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编写程序实现对5个进程的调度模拟，要求至少采用两种不同的调度算法分别进行模拟调度。

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PADCAT - 通过用 NaN 填充来连接不同长度的向量M = PADCAT(V1, V2, V3, ..., VN) 连接向量 V1 到 VN 成一个大矩阵。 所有向量应该有相同的方向， 也就是说，它们都是行向量或列向量。 向量不需要具有相同的长度，较短的向量用 NaN 填充。 M 的大小由最长向量的长度决定。 为了行向量，M 将是一个 N×MaxL 矩阵，对于列向量，M 将是一个 MaxL-by-N 矩阵，其中 MaxL 是最长的长度向量。 例子： 一 = 1:5 ; b = 1:3 ; c = [] ; d = 1:4 ; padcat(a,b,c,d) % 行向量% -> 1 2 3 4 5 ％1 2 3 NaN NaN % NaN NaN NaN NaN NaN 34 NaN CC = {d.' 一种。' C。' b.' d.'}; padcat(CC{:}) %

帕金森预测因子 这个项目是一个教育项目，旨在加深我通过动手学习机器学习的知识。 在本笔记本中，您将看到我使用两种不同的分类策略来尝试根据存储库中也可以找到的数据集来预测某人是否患有帕金森氏病。 信息和渗透来自有关机器学习，深度学习和熊猫的公共kaggle课程。

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在这个项目中，基于分割的分形纹理分析用于对不同的图像纹理进行分类。 提取算法包括将输入图像分解为一组二进制图像，从中计算结果区域的分形维数，以描述分割的纹理模式。 分类是通过使用带有内平方距离方法的凝聚层次聚类树进行的