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。”

 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（ge

 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。

 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。 

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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 

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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

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。

 Java项目开发Spring应该是最常被用到的框架了，但是老式的配置方式让人觉得特别的繁琐，虽然可以通过注解去简化xml文件的配置，但是有没有更简单的方式来帮我们完成这些重复性的事情呢？于是Spring Boot就出现了，Spring Boot极大的简化了Spring的应用开发，它采用约定优于配置的方式，让开发人员能够快速的搭建起项目并运行起来。