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并行分布实现矩阵乘法
资源描述
基于集群，测试后可用。
实现了并行分布式求解矩阵的幂。
基于消息传递的机制。主进程负责分配任务。各个子进程复杂计算。
通过分块，有效的解决了内存不足的问题。
- 2023-07-19 07:35:03下载
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fpga vga 控制器设计
我听说很多积极的反馈，从几个星期我们回来的统合 NERP FPGA 车间。一些人问我要去我们做两个演示的 Verilog 邮编。我添加了评论到 Verilog 文件试图清理我们顺利挺进避免纯粹把这变成 Verilog 类的东西很多。最有用的评论将在 VGA 控制器模块我们 wrote:vga640x480.v。不管怎么说，所有所需的项目文件，合成我们写的逻辑都在这里：我听说很多积极的反馈，从几个星期我们回来的统合 NERP FPGA 车间。一些人问我要去我们做两个演示的 Verilog 邮编。我添加了评论到 Verilog 文件试图清理我们顺利挺进避免纯粹把这变成 Verilog 类的东西很多。最有用的评论将在 VGA 控制器模块我们 wrote:vga640x480.v。不管怎么说，所有所需的项目文件，合成我们写的逻辑都在这里：
- 2022-03-23 00:30:18下载
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示波器代码
示波器的源代码，效果不错的，dlo1w1dsc hhjhsdf sfdssd fsdhsdfhsdj eewrew erewrewr dsfefh dsdewh
- 2022-07-07 20:07:57下载
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酒店管理系统
免费下载项目在线预订系统在 Php 中与我的 Sql.hear 在线酒店预订系统项目与完整的源代码。酒店管理系统项目用于维护每个客户的信息。每个客户有自己的个人资料。如果没有完美的软件然后它将非常艰巨的任务，要保持所有的记录完全没有出现任何错误。即使找到特定的记录，要需要很多时间。
- 2022-03-15 10:09:14下载
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基于Hadoop的文本分类（1）-文本预处理&文本表示
资源描述一、环境环境：Ubuntu14、Hadoop2.6，Eclipse、NLPIR/ICTCLAS2015等；
二、算法简介：
1、此项目是基于Hadoop2.6进行MapReduce并行开发；
2、此项目是文本分类的文本预处理和文本表示部分，包括分词，去停用词，特征选择和文本表示等（分类算法采用的是随机森林算法，暂时未开放，读者可自行采用Mahout或Weka进行验证）；
3、分词采用的是NLPIR/ICTCLAS2015；文本表示采用的是VSM模型，权重计算采用TFIDF进行文本表示；特征选择采用CHI算法（卡方统计）；
4、关于并行分词环境搭建，可参考我的博客http://www.cnblogs.com/merru/p/4917665.html
5、关于Hadoop环境搭建，可参考我的博客http://www.cnblogs.com/merru/p/4901528.html和http://www.cnblogs.com/merru/p/4905118.html。
- 2022-03-01 12:43:10下载
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冒泡排序的MPI并行C
应用背景读取一个文本文件包含数字（小于2E8），它存储在一个动态数组的冒泡排序法，并打印出另一个文本文件。在终端中返回每个进程的运行时。如果该参数没有指定，默认为一个叫做“Sal txt文件。”（必须保存在当前目录），如果参数定义的文件进入参数与数组排序。关键技术泡沫排序，有时也称为“下沉排序”，是一个简单的排序算法，通过列表中的重复步骤来进行排序，比较每一对相邻的项目，如果它们是错误的顺序。通过列表的传递，直到不需要进行任何交换，这说明列表是排序的。这是一个比较排序的算法，它被命名为较小的元素“泡沫”到列表的顶部。虽然算法简单，但对于大多数问题来说，它是太慢和不切实际的，即使在插入排序。[ 1 ]它可以是实际的，如果输入通常是按排序顺序，但可能会偶尔有一些顺序元素的位置近。
- 2023-01-14 11:15:03下载
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avr2323 my test c emulador
avr test fast pdp emulador kokoko dehght fh fg hd fgdf fdgdf bf bdtnjrtb bsdfb fvtbrtn fd dvrv vdr bdt f yngfnhgnrtn trnrtn rtntrn
- 2022-02-04 03:35:22下载
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HADOOP3使用开发教程
hadoop是apache的开源项目，开发的主要目的是为了构建可靠，可拓展scalable，分布式的系统，hadoop是一系列的子工程的总和，其中包含。
1. hadoop common：为其他项目提供基础设施
2. HDFS：分布式的文件系统
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- 2022-09-26 15:25:03下载
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spark apriori算法实现代码
应用背景
Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。
关键技术频繁项集挖掘采用spark实现的并行化挖掘算法。并行的apriori算法采用scala编写，并行的apriori采用java编写。里面会有较多函数使编程的内容。
- 2022-02-02 20:25:06下载
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MFC调用CUDA
如何在MFC中调用CUDA
环境： Windows Vista SP1
Microsoft Visual Studio 2005
CUDA 2.0
步骤：
1. 创建一个对话框的
- 2023-04-01 09:30:04下载
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