轻量级web服务器

mahout是用来做大数据推荐系统和机器学习使用的框架，这个工具包官网下载非常慢，下载了一夜终于下载到了，刚好够上传的

复杂网络中度的求取，是m文件。应用matlab运行，可以求取度分布和度的分布概率。

Jetty 是一个开源的servlet容器，它为基于Java的web容器，例如JSP和servlet提供运行环境。Jetty是使用Java语言编写的，它的API以一组JAR包的形式发布。

Fiber Diameter Distribution.zip，这是一份不错的文件

sylar：C ++大规模分布式服务器框架，Web服务器，WebSocket服务器，自定义tcp_server（包含日志模块，配置模块，线程模块，协程模块，协程调度模块，io协程调度模块，hook模块，socket模块， bytearray序列化，http模块，TcpServer模块，Websocket模块，Https模块等，Smtp邮件模块，MySQL，SQLite3，ORM，Redis，Zookeeper）

电网规模的扩大,使得传统集中供电的电力系统已经不能完全满足用户对电能质量与安全可靠性的要求。随着能源紧缺、环境污染日益严重,分布式电源(DG)因其清洁高效,灵活方便,近年来被广泛接入到配电网中。DG的接入改变了配电网的结构和潮流分布,随着接入容量的不断增大,传统配电网保护已经不能满足

Probability Distributions Involving Gaussian Random Variables.pdf

Power_Distribution_Network_Design_for_VLSI

on累积分布变换 Radon累积分布变换（Radon-CDT），如下所述： 是非负d维信号的非线性和可逆变换，可确保某些线性分离定理。 该转换建立在累积分布转换（CDT）的基础上，该累积转换描述于： 并将CDT扩展到d维概率分布。 与CDT相似，Radon-CDT也源于最佳质量传输的丰富数学基​​础，并将其与积分几何和Radon变换相结合。 与当前数据广泛的非线性模型（包括深层神经网络及其变体）不同，Radon-CDT提供了定义明确的可逆非线性变换，可与线性建模技术（包括主成分分析，线性判别分析和支持向量机）一起使用（ SVM），并且不需要大量的培训数据。 可以在找到与该帖子相对应的iPython Notebook文件。 该演示已通过以下测试： numpy的'1.13.1' sklearn'0.18.1' skimage'0.13.0' scipy'0.19