Multi

MySQL多数据源配置是数据库管理中的一个重要概念，允许应用程序同时连接并操作多个数据库，以满足复杂的业务需求或实现数据的高效同步。此配置在分布式系统、数据迁移、读写分离、故障切换等场景中非常常见。以下是进行MySQL多数据源配置的基本步骤： 1. 创建数据源对象：在Spring框架中，使用BasicDataSource或AbstractRoutingDataSource。 2. 配置数据源：在配置文件中为每个数据源定义bean，设置属性。 3. 实现数据源路由：重写determineCurrentLookupKey方法，动态选择数据源。 4. 事务管理：使用Spring的PlatformTr

在本示例中，Matlab代码实现了非线性求解器，用于模拟多Kong介质中的流动。代码使用牛顿-拉夫森法求解方程f(x) = 0，基本步骤如下： 初始化x0。 计算更新：x1 = x0 - f(x0) / f'(x0)。 构建矩阵形式：A = df1/dx1 ... dfN/dxN，b = -f1 ... -fN。 解线性方程Ax = b，更新x = x + alpha * dx（对于非阻尼情况，alpha = 1）。 计算残差|f + f'dx| / |f|，检查收敛性。

The multi-channel filter bank is an essential tool in signal processing, offering a range of applications across various domains. Here, we provide a MATLAB implementation of a multi-channel filter bank that can be downloaded for those interested in exploring or adapting this functionality. Program F

基于Agent技术，构建了Multi Agent数据挖掘模型，解决了组织结构、Agent设计和协作问题，提高数据挖掘效率和智能化水平。

This guide focuses on effectively querying data from the categorys.txt file through multi-table techniques. Here’s a structured workflow: Step-by-Step Workflow Format the specified content and title for better readability. Emphasize keywords related to the title in bold to enhance user focus. Inclu

当使用标准Krylov子空间方法求解线性方程组时，用户只能选择一个预处理器，尽管在许多情况下可能有多种可能性。在这里，我们提供了GMRES的扩展，即多预处理GMRES (MPGMRES)，它允许使用多个预处理器。此代码基于Chen Greif、Tyrone Rees和Daniel B. Syzld在手稿“多预处理GMRES”中描述的算法。技术报告可查阅： http://www.cs.ubc.ca/~tyronere/TR-2011-12.pdf，UBC CS TR-2011-12，或Temple Math报告11-12-23。

OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) is a type of Multi-Carrier Modulation (MCM). It enables parallel transmission of high-speed serial data by utilizing frequency division multiplexing. This method is effective in combating multipath fading and supporting multiple users. The OFDM techn

JPEG压缩的Matlab代码在DCT域中使用奇异值分解的多焦点图像融合。多焦点图像融合是一种将来自不同焦距的场景中的多个图像融合为整个区域都聚焦的图像的过程。DCT域中的图像融合方法因其时间和能量消耗低、复杂度低而非常有效，尤其在视觉传感器网络（VSN）中以JPEG格式压缩定影图像时。提出了一种低复杂度的DCT域多焦点图像融合技术，提高了输出图像质量。该方法在嘈杂条件下稳定，使用8×8输入块的奇异值分解（SVD）的奇异值计算5个最大奇异值的几何平均值，作为聚焦块检测的标准。

在本项目中，我探索了在物理机器人上实现强化学习（RL）算法的过程，具体是在定制的3D打印机器人Benny和Bunny上从A到B的路径规划。作为我本科最后一年自选选修课的一部分，项目学习强化学习的基础知识。最初，编码直接在物理机器人上进行，但随着项目进展，意识到需要将算法与硬件解耦。仿真测试表明，在较小的状态空间（<= 100个状态）中表现良好，但在扩展到包含400个状态时，任何探索的RL算法均无法收敛。结果显示，在实现硬件前，需在仿真中探索更强大的算法。所有模拟代码均使用C++编写，确保代码的可移植性，以适应微控制器的限制，避免数据传输带来的复杂性。

约束关联挖掘是在把项或项集限制在用户给定的某一条件或多个条件下的关联挖掘，是一种重要的关联挖掘类型，在现实中有着不少的应用。但由于大多数算法处理的约束条件类型单一，提出一种多约束关联挖掘算法。该算法以FP-growth为基础，创建项集的条件数据库。利用非单调性和单调性约束的性质，采用多种剪枝策略，快速寻找约束点。实验证明，该算法能有效地挖掘多约束条件下的关联规则，且可扩展性能很好。