matlab资源分配的代码 ！[商标] （） CloudReports 是一种基于云计算范式模拟分布式计算环境的图形工具。 它用作其模拟引擎，并以插件方式提供易于使用的用户界面、报告生成功能和扩展创建。 该应用程序模拟具有任意数量数据中心的基础设施即服务 (IaaS) 提供商。 每个数据中心都是完全可定制的。 用户可以轻松设置计算节点（主机）的数量及其资源配置，包括处理能力、RAM 数量、可用带宽、功耗和调度算法。 IaaS 供应商的客户也是模拟的和完全可定制的。 用户可以设置每个客户拥有的虚拟机数量、负责分配这些虚拟机的代理和资源消耗算法。 每个虚拟机都有自己的配置，包括其管理程序、映像大小、任务调度算法（此处称为 cloudlets）以及所需的处理容量、RAM 和带宽。 此外，CloudReports 生成每个仿真和原始数据文件的 HTML 报告，可以由第三方应用程序（如 Octave 或 MATLAB）轻松导入。 这是 CloudReports 的 GUI 屏幕截图： ！[预习] （） 运行 CloudReports 您可以从源代码编译 CloudReports，也可以直接运行

matlab矩形序列代码 sam-balance 社会核算矩阵的账户集结与平衡 首先使用0-1矩阵法集结账户，然后使用直接交叉熵法平衡SAM，具体流程为： 使用Matlab软件从Excel文件读入原始数据 分别左乘和右乘相应的矩阵集结账户 输出集结后的SAM数据到Excel文件 使用GAMS软件读入上一步输出的SAM数据 优化得到平衡后的SAM数据 输出到Excel文件 合并矩阵 假设$\alpha$是一个元素为0或1的行向量，则根据矩阵乘法运算规律可知，矩阵$M$左乘$\alpha$的效果为：将矩阵$M$的某些行相加，而这些行恰好是行向量$\alpha$中元素1对应的位置。同理，矩阵$M$右乘元素为0或1的列向量$\beta$，可以将$\beta$中元素1位置对应矩阵$M$的列求和。因此，得到如下结论： 左乘0-1行向量可以合并行，右乘0-1列向量可以合并列。 于是，将合并不同行的行向量$(\alpha_1, \alpha_2, \cdots)$组合为矩阵$A$；由于需要合并的列与行是相对应的，所以右乘的合并矩阵即为$A$的转置矩阵$A^T$。最终，合并后的矩阵$N=A,M,A^T$

大数据-算法-针对类别不平衡和代价敏感分类问题的特征选择和分类算法.pdf

为解决模块化多电平换流器（MMC）在采用载波移相调制时的电容电压平衡问题，提出一种基于载波交换的平衡方法。该方法位于调制层，不改变子模块的调制波，既不影响输出电压波形，也不会产生额外的开关损耗。首先详述了MMC的拓扑结构、工作原理以及调制方式；分析了开关状态交换时可能会出现的4种情况，分别是存在上升沿时桥臂电流大于0或小于0和存在下降沿时桥臂电流大于0或小于0；给出了具体的电容电压平衡方法及流程图。实验结果表明，所提方法可快速有效地将桥臂的电容电压集中在参考值附近，且各路电压之间无大幅波动，具有很好的平衡效果。

UCloud_BalanceCar 两轮平衡车，Android手机控制端程序

此示例展示了如何对具有不平衡训练数据集的图像进行分类，其中每个类别的图像数量与类别不同。 两种最流行的解决方案是下采样和过采样。 在下采样中，每个类别的图像数量减少到所有类别中的最小图像数量。 另一方面，执行过采样时，每个类别的图像数量增加。 这两种策略对于不平衡的数据集都是有效的。 下采样的实现很简单：只需使用 splitEachLabel 函数并指定类的最小数量，但是，过采样需要更复杂的编码类型。 此代码不使用无法与增强数据存储关联的转换数据存储。 这意味着，到 2020 年，使用转换数据存储执行数据增强变得困难。

AD2013 基于STM32F1的平衡小车PCB原理图

大数据-算法-面向非平衡混合型数据的分类算法及应用研究.pdf

人工智能-机器学习-计算机处理MRI图像坏死体积测定预测及全髋关节置换术的软组织平衡.pdf

人工智能-机器学习-滑模变结构控制在两轮自平衡机器人系统中的应用研究.pdf