本程序使用java实现了利用正交多项式作最小二乘拟合

2022全新微信表白墙小程序源码 项目使用的LeanCloud作为后端云

题目描述：实现一种或多种并行排序算法。 要求： （1）使用MPI、OpenMP、MPI+OpenMP编写上述并行程序。 （2）使用VTune等工具对程序进行瓶颈分析和优化。 （3）提交程序源代码、变量和语句的详细说明。 （4）在实验报告中通过图表说明CPU串行程序和三种并行程序在各种规模的运行时间。 （5）(选做)在实验报告中通过图表说明三种并行程序使用不同的数据分配方法在各种规模的运行时间。 设计思路 步骤一： 主要采用快速排序实现（串行，openmp、mpi、openmp+mpi）排序算法，所需环境为VS2019+openmp+mpi，cmd命令 （1）完成了CPU串行程序和三种并行程序在各种规模的运行，并作出时间对比图 （2）完成了串行，openmp使用不同的数据分配方法在数组规模为400万的运行，并作出时间对比图。 步骤二： 用vs工具对程序进行瓶颈分析 自己写的作业，真实跑出来的，环境配置需要自己弄哦！！个人感觉写的也算是比较全的 预览：https://img-blog.csdnimg.cn/b97cc6cec08b4fd9ba79abe446037f86.png

SSD在分布式文件系统中的应用场景及方案对比,ceph集群分别有两个HDD和SSD存储池，一般来说，缓存层构建在昂贵/速度更快的SSD磁盘上，这样才能为客户提供更好的I/O性能。在缓存池后端通常是存储层，它由复制或者erasure类型的HDD组成。

高级项目 我研究了使用不同的机器学习算法和python来预测英超联赛足球比赛的结果。 这是我高三毕业时作为Goucher大学计算机科学专业的Capstone项目。 我使用whoscored.com的数据，创建了用于预测游戏效果的大多数指标。 我表现最好的算法是Logistic回归模型和Random Forest Regressor（它们的精确度为68％）。 考虑到我只有357个数据点（仅包括108个验证测试集数据点），这给人留下了深刻的印象！ 文件： MyCapstone.ipynb： 该文件是一个jupyter笔记本，其中包含我在数据处理，数据分析和机器学习建模中使用的所有代码。 Table4.csv 这是一个csv文件，其中包含基于whoscored.com数据的数据，我已对其进行处理并将其用于执行预测。

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IMU_dataset 使用工业机器人作为地面真相的惯性和磁传感器的各种测试的matlab数据集，由@ Escola Superior de Tecnologia eGestão的InstitutoPolitécnicode Leiria开发。 数据集和测试的注意事项 该存储库旨在提供一些融合算法评估阶段收集的数据集。 无需在市场上可以找到的参考传感器上就可以比较出融合算法在恶劣动态环境中的性能，而无需事先了解由运动引起的磁场干扰或线性加速度。 使用工业机器人进行了测试，该机器人可以获取IMU单元在15 Hz时的方向和位置，从而建立了地面真相。 所有传感器信号均以100 Hz采样，并通过两个MRF24J40 Microchip模块之间的自定义无线协议与PC相连。 两个信号在Matlab时间内同步。 使用8种不同的传感器，以6种不同的速度在4条不同的路径上进行了测试。 运行Tes

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python调用C/C++有不少的方法，如boost.python, swig, ctypes, pybind11等，这些方法有繁有简，而pybind11的优点是对C++ 11支持很好，API比较简单，现在我们就简单记下Pybind11的入门操作。 pybind11简介 pybind11是一个轻量级的只包含头文件的库，它主要是用来在已有的 C++代码的基础上做扩展，它的语法和目标非常像Boost.Python，但Boost.Python为了兼容现有的基本所有的C++编译器而变得非常复杂和庞大，而因此付出的代价是很多晦涩的模板技巧以及很多不必要的对旧版编译器的支持。Pybind11摒弃了这些支持