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针对目前剩余数系统所处理数据动态范围较小，而且剩余数至二进制转换器的面积和延迟较大等方面的问题，基于新中国余数定理Ⅱ提出了一个高效并行转换算法，同时给出相应的电路实现。该算法采用模集合{2n-1，2n+1，22n，22n+1-1}，可同时处理4个模，处理数的动态范围达到6n+1位。乘法逆元简单，电路完全由基本的加法器构成，硬件实现容易。分析实验结果表明，相比同类模集合反向转换器，文中提出的转换器的面积节省了39.4%，速度提高了47.4%。

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ESPCN-TensorFlow TensorFlow（ESPCN）中高效子像素卷积神经网络的TensorFlow实现。 基于网络和本改编的代码。 这个网络可以实现的实时性能 ，同时也超越了质量 。 先决条件 Python 2.7 TensorFlow 脾气暴躁的 Scipy版本> 0.18 用法 在训练每个新模型之前，运行prepare_data.py格式化训练和验证数据培训： python train.py 可以指定时期，学习率，批量大小等： python train.py --epochs 10 --learning_rate 0.0001 --batch_size 32 用于生成： python generate.py 必须指定检查点，低分辨率图像和输出路径python generate.py --checkpoint logdir_2x/train --lr_image

进一步提升软件研发过程中高质高效发展方案

用法 主要代码在differentialEvolution.m文件中可用。有一些选项可以在de.m文件中指定各种参数。 要运行程序，请使用： > de 使用的默认目标函数是objective_func。自定义目标函数可以在de.m下面指定options.fitness_func。

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2018全国高校云计算应用创新大赛 最终排名：1 repo为技能赛的赛题一： 购物篮数据集 记录数 项目数 最短长度 最长长度 平均长度 1,692,082 5,267,656 1 71,472 177 用户数据集 用户数 项目数 最短长度 最长长度 平均长度 330,244 1,080,203 4 1,195 130 采用的频繁项集挖掘算法为PFP-Growth 比赛相关信息点 项目结构 　　本项目用scala语言编写，用maven组织。代码结构如下。 项目src/main/AR目录下存放源代码文件。 main文件夹中存放频繁项集挖掘与关联规则生成与关联规则匹配与推荐分值计算这两个模块的代码。 util包里FPTree、AssociationRules是频繁项集挖掘所必须的数据结构，FPNewDef是基于mllib的FP-Growth算法的优化版本。 conf文件夹包含一个Conf类用于