广义的负变系数 eKdV 内波模型新的解析解，刘瑞平，魏光美，本文研究了用于模拟海洋内孤立波的广义的负变系数eKdV方程借助符号计算工具给出了Painleve分析和自Backlund变换同时用Hirota双线性方法得�

广义正交匹配追踪(Generalized OMP, gOMP)算法可以看作为OMP算法的一种推广。OMP每次只选择与残差相关最大的一个，而gOMP则是简单地选择最大的S个。之所以这里表述为"简单地选择"是相比于ROMP之类算法的，不进行任何其它处理，只是选择最大的S个而已。

FitChiTool 为 fitChiSquare 函数提供了一个类似于曲线拟合工具箱的接口。 这允许您在线性或非线性模型上已知测量误差时使用卡方执行拟合。 它允许您对多个独立（多于一个 x）变量执行拟合。 如果测量误差未知，则执行非线性最小二乘拟合（卡方等于 1）。 要开始使用 FitChiTool，请运行包含的 HTML 文档中的教程（或运行 FitChiToolExample）。

在原有的S变换程序上进行了修改，改为广义S变换，可控制 lamda、p 。程序内部有具体说明，并给出一个模型进行对比，查看不同 lamda、p 值的效果。

状态空间域中的广义预测控制

Weak Consistency - A Generalized Theory and Optimistic Implementations for Distributed Transactions.pdf Current commercial databases allow application programmers to trade off consistency for performance. However, existing definitions of weak consistency levels are either imprecise or they disallow efficient implementation techniques such as optimism. Ruling out these techniques is especially unfortunate because commercial databases support optimistic mechanisms. Furthermore, optimism is ...

数据结构英文课件：Chap5 Array, Matrix and Generalized List.ppt

微软提出的一种对于深度神经网络训练加速的并行策略；使用流水线技术结合模型并行以及数据并行，能够有效地提高整体的训练效率，减少训练的时间。

ADI，偏微分方程，英语，ADI，偏微分方程，英语。。。。。

该软件包使用邻域图中的最短路径（Ilc，2012）计算修改后的 Dunn 内部聚类有效性指数。 它还包括原始 Dunn 指数 (Dunn, 1973)、广义 Dunn's 指数 (Pal & Biswas, 1997) 和一系列用于构建数据图的算法的实现。 聚类验证指数是从聚类算法中获得的数据分区质量的度量。 内部指标通过基于某些客观标准测量集群的紧凑性和分离度来评估数据的给定分区，而没有任何关于真实分区应该是什么样子的信息。 原始Dunn的索引（Dunn，1973年）通过计算群集内的紧密度（同一群集中任意两个点之间的最大距离）和群集之间的间隔（属于不同群集的两个数据点之间的最小距离）来验证数据群集。 Pal & Biswas 提出了使用数据上的邻域图对 Dunn 指数进行泛化。 此外，Ilc 提出了基于图中最短路径的这种方法的修改。 有关此主题的其他说明，请参阅参考资料。 支持的用