自适应平台

基于大数据的自适应学习系统，如牛顿平台，通过分析学习过程行为数据，预测学习者特征，提供个性化学习服务。牛顿平台的核心技术包括知识追溯算法、贝叶斯学生建模和自适应学习引擎。它提供的自适应服务涵盖知识点推荐、学习路径规划和学习干预策略。

提供自适应波束形成的 MATLAB 代码，包括注释，保证运行成功。

传统制造业的客户系统难以适应顾客不断变化的主观意愿，导致无法获取客户潜在需求。为此，提出了一种面向服务型制造的自适应客户定制平台。该平台构建了逻辑结构、功能体系和体系结构，通过对客户多形式交互信息进行知识解析和数据挖掘，获取客户潜在需求，帮助企业进行决策分析，最终定制出符合客户个性化需求的产品。

这篇资源提供了MATLAB代码，适用于处理非平稳信号的自适应滤波技术。

了解自适应GSK算法（AGSK）前，先探索其基础——GSK算法。GSK算法灵感源于知识获取与分享的过程。 初级阶段：从小型网络（家人、邻居）获取知识，虽想法不成熟，但积极分享。 高级阶段：从大型网络（工作、社交）获取知识，相信成功者观点，积极分享以助人。

通过提出一种自适应谱聚类算法改进方案，在传统谱聚类算法的基础上，通过自适应调整核函数参数和聚类簇数，提升了算法对任意形状样本空间的聚类性能，实验验证了改进算法的有效性。

Spark 框架一直挺受欢迎，但它在缓存管理上的能力还可以再强一点。比如，传统的 LRU 缓存替换算法，虽然常用，但有时候会影响执行效率，是对于重用度高的 RDD。在这里，有个挺有意思的策略叫做自适应缓存管理策略（SACM）。这个策略能自动选择缓存 RDD，避免重复计算消耗不必要的资源，基本上就是让 Spark 在任务执行时变得更加聪明。它通过任务的 DAG 结构来识别那些需要缓存的 RDD，而并行缓存清理算法还能清理掉那些不再需要的数据，节省内存。这也让内存利用更高效，保证了计算效率。简单来说，就是让 Spark 在面对复杂的并行任务时更加高效，避免了缓存管理上的瓶颈。如果你常用 Spark

这篇文章介绍了在matlab中实现自适应滤波器的算法，涵盖了牛顿法和最陡下降法的具体方法，对自适应滤波的学习具有实质性帮助。

自动化运维平台的核心是自适应 MapReduce，挺适合做那种网络设备量大、更新频繁的场景。你要是平时折腾宽带接入设备，老是跑命令、拉数据，那这个平台真挺省事的。 平台的亮点在于它会根据服务器负载自动分配计算资源，像是动态调度一样，任务多了就开更多线程，任务少了就休息下，响应也快，资源也不浪费。 比如做设备信息采集、清理冗余数据这些事，一般都要写脚本、调命令、对表格。但这平台一接入后，多都能自动化搞定，还支持并发计算，速度快不少。 实际效果也还不错，多电信项目上线后，用这个平台跑任务，一次能管一大片设备，不用一个个操作，效率翻好几倍。你要想进一步研究，推荐你看看这些资源： Hadoop YAR

经典beamforming和自适应滤波的MATLAB源代码。由Paulo S.R. Diniz编著的《自适应滤波第四版（Adaptive Filtering_Algorithms and Practical Implementation 4th）》中的Nonlinear_Adaptive_Filters部分源代码。