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搜索资源 - parallel data mining
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关联规则挖掘的研究工作主要包括：Apriori算法的扩展、数量关联规则挖掘、关联规则增量式更新、无须生成候选项目集的关联规则挖掘、最大频繁项目集挖掘、约束性关联规则挖掘以及并行及分布关联规则挖掘算法等，其中快速挖掘与更新频繁项目集是关联规则挖掘研究的重点，也是多种数据挖掘应用中的技术关键，已用于分类规则挖掘和网络入侵检测等方面的研究。研究者还对数据挖掘的理论进行了有益的探索，将概念格和粗糙集应用于关联规则挖掘中，获得了显著的效果。到目前为止，关联规则的挖掘已经取得了令人瞩目的成绩，包括：单机环境
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本Demo演示了NI公司LabVIEW图形化开发环境的并行编程模式及高速数据存储和回放。当发生大量的数据连续存储时，使用TDMS格式将数据高速有效的保存再tdms文件中。本软件可以使用仿真数据用于测试系统平稳流盘的速率，还可以采集真实的从NI DAQ板卡采来的数据，并将数据存储在硬盘上。-This Demo shows the NI' s LabVIEW graphical development environment for parallel programming models an
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并行程序,并行离散化算法实现，粗糙集数据挖掘程序-Parallel programming, parallel discrete algorithms, rough set data mining program
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并行算法实现，数据挖掘相关
并行算法实现，数据挖掘相关-Parallel algorithms, data mining-related parallel algorithms, data mining-related
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给出了linux集群系统的设计与实现，对并行程序设计中的消息传递机制给出了详细的说明，针对不同并行计算模型，研究了了并行程序设计的方法，结合数据挖掘技术等，给出并行计算平台的构建方法，并且对并行计算技术在化工过程与优化中的应用有很多优秀的观点。资料内容很丰富，对于研究并行技术的朋友有很大帮助。-Given Linux cluster system design and implementation of parallel programming, the message transfer mec
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数据库的新技术，包括数据仓库，数据挖掘，并行数据库等等。-New technologies, including the database of the data warehouse and data mining, parallel database, and so on
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安装libpng libpng-1.5.9.tar 下载-A DOM Tree Alignment Model for Mining Parallel Data from the web
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摘要:介绍了现场可编程门阵列FPGA(Field Programmable Gate Array)器件XCS30的主要特点、技
术参数、内部结构和工作原理，I}述了其在电力系统高速数据采集系统中的应用实例。电力数据采
集装置—馈线终端单元(FTU)需要监测多条线路的电压和电流，实时性要求高，充分利用FPGA
的并行处理能力，对输入信号实行同时采样、分时进行A/D转换，通过在FPGA片上构建的DRAM
进行数据的快速传输。FPGA在系统中承担了较多的实时任务，使DSP芯片TMS32
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基于平行坐标的可视化交互分类，随着数据挖掘的发展，可视化数据挖掘逐渐兴起，该文章描述了基于平行坐标的高维数据可视化-Interactive classification based on parallel coordinates visualization, with the development of data mining, visualization, data mining gradually on the rise, the article describes the high-di
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基于将数据挖掘与并行技术结合,学习数据挖掘中关联规则算法，用java编写出最高效的apriori改进算法，用ubuntu上的eclipse作为开发平台，通过在eclipse上安装hadoop插件的方法建立并行平台。-Based on the data mining combined with parallel technology, learning algorithms in data mining association rules, using Java to write out the
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DeepLearnToolbox_CNN_lzbV2.0
深度学习,卷积神经网络,Matlab工具箱
参考文献:
[1] Notes on Convolutional Neural Networks. Jake Bouvrie. 2006
[2] Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition. Yann LeCun. 1998
[3] https://github.com/rasmusberg
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