CORDIC技术揭秘MATLAB实现的不同视角

这是一个展示如何在CORDIC中计算tanh的示例。该脚本允许对单精度与CORDIC方法进行比较。

这是与论文“短暂的生态进化动力学和建立移民的机会之窗”相关的Matlab 2015a代码。包括两个文件：script_for_dual_migration.m（双重迁移设置）和script_for_multi_migration.m（多迁移设置），用于执行模拟和生成图形。每个文件均可独立运行。若需重做模拟，请将相应部分的isredo = false更改为isredo = true。此外，还包含ode_ColonizationDynamics_standard.m（标准ODE函数，适用于无限人口规模）和ode_ColonizationDynamics_stochastic_finite.m（随机ODE函数，适用于有限人口规模）。

随着数据库技术的不断进步，Oracle性能优化在企业应用中显得尤为重要。了解其内部工作原理和最佳实践，可以帮助提升系统效率和稳定性。

深入浅出探索Web数据挖掘原理，揭开其奥秘。本指南全面讲解实现方法，助您掌握数据挖掘利器。

一本翻译的matlab自学教材，适合所有希望掌握matlab技能的人群。

本书通过丰富的实例，详细介绍了提升SQL编程技能所需的思维方式转变：从过程式编程转向数据集思维。此外，还探讨了在SQL编程中如何有效应用查找表、视图、辅助表和虚拟表，并深入讨论了处理时间值及其他技术挑战的方法。适合数据库编程人员和SQL开发者参考学习。

深入数据核心：数据挖掘技术 数据挖掘是从海量数据中提取隐藏模式、洞察知识的过程。犹如探险家在矿山中寻找宝藏，数据挖掘技术帮助我们发掘数据背后的价值。 核心技术： 分类与预测： 对数据进行分类，并预测未来趋势，例如客户流失预测、信用风险评估。 聚类分析： 将数据分组，发现相似群体，应用于客户细分、市场研究。 关联规则挖掘： 识别数据间关联关系，如购物篮分析，推荐系统。 异常检测： 识别数据中的异常值，应用于欺诈检测、网络安全。 应用领域： 数据挖掘技术广泛应用于各个领域，包括： 商业： 市场分析、客户关系管理、产品推荐 金融： 风险管理、欺诈检测、投资分析 医疗： 疾病预测、药物研发、个性化治疗 科学研究： 天文数据分析、基因序列分析 数据挖掘是一门不断发展的学科，随着技术的进步和数据量的增长，它将持续为各领域带来革新。

深入分析YARN架构设计原理 掌握YARN实现机制，提升技术能力

模式矩阵通常采用矢量表示数据对象，每个矢量在多维空间中描述对象的多方面特征。每个维度代表一个特征，多个对象的矢量形成模式矩阵（Pattern Matrix），即（xij）mn。每行表示一个对象，每列描述一个特征。这种方法在数据挖掘中具有重要应用价值。