算法的
- 与 算法的 相关的网络解释 [注:此内容来源于网络,仅供参考]
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augmenting path
增广路径
整个算法就是不停地重建这个图,然后沿着这个图(也就是朝着 level 值为当前顶点的 level 值加1的那些顶点)走,如果走到汇点,那么就相当于找到了一条增广路径(augmenting path),然后增加流量并移除增广路径上饱和的边.
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load balancing
负载均衡
总的来说,集群包括两个概念:"负载均衡"(load balancing)和"失效备援"(failover) 图一:负载均衡 多个客户端同时发出请求,位于前端的负载均衡器根据特定算法,将请求分担给比较空闲的机器,从而实现较高性能和较好的扩展性 图二:失效备援 当客户端连续向某个服务器发出请求时,
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ball bearing
滚珠
拟合残差(AFR)等交替迭代算法以及三线性渐进因子分析法、顶点矢量顺序投影法等非迭代由二缩水甘油-1,4-丁二醇醚(BDE)和三元醇的质子转移聚合获得了一类升温不透明、降温又高分子复合熔体的"滚珠"(ball bearing) 效应,为加工热敏性聚合物、提高液晶高分子的原位在锕系元素化学方面,
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binormal
副法线
进行Dot3凹凸贴图需要计算物体表面切向量(tangent)和副法线(binormal),我把>一书的算法写成代码,计算一系列三角形顶点的切向量,可是计算结果有些顶点的切向量不对,导致光照效果不正确.
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bipartite graph
二部图
2.Push-Relabel算法 (TBC)2.二部图(Bipartite Graph)最大匹配割(Cut)将流网络的点集分为两个部分,一部分包含s,另一部分包含t. 两个集合没有交集. 抱着无所谓的态度, 我总算是完成了20分钟的演讲, 一切还算比较顺利吧, 虽然问题回答得不太好.
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clustering
群集
在 IM Scoring 中,挖掘函数被分为几组不同的挖掘类型: 群集(Clustering)、分类(Classification)和 回归(Regression). 记分(Scoring)函数可以使用其中每一种类型. 每个记分函数包含了不同的算法,用以处理该类型中包括的不同挖掘函数.
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codebook
编码簿
通常使用的加密方法有编码法(Code)和加密法(Cipher),编码法是指用字,短语和数字来替代明文,生成的密文称为码文(Codetext),编码法不需要密钥或是算法,但是需要一个编码簿(Codebook),编码簿内是所有明文与密文的对照表;
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complexity
复杂程度
总的来说,NOC网络的复杂程度(complexity)是由两方面的因素所表征,一个是网络拓扑结构,另外一个就是路由算法. 本文正是对这两方面进行了研究,文章综合了国内外已有文献,重点介绍了NoC直接型拓扑结构中的Mesh结构和Toms结构,
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Convolution kernel
卷积核
而对于需要多个 SM 读取相同数据的滤镜以及卷积核(convolution kernel)等算法同样能因为这个设计而获益. 现在,随着GF100的问世,交互式光线追踪首次在标准PC上成为可能. GF100在设计期间就专门将光线追踪考虑在内,它是首款在硬件上支持循环的GPU,
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Delaunay triangulation
三角剖分
通常目前国际上公认的算法是利用三角剖分(Delaunay Triangulation)对周围多出来的那些像素进行填充,以达到"最可能精确"式地放大. 我不清楚是否有网友这么做过. 如果有的话,并且仍然和孙老师取点的结果完全一致,那么这样的作图才是有科学说服力的.
- 推荐网络解释
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enamelling iron:搪瓷[用)钢板
enamelled strip || 涂珐琅钢带,搪瓷钢带 | enamelling iron || 搪瓷[用)钢板 | enantiomer || 对映体,对映异构物
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leeringly:以斜眼看 (副)
leeriness 猜疑; 留神; 狡猾; 机警 (名) | leeringly 以斜眼看 (副) | leery 机敏的, 细心的; 猜疑的, 迟疑的 (形)
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FIGURATIVE MARK:形商标
形商标 FIGURATIVE MARK | 组合商标 ASSOCIATED MARK | 保证商标 CERTIFICATION MARK