毕osynthetic摹烯集群- S UPER李春附近上光êngine 快速开始 确保已安装 （ 版或更高版本）。 使用pip安装BiG-SLiCE ： 来自PyPI（稳定） user@local:~ $ pip install bigslice 从来源（出血边缘） user@local:~ $ git clone git@github.com:medema-group/bigslice.git user@local:~ $ pip install ./bigslice/ 获取最新的HMM型号（压缩后为±470MB）： user@local:~ $ download_bigslice_hmmdb 检查您的安装： user@local:~ $ bigslice --version . 运行BiG-SLiCE聚类分析：（有关如何准备输入文件，请参见夹） user@loca

flink-kafka-hbase 功能：实现kafka消息实时落地hbase，支持csv/json字符串两种格式的消息，支持自定义组合rowkey,列簇和列名，支持按照kafka消息流中不同字段join不同的hbase表，并自定义写入列簇和列(join时需评估一下性能) 支持at least once语义 外部依赖：apollo配置中心，本项目依靠配置驱动，配置存储在apollo配置中心 配置： { "indexColumnMapping": { --indexColumnMapping即CSV格式消息的key和value按照value里的分隔符拼接后再分割后下标及写入hbase列的对应关系 "0": "basic:time", --第0列始终是kafka消息的key，如果不需要可以不指定 "1": "basic:user_id",

由于无线传感器网络（WSN）的主要应用领域的发展，无线人体局域网（WBAN）目前已成为开发人员和研究人员感兴趣的主要领域。 高效的传感器节点数据收集是任何有效的无线人体局域网的关键特征。 对节点和簇头选择方案进行优先级排序在WBAN中起着重要作用。 人体表现出姿势移动性，该姿势移动性影响不同传感器节点之间的距离和连接。 在这种情况下，我们提出了基于最大共识的簇头选择方案，该方案允许通过使用链接状态来选择簇头。 还引入了通过传输功率的节点优先级，以使WBAN更有效。 该方案可降低平均功耗，并减少网络延迟。 本文对具有不同簇头位置的基于IEEE 802.15.6的CSMA / CA协议进行了比较。 这些结果表明，在平均功耗，网络延迟，网络吞吐量和带宽效率方面，我们提出的方案优于随机簇头选择，头，脚和腹部固定簇头的性能。

速度采样器（GMYC） 该R Shiny App是SPEDE-SAMPLER程序的最后部分，允许用户在通过对对齐的Fasta文件中的序列进行随机重采样而创建的多个系统发育树上运行GMYC分析。 要通过R运行此应用，请在控制台中输入以下内容： install.packages("shiny") # install the shiny package library(shiny) # load up the shiny library shiny::runGitHub("spede-sampler", "CJMvS", ref="main") # run the app

根据颜色计算像素簇。 该算法基于Orchard和Bouman描述的uopon二叉树量化技术。 该代码可用于生成混合高斯模型，用于基于图切割的图像分割算法。

索引，可能让好很多人望而生畏，毕竟每次面试时候 MySQL 的索引一定是必问内容，哪怕先撇开面试，就在平常的开发中，对于 SQL 的优化也而是重中之重。 可以毫不夸张的说，系统中 SQL 的好坏，是能直接决定你系统的快慢的。但是在优化之前大家是否想过一个问题？那就是：我们优化的原则是什么？优化SQL的理论基础是什么？ 虽然说实践出真知，但是我更相信理论是支撑实践的基础，因为我们不可能毫无目的的去盲目的实践，因为这样往往事倍功半。 所以说了这么多只想告诉大家，在真正的开始索引优化之前，我们需要彻底搞明白索引的原理。这样再谈优化你将觉得更丝滑~ 1、索引的本质 索引的本质是一种排好序的数据结构。这个我相信其实大家并不陌生，因为谈到索引很多人自然而然的就会联想到字典中的目录。 没错，这样的类比是很形象的，但是如果再往深处说，恐怕很多小伙伴就有点张口结舌了，那既然你已经知道了索引的本质，那么您就已经有了看这篇文章的基础，相信读文本文的你，一定会对索引的原理有一个全新的了解。 2、索引的分类

针对无线传感网络中数据融合需求的多样性，提出了一种新的簇内数据融合方法。该方法基于信息熵可反映节点数据分布的统计特性，首先对节点内数据并查集的信息熵进行最大寻优、自动确定融合的上下限阈值，完成节点局部数据融合；同时考虑簇内信息分布的空间特性，对簇内二维信息熵进行最大寻优，并由此确定簇内数据融合的阈值、实现冗余数据过滤；最后就该方法与传统的数据融合策略进行了仿真比较。实验结果验证了该方法简单，可有效实现全局数据融合，显著降低节点能耗。

周围计算matlab代码基于自适应密度的无监督高光谱遥感图像聚类 这个 repo 包含我对我们的论文“基于自适应密度的无监督高光谱遥感图像聚类”的实现。 执行 这些代码最初来自于 Science 2014 的“Clustering by fast search and find of density peaks”。我大量修改了 matlab 实现以加快和修改基于我们论文的参数设置和算法框架。 引文 如果您发现我们的工作对您的研究有用，请考虑引用： @article{xie2018unsupervised, title={Unsupervised hyperspectral remote sensing image clustering based on adaptive density}, author={Xie, Huan and Zhao, Ang and Huang, Shengyu and Han, Jie and Liu, Sicong and Xu, Xiong and Luo, Xin and Pan, Haiyan and Du, Qian and Tong, Xi

labview 簇的使用、结构体