NetV.js | 基于WebGL的大型网络可视化引擎。 主页： ： 特征 GPU加速渲染大型图形（千百万个元素） 高FPS的动态渲染图 图形上基于WebGL的快速鼠标交互 用法 从发行版下载NetV.js： ： 或从CDN导入： : 如果使用npm，还可以安装netv： npm install netv 基本示例如下所示： const testData = { nodes : [ { id : '0' , x : 300 , y : 100 } , { id : '1' , x : 500 , y : 100 } , { id : '2' , x : 400 , y : 400 } ] , links : [ { source : '0' , target : '2' }

聚类马氏距离代码MATLAB SDCOR 用于大规模数据集中局部离群值检测的可扩展的基于密度的聚类 作者： Sayyed-Ahmad Naghavi-Nozad，Maryam Amir Haeri和Gianluigi Folino 目录 抽象的： 本文提出了一种基于批量密度的聚类方法，用于大规模数据集中的局部离群值检测。 与众所周知的假定所有数据都驻留在内存中的传统算法不同，我们提出的方法具有可伸缩性，并且可以在有限的内存缓冲区范围内逐块处理输入数据。 在第一阶段建立一个临时的聚类模型； 然后，通过分析点的连续内存负载来逐步更新它。 随后，在可伸缩聚类结束时，获得原始聚类的近似结构。 最后，通过对整个数据集的另一次扫描并使用适当的标准，将偏远评分分配给称为SDCOR（基于可伸缩密度的​​聚类离群值比率）的每个对象。 对现实生活和综合数据集的评估表明，与需要将所有数据加载到内存中的最著名的传统基于密度的方法相比，该方法具有较低的线性时间复杂度，并且更加有效。 还有一些基于快速距离的方法，这些方法可以对磁盘中驻留的数据执行操作。 框架： 更详细地，所提出的方法包括三个主要阶段。 在第一阶段

内含： 01 企业网模型 02 大规模网络路由技术概述 03 路由控制与转发 04 路由协议基础 05 路由负载分担[ECMP]与备份 06 路由聚合与CIDR 07 OSPF协议基本原理 08 配置和优化OSPF协议 09 配置OSPF高级特性 10 IS-IS基本概念 11 IS-IS协议原理 12 配置IS-IS 13 路由过滤 14 路由策略 15 路由引入 16 PBR 17 BGP基本原理 18 BGP基本配置 19 控制BGP路由 20 BGP增强配置 21 BGP综合配置 22 IPv6邻居发现 23 IPv6路由协议 24 IPv6过渡技术

主要是一本数字集成电路设计的教程。关于FPGA,CPLD方面的书籍

CDial GPT 本项目提供了一个大规模中文对话数据集，并提供了在此数据集上的中文对话预训练模型（中文GPT模型），更多信息可参考我们的。 本项目代码修改自 ，使用了HuggingFace Pytorch版的库，可用于预训练与微调。 目录 消息 2021-02-28：一个，欢迎大家提bug和加速优化算法，以及新的清洗功能等等。 2021-01-09：实验室出版新书 ，欢迎大家阅读购买。 2020-11-20：预训练模型新工作 。本工作将词级的语言学知识（包括词性和词的情感极性）。表示模型SentiLARE，欢迎大家使用。 2020-10-18：我们的论文《大规模中文短文本对话数据集》获得了NLPCC2020最佳学生论文奖。 :party_popper: :party_popper: :party_popper: 2020-09-08：感谢所提供的。 2020-09-02：可用加载，感谢苏剑林提供代码。 我们所提供的数据集LCCC（大规模汉语清洁会话

本文介绍了一种用FPGA 控制外部存储器来实现查找表的方法, 结合其工作原理和硬件平台, 重点介绍其软件设计过程, 并 对其中的难点! ! ! FPGA 对FLASH 编程问题进行了详细的阐述。

免费可支持大量的相同格式的mdb合并到其中一个mdb中，效率高，速度快。主要是免费的

今天给大家带来大规模低质量数据聚类.pptx，大规模低质量数据聚类.pptx，深度学习相关ppt

bipartite_graph_processing 大规模图处理：在二部图上比较 GraphLab 和迭代 MapReduce 的并行 Adaboost 该项目将 Twister 迭代 MapReduce 框架与面向顶点的 GraphLab 框架进行比较，以处理二部图 MapReduce 是一种大数据编程模型，它在数据的单次传递中执行计算。 已经开发了一些框架来扩展 MapReduce 模型以包括循环感知，因此用户可以编写迭代算法。 这些迭代 MapReduce 框架包括 Twister、HaLoop 和 iMapReduce。 该项目使用 Twister。 由于大规模图计算困难的许多相同原因，即图数据结构中固有的相互依赖性，MapReduce 通常不是执行图计算的良好编程模型。 最近，已经引入了面向顶点的图处理框架，其设计用于在大规模分布式图上执行迭代图算法。 用户采用以顶点为

大规模天线技术分析 天线形态与部署分析 大规模天线标准进展 应用与测试