并行计算，公务员辞去领导职务后的职级规定？
1、公务员辞去领导职务后，一般情况下，领导岗位满一年试用期满。辞去现有领导职务后，即可享受原领导岗位对应职级。如：实职正科即对应二级主任科员。一般工资待遇不变，以后随着资历增加符合年限可晋升一级主任科员。处级亦然。
2、辞去领导职务后的弊端。那就是非领导职级再晋升的问题。各单位非领导指数，受本单位同级别名额限制，很多情况是，僧多粥少。符合条件的人多，会出现非领导指数不够的尴尬局面。有的单位会优先照顾年纪大的，退休后腾出指标给年轻人，有的单位会优先考虑在职担当重任的同级别人员，以资鼓励。这就看各单位怎么把握了。
3、制度规定与现实执行的问题。虽然公务员条例规定了，各级别非领导职务晋升条件，但在实际执行过程中，每个地区执行标准不同，都会有一些不成文的陈规，如：有些地区和行业会根据你担任实职对应级别，在非领导职务晋升中，上套两级后，便不再考虑。各地区各行业的执行标准是会有差异的。
当然，随着国家机关管理的日趋规范，公务员管理条例会严格执行。实际问题以咨询当地组织部门政策为准。
python实现并行计算？
用 Python 做并行计算的途径有很多，比如说使用标准库中的 [threading 模块](https://docs.python.org/2/library/threading.html)进行线程级别的并行，[multiprocessing 模块](https://docs.python.org/2/library/multiprocessing.html)进行进程级别的并行，[concurrent.futures 模块](https://docs.python.org/3/library/concurrent.futures.html)实现异步并行，使用 [IPython.parallel 模块](https://ipython.org/ipython-doc/3/parallel/index.html)进行多种方式的并行，使用 [mpi4py 包](https://pypi.org/project/mpi4py/)进行 MPI 消息传递并行计算，等等。我的个人[简书专题](https://www.jianshu.com/c/5019bb7bada6)和 [CSDN 博客专栏](https://blog.csdn.net/column/details/26248.html)中有对用 Python 做并行计算的专门介绍并提供了大量的程序实例。
事业编九级晋升八级流程？
答：事业单位九级晋升八级分的流程有：
一是专业技术岗上九级升八级，是中级职称等级中的小晋升，其人员要在九级岗位上年度工作考核合格以上，又八级岗位有空缺就行。
二是管理岗九级进八级 (副科)，是科员晋升副科。该人人员要在九级岗上任职满三年以上，任职期间年度工作考核合格以上，经组织人事部门按干部选择任用程序走考察程序，要通过考察和公示，又八级岗上有空岗。
怎么用一根网线连接两台电脑进行并行或者分布式的计算？
两台电脑都需手动配置IP地址及DNS，其中一台做主机，另一台电脑DNS地址设置其中一台主机的IP地址即可互联互通。
如何才能让软件在巨型机上高效率并行计算？
假设题主的前提是软件不做修改或并行编译优化的话，单核程序放在多核上跑，能不能提升性能?这个要看你的软件是怎么写的。
如果你的程序中只有一个工作线程，那么多核没有帮助，性能还是由多核中的单核性能决定的。如果你的程序有多个工作线程，那么操作系统会将不同的线程调度到不同的核上运行，能提升一定的并发度。但是通常情况下多个线程之间还有一些同步处理，这样不可避免要用锁，那么线程并行执行时间就由最慢的那个线程决定。
所以，想要充分发挥多核的性能，还是有些事情要做的。一个是并行编译优化，intel提供了并行编译优化软件，可以把类似for循环这样的语句并行化执行。但这个优化幅度是优先的。
更好的方式是代码做优化，把大的计算任务切分成各自独立的计算任务，然后用多线程来并行处理。这样能提升单个系统上的运行性能。
但是，按照题主的需求，多核还不一定能满足要求，需要多主机才行。题主提到的巨型计算机通常都是多主机组成的。当然也有大型机、小型机这种超高性能的单系统，但这种系统成本是高昂的，而题主的需求更适合用多台服务器来做分布式并行处理。这种情况下就要编写分布式并行执行的代码。可以基于一些成熟的分布式并发框架来开发，例如hadoop。hadoop主要做了两件事：一个是高速分布式文件系统用于超大数据集的快速访问。一个是mapreduce，简单来说就是把一件事分解成很多件事并行处理，然后再汇总结果。
纯手打。
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