费马小定理

这篇文章介绍了使用MATLAB编写的方法来验证费马小定理的实现过程。费马小定理表明，对于给定的质数p和非p整除的整数a，a^(p-1) ≡ 1 (mod p)。文章中提出了四种方法来演示这一定理，包括使用余数判断和模运算。通过计算a^(p-1)的余数，并验证是否等于1来判断p是否为质数。这种方法适用于不同范围的质数，例如4x + 3形式的质数。

C6费控清数据.txt 文件，适用于 C6V2.6 版本，对应补丁号 JS-C6-2.6-201102-138。

马士兵的Oracle学习笔记，易于理解和消化。

马氏距离的数学建模资料，挺适合做聚类或者异常检测用的。哈工大那边整理的资源还蛮全，讲得不死板，例子也比较贴近实战，像你用过 PCA 或者 KNN 这些算法的话，接上手挺快的。是搞视觉搜索系统、用 MATLAB 建模的朋友，可以直接拿来做参考。

定理：对于有向加权图 G=(V,E)，若路径 P 从结点 v1 到 v_k 为最短路径，则对任意 i 和 j，都有 i 和 j 之间的最短路径也是 P 的子路径。

Google 的全球分布式数据库 Spanner，最大的特点就是强一致性和高可用能兼顾，听起来像是违反了 CAP 定理对吧？但人家用了一个聪明的机制——TrueTime。这个玩意本质上是一个同步了原子钟和 GPS 时间的时间 API，用来给每次写入打上全局一致的时间戳，厉害吧。 Spanner 最厉害的地方在于，支持全球范围的事务还能保持高吞吐，而且读的时候不需要加锁，响应也挺快的。你写个金融系统、全球库存系统之类的，都合适。不用怕延迟太高、数据不一致那些老问题。 再聊下 CAP 定理，嗯，简单说就是一致性、可用性、分区容错三选二。网络一旦出问题（分区），你要么丢可用性，要么丢一致性。但 Sp

想要用 MATLAB 验证二维抽样定理？这个资源挺适合你。通过 MATLAB，你可以轻松地验证二维抽样定理，抽样还原一个二维 Peak 函数，简单易懂，适合刚接触相关算法的朋友。对于前端开发者或数据者来说，掌握这种方法可以你更好地理解信号、图像重建等技术哦！另外，MATLAB 本身也有一些挺有用的二维绘图工具，如果你还对其他二维数据感兴趣，不妨去看看一些相关文章。比如，关于 MATLAB 的特殊二维绘图函数，Beta 球抽样方法的实现，或者 SPSS 中的抽样节点等资源都蛮不错的，能扩展你的技术视野。，如果你在做一些与数据相关的工作，MATLAB 这个工具配合相关的抽样定理和绘图方法会对你大，

这份最新的 HDFS 课程 PPT，挺适合对大数据技术感兴趣的同学。内容覆盖了 HDFS 的基本原理、工作机制以及优化方法，重点是通过实际案例，你更好地理解 HDFS 在大数据中的应用。如果你正好在做大数据开发，或者对 Hadoop 生态系统有些兴趣，拿来作为参考资料会蛮有用的。而且，课程内容更新比较及时，能帮你赶上大数据技术的最新动态。

matlab开发-整数的中国剩余定理。该程序验证了整数同余的中国余数定理。

使用Matlab编写的仿真程序演示了Little定理在数学和计算机科学中的应用。