FINDCLU 在 2D 像素阵列中找到孤立和聚集的像素。 这些结构的识别通常用于处理像素化探测器中的电离粒子或天体物理学中的 CCD。 - -目的 - - 该函数提供孤立和聚集像素的有序列表。 簇是由相邻像素相邻的集合定义的。 孤立像素是没有邻居的像素。 像素 P(i,j) 的邻居定义为子阵列 P(i-1:i+1, j-1:j+1) 的 8 个像素。 该函数可以快速处理具有大量孤立点和大尺寸簇的大型二维阵列。 - -输入 - - dimx = 像素数组的行数 (int)。 dimy = 像素数组的列数 (int)。 Pos = 所选像素位置索引的二维数组（int），排列在 [行索引列表; 列索引列表]。 （见演示脚本） - -输出 - - Sol = 孤立像素位置的有序索引的 2D 数组（int），排列在 [行索引列表; 列索引列表]。 Clu = 聚集像素位置的有序索引的二维数

Unbounded Pipelining in Dynamically Reconfigurable Paxos Clusters.pdf Consensus is an essential ingredient of a faulttolerant distributed system systems. When equipped with a consensus algorithm a distributed system can act as a replicated state machine (RSM), duplicating its state across a cluster of redundant components to avoid the failure of any single component leading to a system-wide failure. Paxos and Raft are examples of algorithms for achieving distributed consensus.

Technical Comparison of Oracle Real Application Clusters 11g vs. IBM DB2 v9 for Linux, Unix, and Windows

客户数据代码 使用一家电信公司的客户数据执行了降维和聚类检测，该客户创建了数据的不同子集，以便在python平台上使用PCA，TSne和UMap更好地可视化

国家集群 使用数据 使用的数据是“ Population Growth, Fertility and Mortality Indicators.csv ，它介绍了与世界各地每个国家的人口生育率和死亡率有关的一些变量的数量。 我们从数据中得到一些变量，它们是： T03国家区号 Population.growth.and.indicators.of.fertility.and.mortality的指标国家列表 X年列 X.1变量，其中包含一些指示符，该变量将被散布到某些变量中。 X.2观测值。 X.3脚注 X.4数据源 目标 假设我们将根据数据中包含的指标对列出的国家/地区进行分类。 流 图书馆导入和数据准备。 探索性数据分析师 PCA转型。 双向翻译。 资料准备 资料汇入 ## 'data.frame': 4979 obs. of 7 variables: ## $

Video Face Clustering with Unknown Number of Clusters.pdf

Pacemaker入门手册_Clusters_from_Scratch

简介pacemaker入门并且教你如何部署一个可用的HA集群。

machine learning_clusters_k-prototypes_聚类算法源码_python实现

这是谷歌三大论文之一的 MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters 英文原文。我的翻译可以见https://blog.csdn.net/m0_37809890/article/details/87830686