存档算法

MATLAB中存档算法代码，通过通用FTP协议实现数据传输与存储。

该软件包提供了论文“通过结合基因表达和基因突变数据来推断基因网络重新布线”的Matlab代码README文件：涂俊杰，L.Ou-Yang，XH Hu和XF Zhang（2018）。该档案包含几个文件夹：（1）代码：用于解决GNRM模型的源代码。（2）模拟：使用模拟数据测试我们的方法的演示。在文件夹“simulation”中运行“Demo_simulation.m”以测试算法。（3）卵巢癌：使用卵巢癌基因表达数据测试我们方法的演示。在文件夹“Ovarian cancer”中运行“Demo_Ovarian.m”以测试算法。请不要犹豫与屠佳娟联系寻求任何澄清关于档案的任何内容或操作。联系方式：涂家娟，华中师范大学数学与统计学院，武汉430079。

随着技术的不断进步，Matlab中的存档算法代码已经变得日益重要。这些代码解决稀疏线性逆问题，利用信号的零稀疏性质来估计从嘈杂和不确定测量中得出的未知信号。该项目探讨了多种迭代算法的应用，分析了它们如何利用循环展开和深度学习技术进行优化。这些脚本通常用Python编写，并且在与GPU配合使用时表现出色。适用于CentOS 7 Linux和TensorFlow 1.1，也可以使用Octave/Matlab .m文件实现。如果您对VAMP的实现感兴趣，建议查阅Matlab代码或Python代码中的相关部分。

VLFeat是一个开源的视觉实验室功能库，版本为0.9.20，专门用于图像理解及局部特征提取和匹配。它实现了众多流行的计算机视觉算法，包括费舍尔向量、VLAD、SIFT、MSER、k均值、分层k均值、聚集信息瓶颈、SLIC超像素、快速移位超像素、大规模SVM训练等。该库使用C语言编写以提升效率，并在MATLAB中提供易用接口，支持Windows、Mac OS X和Linux。使用时需下载最新版本，并确保MATLAB版本为2009B及以上。解压后可通过MATLAB调用这些功能。文档包含在doc/index.html中，详细说明了使用方法。

这是一份归档文件，包含了全部内容。

点击以下链接即可下载所需的存档文件。随着技术的进步，存档文件已经得到有效管理和归档。

Hadoop 源码的存档方式多样，可以根据需求选择合适的方式进行保存和管理。

COBRA工具箱是基于约束的重构和分析工具箱，满足MATLAB系统要求和求解器安装。确保您的系统配置正确，并安装兼容的求解器如TOMLAB，IBM ILOG CPLEX，GUROBI或MOSEK。通过克隆存储库安装COBRA工具箱，使用命令：$ git clone --depth=1 https://github.com/opencobra/cobratoolbox.git cobratoolbox。请查阅initCobraToolbox教程、文档和支持以了解更多信息，并从目录中运行所有教程。如有需要，请访问我们的网站获取支持或发布问题。

FLANN是一个用于在高维空间中执行快速近似最近邻居搜索的库，采用C++编写。它提供了一系列最适合最近邻搜索的算法，并具备自动选择最佳算法和参数的能力。该库支持C、MATLAB和Python绑定。有关使用文档可查阅发行档案中的doc/manual.pdf文件。更多信息及实验结果见Marius Muja和David G. Lowe的论文：“具有自动算法配置的快速近似最近邻居”，发表于VISAPP'09。您可以从此处下载最新版本的FLANN：版本1.8.4（2013年1月15日，源代码）。如需尝试最新更改或贡献，请使用以下命令克隆git源存储库：git clone git://github.com/mariusmuja/flann.git。错误报告请通过相关渠道进行。

Hadoop源代码 存档包含了Hadoop平台各个组件的源代码，开发者可以利用这些代码深入了解Hadoop的内部机制、进行定制化开发和问题排查。