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公交车调度模型的matlab代码是什么使计算机程序快或慢？ 为了回答这个问题，这本书抛开了编程语言的抽象，并探讨了计算机的真正工作原理。 它检查并解释了各种科学编程模型（与科学家相关的编程模型），并着重于编程构造如何映射到计算机体系结构的不同部分。 出现了两个主题：程序速度和程序模块化。 在整本书中，前提是“深入了解”，并且讨论与特定程序相关。 该书深入研究了链接器，编译器，操作系统和计算机体系结构，以了解计算机的不同部分如何与程序交互。 它从对C / C ++的回顾开始，并解释了库，链接器和Makefile的工作方式。 涵盖的编程模型包括Pthreads，OpenMP，MPI，TCP / IP和CUDA。 对计算机工作原理的强调将读者带入计算机体系结构，并偶尔进入操作系统内核。 研究的操作系统是Linux，这是科学计算的首选平台。 Linux也是开源的，它允许用户查看其内部工作原理。 简短的附录提供了用于计时程序的有用的机器表。 本书的全文在html上提供。 该html是在知识共享许可下发布的。 版权归出版商所有。 html有一些瑕疵。 例如，偶尔在多个列表之间分配同一源时，行编号不

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由两个随机求解器组成的多背包求解器：i) 通过交叉熵方法和 ii) 通过 Botev-Kroese 方法解决以下问题 最大 S(X)=(p^{t}X) 英石。 WX <= c 请运行演示文件： test_ce_knapsack.m test_cemcmc_knapsack.m 注意您可能需要重新编译 mex 文件。 请打开运行“mexme_mks”在您自己的平台上进行编译。

五、贝叶斯克里金（BK） H.Omre在（1987）把线性贝叶斯理论用于克里金估计技术，提出了贝叶斯克里金估计技术。他构想了一个模型，把用于空间估计的数据分为两类： 观察数据：是指那些精度比较高，但数量比较少的数据 猜测数据：是指那些精度比较低，但分布广泛的数据 在观测数据比较多的地方，估计结果主要受观测数据的影响；在观测数据比较少的地方，则主要受猜测数据的影响。 显然，井数据和地震数据的关系符合贝叶斯估计中观测数据和猜测数据的关系。

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用于根据编辑距离（Levenshtein距离）概念执行拼写检查。 BK树也用于近似字符串匹配。基于该数据结构，可以实现许多软件中的各种自动校正特征。 BKTree算法上分两步： 1 构造 在词典里面随便找一个词作为root节点，然后与其他词计算编辑距离n。若已有相同编辑距离n的子节点，就挂在子节点下；若没有，就新建边为n的子节点。如此递归下去。 2 查询 这里重点来了，编辑距离符合三角不等式：任意两条边的和大于第三条边。所以只用从根节点开始，找(d-n) < x < (d+n)的边。这样可以大量减少编辑距离的计算次数，即减少O(D*m*n)中的D。 3 举例 一构造那张图为例，假如我们输入

FastFuzzyStringMatcher FastFuzzyStringMatcher是用于快速内存中字符串匹配的BK树实现。 （也可用于 ）。 特征 快速，模糊，字符串匹配。 根据百分比进行搜索并编辑距离。 将数据与字符串关键字相关联，并同时返回两者。 例如，搜索文件名，然后返回关联的文件路径。 动机 尽管哈希映射可用于精确的字符串匹配，而尝试可用于前缀匹配，但目前很少有基于编辑距离或百分比差异的快速匹配解决方案。 当然，您可以搜索集合中的每个字符串，将其编辑距离与要搜索的关键字进行比较，但这往往效率很低。 FastFuzzyStringMatcher构建以使搜索效率更高。 设置 该项目最初是使用Eclipse和Java 8构建的，并且假设您已安装了最新的JDK，则应该干净地构建。 主类可以在src/main/java com.gitub.pekoto.fastfuzzys