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这是获得高速查找一个有效的方法。你可以在10万条记录中的1微秒的数据

用递归法解决商人渡河问题-recursive method used to solve business problems across the river

基于vc6.0的一个计算非方阵矩阵的广义逆矩阵的算法，输入要求为矩阵的指针表示，矩阵的行数和列数，函数返回的是矩阵的广义逆矩阵，附带结果的验证-Vc6.0 based on a calculation of non-square matrix of the generalized inverse matrix of the algorithm, input requirements for the indicator matrix, said matrix of rows and columns, are the return function of the generalized matrix inverse matrix, with the results of the verification

基于产生式规则的推理，人工智能的实验，演示了简单的正向推理，正向推理树较小，可基于实际情况对规则库进行扩充。

资源描述本代码根据APROORI算法和MapReduce特点，将Apriori算法在Hadoop平台上并行化，通过并行化可以使Apriori算法处理大量的数据而不受单机运算能力的限制。

Stack在 c中

生成一个具有10,000,000个记录的文本文件，其中每个记录由100个字节组成。实验只考虑记录的一个属性A，假定A为整数类型。记录在block上封装时，采用non-spanned方式，即块上小于一个记录的空间不使用。 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

卡尔曼滤波程序。实现多维卡尔曼滤波-Kalman filter procedure.维卡尔曼realize multi-filter

vc编写大数运算库，支持各种运算，数据长度自定义-vc preparation of large numbers computing library, supports a variety of computing, data length custom

数据流是用于许多不同的应用的一种重要模式：网络流量分析，传感器网络监控，运动对象的跟踪，金融数据分析。主要的挑战是：1）速度的挑战：数据正在进入该系统中的实时处理（例如，股票指数报价，传感器测量结果，网络流量）; 2）空间的挑战：数据通常是无界的某些职位上如何有效地存储和处理数据的另一个挑战。很多数据流应用的监控应用，其中的实时数据流进入系统体积庞大需要进行趋势分析和异常检测进行监控。关键的是要检测的模式和关系中可能存在的共同进化的数据流。流往往是内在相关性（例如，温度在同一栋大楼，在同一网络中主机的流量，在同一个市场，价格等），它可以减少几百个数字流逼到了一把隐变量的紧凑描述的主要趋势，并显着降低了进一步的数据处理的复杂性。