；同时 Sonar 还对大量的持续集成工具提供了接口支持，可以很方便地在持续集成中使用 Sonar。 
　　此外，Sonar 的插件还可以对 Java 以外的其他编程语言提供支持，对国际化以及报告文档化也有良好的支持。

 求Node.js高级应用开发的资料

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 Drools是一款基于Java的开源规则引擎
　　实现了将业务决策从应用程序中分离出来。

　　优点：
　　　　1、简化系统架构，优化应用
　　　　2、提高系统的可维护性和维护成本
　　　　3、方便系统的整合
　　　　4、减少编写“硬代码”业务规则的成本和风险

Spring Cloud为开发人员提供了快速构建分布式系统中一些常见模式的工具（例如配置管理，服务发现，断路器，智能路由，微代理，控制总线）。分布式系统的协调导致了样板模式, 使用Spring Cloud开发人员可以快速地支持实现这些模式的服务和应用程序。

想对C++工程师进行能力评测。