资源列表
KEPServerEX_v4
- 在WINDOWS XP SP2系统中使用OPC的DCOM配置方法-WINDOWS XP SP2 system using OPC DCOM configuration
-cloud-management.pdf
- 采用 Oracle Enterprise Manager 12c 实现云的整体控制 -Oracle Enterprise Manager 12c to achieve cloud the overall control
the-cp243-Ethernet
- the cp243 Ethernet configuration must use to configure the PC / PPI cable, PC / PPI cable connected computer a string Mouth, the other end to connect the serial port on the CPU-the cp243 Ethernet configuration must use to configure the PC/PPI cable
cloud-operating-platform-design.pdf
- 大规模存储系统和运行平台设计 百度的存储系统 -Large-scale storage systems, and operating platform design Baidu storage system
-construction-and--cloud-services.pdf
- 百度私有云建设和开发部分云端服务 百度云计算介绍 百度内部云特点-Baidu private cloud construction and development part of the cloud services Baidu cloud computing introduced Baidu internal cloud characteristics
Cloud-based-IT-support-solutions.ppt
- 打造高效低成本的电信级BSS云服务,全面降低电信级bss服务的总成本-To create a cost-effective carrier-grade BSS cloud services, and reduce overall carrier-grade services, total cost of bss
Baidu-World-2011-Cloud-Computing-.pdf
- 百度世界2011云计算论坛演讲稿：海量数据处理-Baidu World 2011 Cloud Computing Forum speech: massive data processing
Oracle-cloud-computing-strategy.pdf
- Oracle 云计算战略 • 提供私有云和公有云两种解决方案供客户选择 • 提供全面、集成的 SaaS、PaaS 和 IaaS 产品 • 让客户根据业务需要采用云 最小面积的矩形。由于各种包装 是不可数无穷的，成功优化的关键问题 是有限的解空间的引进，其中包括一个 最佳解决方案。本文提出了这样一个解决方案空间 每个包装的代表由一对模块的名称序列， 被称为序列对。通过模拟搜索这个空间 退火，数百个模块已挤满有效地 证明
20lagrangian_relaxation_1_2.pdf
- 拉格朗日松弛方法 基于分解的方法. 开始于 简单约束 复杂约束 把复杂的约束放入目标. 我们将得到关于最小化问题的最优解的下界. 在许多情况中,这种边界接近最优解的值. -The Lagrangian relaxation method is based on the decomposition method begins with the simple constraints of complex constraints into complex constra
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- 一种多站测向多目标被动跟踪方法的研究,通过采用最小距离法、最大似然法等方法剔除掉虚假定位点-A multi-station finding the multi-target passive tracking method through the use of the minimum distance method, maximum likelihood method and other methods to weed out the false positioning point
datamining
- 主要介绍在大型数据库中发现知识（Knowledge Discovery in Large Databases, KDD）的各种技术，是专门针对决策支持中的各类问题进行讨论的高端课程。面向对象为软件工程专业硕士研究生。 本课程讲授的主要内容包括：数据预处理、数据仓库及OLAP、概念描述型数据挖掘、关联规则挖掘、分类挖掘和预测以及聚类挖掘，涉及的领域包括数理统计、概率论、机器学习、信息论、集合论等等。-Introduces knowledge discovery in large dat
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- 基于模型的时间序列数据挖掘---聚类和预测相关问题研究 ---- Clustering and forecasting issues related to model-based time-series data mining