Oracle LiveLab实验“Boost Database Performance with Oracle Auto Partitioning”中的自动分区报告。

QNX_Adaptive_Partitioning_User_Guide_.pdf

Video Partitioning by Temporal Slice Coherency 图像检测，边缘检测 论文，侵权删

该软件包包含： 1、最近推出的自组织方向感知数据分区算法（SODA）； 2.离线数据分区演示； 3.离线素数和进化扩展的混合演示。 SODA 算法用于数据分区。 数据分区非常接近聚类，但最终结果将是形状不规则的数据云，而不是具有特定形状的集群。 参考： X.Gu，P.Angelov，D.Kangin，J.Principe，自组织方向感知数据分区算法，信息科学，第423卷，第80-95页，2018年。 如果此代码有帮助，请引用以上文章。 如对代码有任何疑问，请联系Plamen P. Angelov教授（p.angelov@lancaster.ac.uk）和顾晓伟博士（x.gu3@lancaster.ac.uk） 顾晓伟编程

图分割算法 ============================ 该软件包包含多路分区算法：FMS（Fiduccia-Mattheyses-Sanchis）、PLM（通过锁定移动进行分区）、PFM（通过自由移动进行分区），详见 [DaAy97]。 图分区问题 图划分问题定义如下：给定一个输入图，将其划分为给定数量的几乎相等大小的部分，使得cutsize，即端点位于不同部分的边权重之和，被最小化。 这个问题有很多变化，并且在很多领域都有重要的应用。 不幸的是，这个问题是 NP 难的，所以这个包中的算法是启发式的（但它们工作得非常好）。 一个相关的问题是超图分区问题。 如果您不知道超图是什么，请记住这一点：在图中，您有顶点和边，其中每条边都连接两个顶点； 在超图中，您有顶点和超边，其中每个超边都连接两个或多个顶点。 由于超图可以很好地模拟电子电路，因此通常说超图具有单元和网络，而不是顶

A Partitioning Approach to RFID Identification自学-翻译-理解-引文

K-类固醇 K-Medoids是一种聚类算法。 围绕类固醇分区（PAM）算法就是这样的一种K-Medoids实现 先决条件 西皮 脾气暴躁的 入门 from KMedoids import KMedoids 参数 n_cluster ：集群数 max_iter ：最大迭代次数 tol ：公差等级 例子 data = [[2, 6], [3, 4], [3, 8], [4, 7], [6, 2], [6, 4], [7, 3], [7, 4], [8, 5], [7, 6]] k_medoids = KMedoids(n_cluster=2) k_medoids.fit(data)

The Adaptive Partitioning User's Guide will help you configure adaptive partitioning to divide system resources between competing processes.

回文分区 动态规划 | 第 17 组（回文分区）（ ）

英文书籍超高清PDF，《VLSI Physical Design： From Graph Partitioning to Timing Closure》。仅供分享学习，版权归原出版社所有。如有侵权，请删除。