Java 设计模式

生成唯一标识的GID算法（关联数据表并记录步长等，附表结构)

DBCLASD算法 一种大型空间数据库基于距离分布的聚类算法，叫做DBCLASD（Distribution Based Clustering of Large Spatial Databases），它是DBSCAN 的扩展。假定聚类中的项目是均匀分布的，算法尝试确定满足最近邻居距离的分布。只要最近的邻居距离满足均一分布的假设，那么这个元素就被加入聚类。 算法8-7 DBCLASD算法 输入：要被聚类的空间实体D；输出：聚类集合K。 （1） K←0；//初始化，没有聚类 （2） c←Ф；//初始化候选集合为空 （3） FOR each point p in D DO BEGIN （4） IF p is not in a cluster THEN BEGIN （5） 创建一个新的聚类C，并把p加入C； （6） 把p临近的点加入C； （7） END （8） FOR each point q in C DO BEGIN （9） 把C中没有处理过的点q的邻居点加入C； （10） K←K∪{C} （11）END.

内含数据集。只需运行Plot.py即可。

内含数据集。执行main.py即可

东北大学的教学课件,讲解简单明了,非常适合初学者和自学者,主要是教学内容.

遗传算法 ，大数据，源代码，非常好用！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

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算法与数据结构期末试题

深度学习模型对于算力要求较高,为了能在算力羸弱的移动端进行部署,必须对原模型进行量化压缩,从而提升模型的计算性能,而TensorFlow Lite是一种用于设备端推断的开源深度学习框架,其能将TensorFlow模型转换为压缩的 FlatBuffer 文件,并通过将 32 位浮点数转换为更高效的 8 位整数进行量化,以到达模型快速运算的效果 . 伴随着深度学习技术的广泛使用,越来越多的深度学习模型被部署到移动端或IoT设备上运行,对于从事人工智能研发的相关人员,掌握对应的移动端开发技术是十分必要的,也将对自己的职业生涯产生极大的促进作用！ 本课程将从TensorFlow Lite的基本组件及特性讲起，并结合丰富的技术实战案例，让您深入了解并掌握TensorFlow Lite的使用方法！