Şu anda adlı kullanıcıyı takip ediyorsunuz
Kullanıcıyı takip etmede hata.
Bu kullanıcı kullanıcıların kendisini takip etmesine izin vermiyor.
Zaten bu kullanıcıyı takip ediyorsunuz.
Üyelik planınız sadece 0 takibe izin veriyor. Buradan yükseltme yapın.
başarılı bir şekilde takipten çıkarıldı
Kullanıcının takip edilmesinde hata.
adlı kullanıcıyı başarılı bir şekilde tavsiye ettiniz
Kullanıcıyı tavsiye etmede hata.
Bir şeyler yanlış gitti. Lütfen sayfayı yenileyin ve tekrar deneyin.
E-posta başarılı bir şekilde doğrulandı.
aachen,
germany
Şu anda burada saat 3:25 ÖÖ
Şubat 3, 2014 tarihinde katıldı
0
Tavsiye
Andre V.
@vehre
4,5
4,5
86%
86%
aachen,
germany
%100
Tamamlanmış İş
%100
Bütçe Dahilinde
%43
Zamanında
Mevcut değil
Tekrar İşe Alınma Oranı
High-Performance-Computing Design and Implementation
Andre V. ile işiniz hakkında iletişime geçin
Detayları sohbet üzerinden tartışmak için giriş yapın.
Portföy
Portföy
HandBrake server (handbrake_cli)
HandBrake server (handbrake_cli)
Değerlendirmeler
Değişiklikler kaydedildi
4 değerlendirme içinden 1 - 4 arasındakiler gösteriliyor
$1.000,00 USD
C
•
$149,00 USD
C++ Programming
•
Deneyim
Lead System Engineer
May 2009 - Oca 2014 (4 yıl, 8 ay)
* Development of the high-performance massive parallel core component and overall system design of search engine for touristic offers in C++ on Linux, Unix and Windows.
* Multi-paradigm parallelisation using IPC, OpenMP, and pthreads
* Organization of the local department including aquisition of employees
* Integration and design of (regression) tests
* Installation and administration of the servers and their infrastructur
* Responsible for server and network security
Research Assistant
Nis 2002 - Ara 2008 (6 yıl, 8 ay)
* Development of ADiMat, a source transformation AD-tool for MATLAB. Employing OOP-techniques in the design of the source code transformation module; utilizing the scanner and parser construction tools Flex, Bison and ANTLR and the RDBMS sqlite; the runtime system is a MATLAB class.
* Parallelisation of Fortran, C/C++ and Java programs; using threads, MPI and OpenMP.
* Teaching graduate students in parallel programming, MATLAB and automatic differentiation
* Organisation of an undergraduate course in pro
Eğitim
Ph.D. in Computer Science
(8 yıl)
Diploma in Computer Science
(6 yıl)
Nitelikler
Dr. rer. nat. (Ph.D.)
RWTH Aachen University
2009
Doctor of philosphie in computer science.
Yayınlar
Threads in an Undergraduate Course: A Java Example Illuminating Different Multithreading Approaches
Springer, 2004
Multithreading is a fundamental approach to expressing parallelism in programs. Since Java is emerging as the de facto standard language for platform independent software development in higher education, there is need for teaching multithreading in the context of Java. We use a simple problem from scientific computing to explain two different multithreading approaches to second-year students. More precisely, a simple boundary value problem is considered, which makes visible the differences between native Ja
Automatisches Differenzieren für MATLAB
http://darwin.bth.rwth-aachen.de/opus3/volltexte/2009/2680/
The interactive programming environment MATLAB is increasingly gaining popularity by enabling the user to tackle complicated mathematical problems easily. Implicit dynamic typing and a huge set of predefined functions allow rapid development of - not necessarily prototypical - programs. Under a variety of circumstances, many MATLAB programs need a way to efficiently compute accurate derivatives. The term automatic differentiation (AD) comprises a huge set of techniques to compute derivatives. Up to now AD-t
A Macro Language for Derivative Definition in ADiMat.
Springer, 2005
Any automatic differentiation tool for MATLAB needs to cope with the large number of functions provided by the toolboxes. For many of these functions, derivatives have to be defined. A powerful macro language for the derivative definition, embedded in the source transformation tool ADiMat, is introduced. The macro language consists of a part where the signature of a function is matched and another part specifying the derivative of that function. Several examples illustrate the expressiveness and use of the
Code optimization techniques in source transformations for interpreted languages
Springer, 2008
A common approach to implement automatic differentiation (AD) is based on source-to-source transformation. In contrast to the standard case in mathematical software that is concerned with compiled languages, AD for interpreted languages is considered. Here, techniques to improve code performance are introduced in transformations on a high-level rather than by an optimizing compiler carrying out these transformations on a lower-level intermediate representation. The languages MATLAB and CapeML are taken as e
Andre V. ile işiniz hakkında iletişime geçin
Detayları sohbet üzerinden tartışmak için giriş yapın.
Doğrulamalar
Sertifikalar
Önde Gelen Beceriler
Benzer Freelancerlara Göz Atın
Benzer Vitrinlere Göz Atın
Davet başarılı bir şekilde gönderildi!
Teşekkürler! Ücretsiz kredinizi talep etmeniz için size bir bağlantı gönderdik.
E-postanız gönderilirken bir şeyler yanlış gitti. Lütfen tekrar deneyin.
Panoya kopyalama başarısız, lütfen izinlerinizi düzenledikten sonra tekrar deneyin.
Panoya kopyalandı.
Ön izleme yükleniyor
Coğrafik konum için izin verildi.
Giriş oturumunuzun süresi doldu ve çıkış yaptınız. Lütfen tekrar giriş yapın.