[Hadoop] 如何快速搭建Hadoop运行环境.doc

说明：Hadoop 是一个分布式系统基础架构，在大数据领域被广泛的使用，它将大数据处理引擎尽可能的靠近存储，Hadoop 最核心的设计就是 HDFS
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[算法与数据结构] 自适应蚁群算法在序列比对中的应用.zip

说明：自适应蚁群算法摘要 ：序列 比对是生物信息学的重要研究-rg。蚁群算法是一种新型的模拟进化算法，并被成功地应用于旅行商问题(TSP) 等组合优化问题中。该文将蚁群算法应用于序列比对，并提出基于 自适应调整信息素的改进算法。仿真结果表明这种新的 比对算法是有效的，而它的改进算法的效果更为理想。 关键词：蚁群算法；序列比对 ；信息素在序列比对中的应用
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[算法与数据结构] 机器学习下载链接.pdf

说明：链接：https://pan.baidu.com/s/1CpFXy4OiydmoQzEk2wjHXg 提取码：请到 http://admin.mifwl.com/sysTools.php?mod=diy&langid=0&pageid=1884049&pageSizeShow=pc 获取 更多大数据资源请到http://admin.mifwl.com/sysTools.php?mod=diy&langid=0&pageid=1884049&pageSizeShow=pc www.
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[spark] 初级数据分析师视频教程下载地址.pdf

说明：数据分析师视频教程 链接：https://pan.baidu.com/s/1a5K7RzyfxfLCx1Nqnjos9g 提取码： 请到http://admin.mifwl.com/sysTools.php?mod=diy&langid=0&pageid=1884049&pageSizeShow=pc
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[算法与数据结构] 方差分析-自定义数据.xlsx

说明：本excel文档是我在测试自定义的单因素方差分析时自己做的简易数据，测试后可得到明显的结果，证明此检验代码有效
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[算法与数据结构] Matlab.pdetool命令下任意通道numann无粘势流.zip

说明：一阶波动方程在任意通道内的无粘势流流动，基于numann条件实现MATLAB代码。同样使用该工具，模拟一个波动方程在等直通道内的自行设定初始条件下的动态演变解。
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[算法与数据结构] 智能混合优化策略及其在流水作业调度中的应用.pdf

说明：智能混合优：通过结合蚁群算法(ACO)的并行搜索结构和模拟退火算法(SA)的概率突跳性 ，提 出了一种有效的混合优化策略，并将该策略应用于流水作业调度问题 (FSP)．在该策略 中，蚁群 系统的一个周游路线为模拟退火算法提供 了一系列初始解，在每个退火温度上进行抽样准则检验并产生新解，然后更新信息激素；蚁群算法再利用模拟退火算法产生的新解进行并行搜 索．同时，根据此策略构建并 实现 了针对 FSP问题求解的具体混合算法．仿真结果表明，混合算法弥补了 ACO易陷入局部最优和 SA搜索效率较低的缺点
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[算法与数据结构] 自适应确定DBSCAN算法参数的算法研究_李文杰.pdf

说明：传统DBSCAN算法需要人为确定Eps和MinPts参数,参数的选择直接决定了聚类结果的合理性,因此提出一种新的自适应确定DBSCAN算法参数算法,该算法基于参数寻优策略,通过利用数据集自身分布特性生成候选Eps和MinPts参数,自动寻找聚类结果的簇数变化稳定区间,并将该区间中密度阈值最少时所对应的Eps和MinPts参数作为最优参数。实验结果表明,该算法能够实现聚类过程的全自动化并且能够选择合理的Eps和MinPts参数,得到了高准确度聚类结果。
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[算法与数据结构] 详解读写主从的mycat方案.doc

说明：GiSecurity中，使用了mycat的数据库的插件，这个插件在整个系统中，对处理大数据级别的业务数据，起着至关重要的作用，所以，对这块的布署方案进行详细的了解与设计，是很有必要的。
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[算法与数据结构] 圆排列问题的蚁群模拟退火算法.pdf

说明：首先 把 圆排 列 问题转 化 为旅行 商 问题 ，然后 利 用模 拟退 火 算法 求解 此 问题 ．针 对 模拟 退 火算 法对选 择试 验解 比较 敏感 这 一 问题 ，文 章提 出六 种 找领 域解 算 法．算 法 的分 析 和测 试 表 明 ，利用 了城市 间距 离 大小 的信 息 的蚁群 模 拟退 火算 法 Ⅱ是一 种简 单有 效 的算法 ．
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[算法与数据结构] 用于一般函数优化的蚁群算法.pdf

说明：蚁 群算 法是一种 新型 的模拟 进化算 法 ，初 步 的研 究表 明该 算法 具有许 多优 良的性 质 利用蚁群 算法 求解一般 函数优化 ，通过 实验收到 良好的 效果 ．
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[算法与数据结构] 用于连续函数优化的蚁群算法.pdf

说明：为了用蚁群算法来解决连续优化问题 ，该算法将 函数优化问题 中生成解的过程转化为蚁群每前进一步就选择一个 十进制数字并以此来生成一个十进制串的过程。与普通蚁群算法相同，蚁群在选择数字的过程 中将一定量的信息记录在每条选择的路径上以改变下一次蚁群选择各个数字的概率。实验数据表明，文 中的函数优化算法能比遗传算法以及其他用于连续优化的蚁群算法更快地找到更好的解。这种算法为蚁群算法求解连续优化 问题提供 了一种新的方法 。
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