跟着大数据年代的到来，K最近邻（KNN）算法较高的核算复杂度的坏处日益凸显。在深入研讨了KNN算法的基础上，结合MapReduce编程模型，运用其开源完结Hadoop，提出了一种根据MapReduce和分布式缓存机制的KNN并行化计划。该计划只需求经过Mapper阶段就能完结分类使命，减少了TaskTracker与JobTracker之间的通讯开支，一起也避免了Mapper的中心结果在集群使命节点之间的通讯开支。经过在Hadoop集群上试验，验证了所提出的并行化KNN计划有着优秀的加速比和扩展性。
摘要：为了进步k-nearestneighboralgorithm(KNN)算法处理大数据集的才能，本文运用MapReduce并行编程模型，一起结合KNN算法自
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SystemVerilog的听课学习笔记，包含讲义截取、知识点记载、注意事项等细节的标示。 目录如下： 第一章 SV环境构建知识 1 1.1 数据类型 1 四、二值逻辑 4 定宽数组 9 foreach 13 动态数组 16 行列 19 相关数组 21 枚举类型 23 字符串 25 1.2 进程块和办法 27 initial和always 30 func
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根据MATLAB的Filter运用，低通、带通和高通滤波器的仿真。包含filter、ftt等函数的运用
该文件是清华大学储能课的期末大作业。用SIMULINK搭建了一个完好的光伏-储能并网体系。我的博客中介绍了体系完结的具体办法，欢迎检查！
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