应用于移动机器人路径规划的改进蚁群算法

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能让大家更好的理解Hadoop Map Reduce的内容，并讲解如何安装hadoop，如何在Linux环境下配置Hadoop和ssh等，以及Hadoop等在大数据处理方面的应用。

它是一个基于8051的频率计数器，可以用作学习工具。很有用的开始。

资源描述一、环境环境：Ubuntu14、Hadoop2.6，Eclipse、NLPIR/ICTCLAS2015等； 二、算法简介： 1、此项目是基于Hadoop2.6进行MapReduce并行开发； 2、此项目是文本分类的文本预处理和文本表示部分，包括分词，去停用词，特征选择和文本表示等（分类算法采用的是随机森林算法，暂时未开放，读者可自行采用Mahout或Weka进行验证）； 3、分词采用的是NLPIR/ICTCLAS2015；文本表示采用的是VSM模型，权重计算采用TFIDF进行文本表示；特征选择采用CHI算法（卡方统计）； 4、关于并行分词环境搭建，可参考我的博客http://www.cnblogs.com/merru/p/4917665.html 5、关于Hadoop环境搭建，可参考我的博客http://www.cnblogs.com/merru/p/4901528.html和http://www.cnblogs.com/merru/p/4905118.html。

SOR(Successive Over-Relaxation) 又名逐次超松弛法，是解决微分方程的一种通用算法，主要应用在解决拉普拉斯方程、肥皂泡形状等的问题上。本程序使用CUDA来实现sor，并且包含两种方法，一种是单一block运算整个矩阵，每个thread运算矩阵中的一个方块。一种是多个block运算整个矩阵，每个thread运算矩阵中的一个点。该程序有良好的注释，适合初学者学习。

左矩阵A是m×s，右矩阵B是s×n，结果矩阵C是m×n。