云计算（cloudcomputing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。
云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。
因而，云计算又称为网格计算。
通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。
现阶段所说的云服务已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。

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条件：已知现状OD表，将来OD表各行、各列总和。
通过程序实现对分布交通流的计算，能实现两种计算方式：1.平均增长系数法；
2.底特律法。

云计算、SDN复习资料

本书系统介绍了禁忌搜索算法、模拟退火算法、遗传算法、蚁群优化算法、人工神经网络算法和拉格朗日松弛算法等现代优化计算方法的模型与理论、应用技术和应用案例。
全书共7章,第1章是后6章内容的基础,主要介绍算法复杂性的基本概念和启发式算法的评价方法,后6章分别介绍各个现代优化计算方法。
本书可作为数学、管理科学、计算机科学、工业工程等学科中相关优化专业的研究生教材,也可供相关专业研究人员参考。

数据结构算法演示(Windows版)使用手册一、功能简介本课件是一个动态演示数据结构算法执行过程的辅助教学软件,它可适应读者对算法的输入数据和过程执行的控制方式的不同需求,在计算机的屏幕上显示算法执行过程中数据的逻辑结构或存储结构的变化状况或递归算法执行过程中栈的变化状况。
整个系统使用菜单驱动方式,每个菜单包括若干菜单项。
每个菜单项对应一个动作或一个子菜单。
系统一直处于选择菜单项或执行动作状态,直到选择了退出动作为止。
二、系统内容本系统内含84个算法，分属13部分内容，由主菜单显示，与《数据结构》教科书中自第2章至第11章中相对应。
各部分演示算法如下：1．顺序表（1）在顺序表中插入一个数据元素(ins_sqlist)（2）删除顺序表中一个数据元素(del_sqlist)（3）合并两个有序顺序表(merge_sqlist)2．链表（1）创建一个单链表(Crt_LinkList)（2）在单链表中插入一个结点(Ins_LinkList)（3）删除单链表中的一个结点(Del_LinkList)（4）两个有序链表求并(Union)（5）归并两个有序链表(MergeList_L)（6）两个有序链表求交(ListIntersection_L)（7）两个有序链表求差(SubList_L)3．栈和队列（1）计算阿克曼函数(AckMan)（2）栈的输出序列(Gen、Perform)（3）递归算法的演示汉诺塔的算法(Hanoi)解皇后问题的算法(Queen)解迷宫的算法(Maze)解背包问题的算法(Knap)（4）模拟银行(BankSimulation)（5）表达式求值(Exp_reduced)4．串的模式匹配（1）古典算法(Index_BF)（2）求Next函数值(Get_next)和按Next函数值进行匹配(Index_KMP(next))（3）求Next修正值(Get_nextval)和按Next修正值进行匹配(Index_KMP(nextval))5．稀疏矩阵（1）矩阵转置(Trans_Sparmat)（2）快速矩阵转置(Fast_Transpos)（3）矩阵乘法(Multiply_Sparmat)6．广义表（1）求广义表的深度(Ls_Depth)(2）复制广义表(Ls_Copy)（3）创建广义表的存储结构(Crt_Lists)7．二叉树（1）遍历二叉树二叉树的线索化先序遍历(Pre_order)中序遍历(In_order)后序遍历(Post_order)(2)按先序建二叉树(CrtBT_PreOdr)(3)线索二叉树二叉树的线索化生成先序线索(前驱或后继)(Pre_thre)中序线索（前驱或后继)(In_thre)后序线索(前驱或后继)(Post_thre)遍历中序线索二叉树(Inorder_thlinked)中序线索树的插入(ins_lchild_inthr)和删除(del_lchild_inthr)结点（4）建赫夫曼树和求赫夫曼编码(HuffmanCoding)（5）森林转化成二叉树(Forest2BT)（6）二叉树转化成森林(BT2Forest)（7）按表达式建树(ExpTree)并求值(CalExpTreeByPostOrderTrav)8．图（1）图的遍历深度优先搜索(Travel_DFS)广度优先搜索(Travel_BFS)（2）求有向图的强连通分量(Strong_comp)（3）有向无环图的两个算法拓扑排序(Toposort)关键路径(Critical_path)（4）求最小生成树普里姆算法(Prim)克鲁斯卡尔算法(Kruscal)（5）求关节点和重连通分量(Get_artical)（6）求最短路径弗洛伊德算法(shortpath_Floyd)迪杰斯特拉算法(shortpath_DIJ)9．存储管理（1）边界标识法(Boundary_tag_method)（2）伙伴系统(Buddy_system)（3）紧缩无用单元(Storage_compaction)10．静态查找（1）顺序查找(Search_Seq)（2）折半查找(Serch_Bin)（3）插值查找(Search_Ins)（4）斐波那契查找(Searc

基本功能类似Windows计算器，增加了一些功能实现了二进制、八进制、十进制及十六进制数的加、减、乘、除、乘方、取模等简单计算包括(反)正弦、(反)余弦、(反)正切、(反)余切、开方、指数等函数运算具备历史计算的记忆功能对不正确的表达式能指出其错误原因

失球状态关于尝试复制“行为，但。
发布于去做季后赛时间表实时处理季后赛数据计划页面获取Twitter帐户和按钮将未来的时间表纳入魔幻数字单元测试覆盖率报告将数据库api代码提取到单独的库中将项目移至github上针对blaseball的特定帐户减少午睡期间的API调用计划的发布时间表v0.0.1狂野/轻度联赛数据切换刷新时实时提取数据（感谢！）数学背后的游戏v0.0.2数据加载指示器和数据填充赢魔术数字派对时间魔术数字克林奇计算v0.0.3在浏览器中自动刷新数据保存上一个视图关于和信息页面v0.0.4新的季后赛出生规则按分组分组切换正确计算玩过的游戏在季节中自动执行静态数据更新v0.0.5季后赛预测百分比v0.0.6季后赛内容将表情符号添加到团队行在全视图中显示完整的团队名称

项目名称:基于Spark的PSO并行计算编程语言:scala项目内容:将粒子群算法pso实现的了并行,并成功集成了bencmark的测试函数,可以利用该标准的测试函数,来验证算法的性能.测试结果:在benchmark的20个测试函数当中有9个超过decc-g的测试结果注意:本算法会因机器的性能,函数的特性不同执行的效率也不一样,本程序还有很大的改进空间,希望大家可以继续完善.

该方法需要基于有限的观测数据估计自相关序列，当数据长度较短时，估计误差会比较大，AR参数的计算就会引入很大的误差。
从而导致功率谱估计出现谱线分裂与谱峰频率偏移等现象。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。