中文化與查價工具先安裝。 找一個開荒BD直接開始遊玩，第一隻角色通常會爛掉(不夠強、破不了關)，可以回頭開始慢慢研究怎模提升角色或是找有手把手教學的攻略。 60等開啟交易系統，可以安裝網頁交易市集中文化與套件 主線打完等於剛開始打開這遊戲，遊戲內的新手訓練剛結束。 可以開始建構自己的角色。 自己定每隻角色遊戲目標，不見得每隻都會需要把終局全通:攻堅型: 異界輿圖打到T16全開、過終局王(紅藍王、塑界者、尊師、綠門、賽勒斯、釋界..等)、手動練到95 速刷型: 強度相對低的機體瘋狂刷圖，快速累積遊戲資源。 乞丐型: 只挑特別便宜的裝備來遊玩。 揮霍大撒幣型: 有資源之後組各種奇奇怪怪又很強大的流派，會用上很強很貴的道具。 共通: 完成遊戲內挑戰。

1. anaconda 載點: https://www.anaconda.com/products/distribution 安裝: 要記得安裝路徑，設定環境變數要用，然後就下一步直到完成 2. 設定系統的環境變數: 使我們可以在cmd中使用conda windows+R 開啟執行，並輸入 SystemPropertiesAdvanced 確定後，會看到下面視窗，按下環境變數

編年史(百科全書): https://poedb.tw/tw/ pob: https://github.com/PathOfBuildingCommunity/PathOfBuilding/releases ninja: https://poe.ninja/challenge/builds 查價: https://snosme.github.io/awakened-poe-trade/download 永恆珠寶查詢: https://vilsol.github.io/timeless-jewels 官網交易: https://www.pathofexile.com/trade 官網交易插件: https://chrome.google.com/webstore/detail/tft-trade-extension/bikeebdigkompjnpcljicocidefgbhgl/related

Implementation 本次作業實作，我剛開始以為只有GCC能用，所以最開始只用純C的東西下去建構 在作業內容實作上根據以下架構實現: 目標是將極大的浮點數列(測資約5億筆)進行由小到大的排列 輸入有 可用的處理器數量、資料量、資料 將原始資料平均分割到相對應的處理器，針對處理器(RANK)進行負載平衡 每個處理器至少會被分配到總資料數量/處理器數量，多餘的資料依RANK序由小到大給各多給1個，這一步驟所有的處理器都需要算，因為耗時極短O(rank數量)，而處理完後每個RANK都能知道彼此的資料長度、起點與終點，實作上會更舒服。

Implementation Which algorithm do you choose in hw3-1? 我使用一般的Floyd-Warshall，搭配openmp 對for 平行化 How do you divide your data in hw3-2, hw3-3? 本次作業就是直接做題目給的範例切法 這邊加速的問題在於一個block跟shared memory可以開到多大

Implementation 本次作業實作，我先實作HW2A 把phtread 版本先實作做出來，在將此版本拓展到MPI+OPEN MP的模式. HW2A: 首先觀察結果，因為能量大的點都可能會很相近，所以分配THREAD時應該要將相近的點給不同的THREAD算，於是我根據THREAD數量，連續的分配PIXEL給不同的THREAD算能量大小。 for(int index = tid; index < maxidx; index+=MAX_THREADS) 如此實作完，發現排行榜上，我的耗時依然是前段人的2倍，但經過各項觀察，我認為程式已經沒太多可以精簡的步驟，所以只剩下SIMD指令可以嘗試。 在SIMD指令下，我使用 _m128d讓一個THREAD每次都計算相鄰的2個PIXEL。 for(int index = tid*2; index < maxidx; index+=MAX_THREADS*2)

工作分配 Member duty 楊+韓 背景，研究方法 白+謝+tina+OIFO survey