引言 　　是如何把分布在不同地理位置上的计算资源、存储资源、通信资源、软件资源、信息资源和知识资源等通过Internet整合成一台巨大的超级计算机，实现各种资源的全面共享，是网格任务调度的主要工作任务。资源管理是网格技术的关键。 　　用户通过向网格系统提交计算任务，以此来共享网格资源，网格调度程序再把这些任务分配给合适的资源。高效的调度策略或算法可以充分利用网格系统的处理能力，达到提高应用程序性能的面对。在目前的网格调度算法研究中，主要目标是提高吞吐率和系统的使用率，实现经济系统和用户的约束条件，使得在整个系统中网格应用任务的完成时间达到最小化。 　　遗传算法（IGA）是建立一个调度的集合并从

本文于cloud.tencent.com，介绍了典型算法，CLIQUE聚类算法，WaveCluster算法，WaveCluster聚类算法等。俗话说：“物以类聚，人以群分”，在机器学习中，聚类算法是一种无监督分类算法。聚类算法很多，包括基于划分的聚类算法（如：kmeans），基于层次的聚类算法（如：BIRCH），基于密度的聚类算法（如：DBScan），基于网格的聚类算法等等。基于划分和层次聚类方法都无法发现非凸面形状的簇，真正能有效发现任意形状簇的算法是基于密度的算法，但基于密度的算法一般时间复杂度较高，1996年到2000年间，研究数据挖掘的学者们提出了大量基于网格的聚类算法，网格方法可以有

Unity_StencilKong 使用模具在Unity中剔除网格中的Kong，而无需任何c＃脚本。 屏幕截图：

该程序将输入的简单连接的开放网格映射到单位圆盘上，同时尽可能保留三角形元素的角度。 网格的边界将映射到单位圆上。 通过运行演示文件来演示一个示例。 句法uv = Diskmap_CEM(F,V) 说明F：双阵列，nf x 3，网格面V：双阵列，nv x 3，网格顶点uv：双阵列，nv x 2，网格的保形参数化具体算法请参考[1]。 [1] M.-H. 岳，W.-W。 林，C.-T。 吴，和 S.-T。 Yau，一种有效的共形参数化能量最小化，J. Sci。 Comput., 2017. doi:10.1007/s10915-017-0414-y 该论文的在线版本可以在http://rdcu.be/p5SA找到

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介绍了利用ICEM CFD进行六面体网格划分，分别使用了两种划分思路，自顶向下和由底向上。介绍了六面体网格的划分步骤

升级1.2.4.1 1、删除了一个失效软件； 2、对部分代码做了升级； 3、对佣金模块做了升级； 简介：网格回测工具是一款用来回测网格历史数据的软件，看是否匹配自己的预测和结果，对自己决策做出辅助。

比较了现今应用比较广泛的3种支持向量机( SVM)参数优化方法. 具体分析了网格法、遗传算法和粒子群算 法在 SVM参数优化方面的性能以及优缺点,提出了一种改进的网格法. 先在较大范围内进行搜索,在得到的优化结果 附近区域再进行精确搜索. 实验表明改进的网格搜索法耗时短,更适用于有时间要求的说话人识别应用中.

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Python实现表面网格重采样算法ACVD - pyvista/pyacvd-源码