-
应用于移动机器人路径规划的改进蚁群算法
基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划，解决机器人路径选择的低效率问题，本算法对传统蚁群算法进行了改进，包括解的构造过程，信息素更新过程，基本思想是，蚂蚁在经过的路径上留下信息素，信息素一方面随着时间的积累，较优路径上的信息素越积越多，一方面还要挥发。为什么要引入信息素呢？也是从传统的奖励机制发展过来的。
- 2022-11-09 16:40:04下载
- 积分：1
-
数字时钟
它是一个基于8051的频率计数器，可以用作学习工具。很有用的开始。
- 2023-08-27 17:20:03下载
- 积分：1
-
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
- 积分：1
-
secuential归并排序
secuential归并排序
- 2022-05-09 00:14:19下载
- 积分：1
-
metis-3.0 partitioning unstructured graphs, partitioning meshes, and computing fill-reducing order
Copyright 1997, Regents of the University of Minnesota.
METIS was written by George Karypis (karypis@cs.umn.edu)
Introduction ------------------------------------------------------------
METIS is a software package for partitioning unstructured graphs, partitioning
meshes, and computing fill-reducing orderings of sparse matrices.
The documentation of METIS can be found in the Doc/manual.ps file.
METIS is written in ANSI C and should compile on Unix systems that have
a ANSI C compiler. It has been extensively tested on the following
architectures:
AIX
SunOS
Solaris
IRIX
Unicos
Linux
HP-UX
FreeBSD
- 2022-02-20 19:44:54下载
- 积分：1
-
同构DVS集群中基于自适应阈值的并行任务节能调度算法
资源描述目前，高能效的并行任务调度算法设计已经成为集群系统的研究热点．现有基于复制的节能调度算法主要利用阈值平衡系统的性能和能耗，但随机设置的阈值无法根据性能需求和环境参数等特征自动调节，导致调度算法存在一定的局限性．文中提出一种面向同构集群系统的两阶段节能调度算法ＡＴＥＳ（Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ－ｂａｓｅｄ Ｅｎｅｒｇｙ－ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ Ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ）．首先，设计一种基于自适应阈值的任务复制策略，该策略能够自动计算最佳阈值，利用该阈值获取近似最优的任务分组．然后，将各分组任务调度到支持ＤＶＳ的处理器上，并充分利用任务之间的空闲时间降低处理器电压．该算法将任务复制策略与电压调节技术有机结合，在调度过程中能够自动调整阈值，有效提高调度算法的能效．为了验证ＡＴＥＳ算法的合理性，通过典型应用进行仿真实验，并与常见任务调度算法进行比较，结果表明ＡＴＥＳ算法能够更好地实现性能和能耗之间的平衡．
- 2022-04-25 05:27:51下载
- 积分：1
-
视频游戏的流体模拟，第 6 部分
差动速度算法器
这篇文章，在一系列，第六描述从根本上不同的方法计算速度从涡度，提出了在这些文章中的流体模拟的基石之一。第一篇文章总结了流体动力学 ；第二个调查流体仿真技术 ；和第三和第四次提出了涡粒子流体模拟与双向流体体之间的相互作用，在真正的时间运行。第五篇文章展示了如何获取和使用 CPU 使用率分析数据，优化，进一步并行化的代码，这样，它跑得更快。
这篇文章介绍一种求解速度从涡度的微分技术和与第 3 部分中所提出的积分 treecode 技术及其成果和业绩形成鲜明对比。泊松规划求解在这篇文章提出了一种比跑得快 treecode，但它的结果看起来不同的可能不那么令人满意。
涡旋速度，回顾
记得第二篇文章，您可以计算速度从涡度 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报
- 2022-02-05 03:15:32下载
- 积分：1
-
求矩阵特征值的并行算法的实现
QR算法是目前最广泛被用于求一般矩阵特征值的方法，但是由于串行算法的时间过于长，大大的降低了工作效率，所以我们将其在基于cuda架构上对其进行GPU加速，将原有的求矩阵特征值得串行算法进行并行化，大大地提高了工作效率
- 2022-11-06 08:40:04下载
- 积分：1
-
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
- 积分：1
-
GPU上CUDA实现N-Body
应用背景在GPU上实现N-BODY算法。N-Body模拟问题覆盖了自然科学的很多领域，从宇观的天体物理到宏观的流体动力学，直至微观的分子动力学。例如通过研究围绕着银河系的暗物质晕轮的形状和动力学特征来探索银河系形成过程，需要模拟数百万的星体和暗物质间的作用。现代生物物理学和化学中的许多研究，如细菌或植物体的光合作用膜处发生的光能向化学能的转化，染色体中DNA和蛋白质分子的描述，都需要模拟上千万的原子核分子的作用。关键技术N-Body问题的两个重要特征是： 第一点．计算规模大，因为无论是宇观的天体尺寸还是微观的分 子尺度．都包含了大量的粒子，粒子的规模大到数百万、千万。由于在 系统中任意的两个粒子问都存在着相互作用，因此商接计算粒子间的 相互作用的量级就是O(N^2)； 第二点．系统是动态变化的。为了反应系统的具体变化．尤其是在微观分子结构中．要求时间步足够小。这两个特征决定了计算机模拟 时巨大的计算量。这对于任何扁性能的单台计算机来说都是一个很难突破的瓶颈．因此采用并行汁算是解决N-Body问题的必然选择。主要涉及数据划分和线程任务划分实现。
- 2022-12-08 07:20:03下载
- 积分：1
