在高性能计算环境中使用Shell的简介 本课程向bash shell进行了介绍，该bash shell针对的研究人员将使用命令行来使用远程高性能计算（HPC）系统。 该材料还适用于教导如何将外壳用于任何远程高级计算资源。 使用这种材料 请按照中的说明为课程创建存储库。 编辑以修改您将使用的远程主机底部的配置选项。 这些选项设置诸如要登录的主机的地址以及用于合并特定于主机的代码段的ID之类的内容（请参见下文）。 在子目录中创建所需的特定于主机的代码。 这些片段提供了特定于主机的输入和输出，并根据_config.yml文件中的配置自动包含了这些输入和输出。 代码段位于名为snippet_name.host_id文件中，并且在构建课程时自动包含在内。 例如，如果snippet_name是login_output和host_id是ComputeCanada_Graham ，然后将片段文件将被

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谢菲尔德大学遗传算法gatbx工具箱，使用matlab高级语言编写，版本是1.3的版本。

目前网上很多版本在matlab平台下根本不能运行。该工具箱经本人亲测，该工具箱完全可以运行。内附安装说明。请按照步骤安装。

COM6012可扩展机器学习-谢菲尔德大学 2021年Spring，（1-5）和（6-10） 在，我们将学习如何使用大规模的机器学习。 我们将使用我们大学的。 您必须使用连接到HPC。 该版本使用的 （2020年9月2日），并且在下面进行了10节。 您可以参考以获取更多信息，例如时间表和评估信息。 第一场：Spark和HPC简介 第2节：RDD，DataFrame，ML管道和并行化 专题三：可扩展的矩阵分解，用于推荐系统中的协同过滤 第四节：可扩展的k-means聚类和Spark配置 主题5：可伸缩的PCA，用于降维和Spark数据类型 第六节：高级决策树 第七讲：可扩展的逻辑回归 第八讲：可扩展的广义线性模型 主题9：可伸缩神经网络 第十部分：云中的Apache Spark（ 客座演讲 您也可以下载以供预览或参考。 致谢 这些材料是参考以下资源构建的： 官方的。 注意：最新信息

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