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MATLAB—常用数学建模算法大全（26种）：理论介绍+源代码+实例分析 随机森林 模拟退火算法 多项式拟合 灰色预测G(1,1) ,G(1,N) 关联度(绝对关联度-相对关联度-综合关联度) 聚类分析k-means BP神经网络 多目标线性优化、主成分分析-ccc、熵权法、常微分方程求解、支持向量机、遗传算法求解多元非线性规划问题、多元线性回归，多元非线性回归，灰色神经网络，偏微分方程求解，0-1规划，综合评价与决策，层次分析法，层次聚类，灰色关联度分析，产销平衡下的运输费用最优问题linprog，logistic模型，偏最小二乘回归分析， 图论-求解两指定顶点之间的最短路径。

本文实例讲述了Python基于opencv的图像压缩算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 插值方法: CV_INTER_NN – 最近邻插值, CV_INTER_LINEAR – 双线性插值 (缺省使用) CV_INTER_AREA – 使用象素关系重采样。当图像缩小时候，该方法可以避免波纹出现。当图像放大时，类似于 CV_INTER_NN 方法.. CV_INTER_CUBIC – 立方插值. 函数 cvResize 将图像 src 改变尺寸得到与 dst 同样大小。若设定 ROI，函数将按常规支持 ROI. 程序1：图像压缩（第一版） # coding=utf-8 import tim

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单词计数是最简单也是最能体现 MapReduce 思想的程序之一，可以称为 MapReduce 版“Hello World”。单词计数的主要功能是统计一系列文本文件中每个单词出现的次数。本节通过单词计数实例来阐述采用 MapReduce 解决实际问题的基本思路和具体实现过程。 设计思路 首先，检查单词计数是否可以使用 MapReduce 进行处理。因为在单词计数程序任务中，不同单词的出现次数之间不存在相关性，相互独立，所以，可以把不同的单词分发给不同的机器进行并行处理。因此，可以采用 MapReduce 来实现单词计数的统计任务。 其次，确定 MapReduce 程序的设计思路。把文件内容分

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