协同仿真

MATLAB实现电路协同仿真是一种交互式调整射频设备的EM仿真方法，基于端口替换集总组件的原理。例如，将具有10个集总组件的2端口设备模拟为12端口设备。这种方法不仅简化了模型，还无需重新运行完整的EM仿真，从而快速分析系统行为。此仓库中的Matlab代码专为执行此类组合而设计。对于优化和设备调整，协同仿真可计算最佳集总元件值，以实现RF设备的阻抗匹配、调整和去耦。

随着MATLAB和NS3协同仿真技术的发展，研究人员能够更加高效地进行复杂系统的模拟与分析。这种技术整合为工程和科学领域提供了全新的可能性。

联合仿真快速入门教程，帮助新手掌握软件间的协同分析与设计。

基于 MATLAB 与 ADS/Cadence 协同仿真的射频系统时域分析平台 本平台实现射频系统仿真，利用 MATLAB 模拟系统基带部分，并结合 ADS 或 Cadence 进行射频前端仿真，实现时域分析。 平台功能 基带信号生成: 利用 MATLAB 代码生成具有可调参数的单/多子载波信号。 协同仿真: 将生成的基带信号传输至 ADS 或 Cadence 进行射频前端仿真，并将仿真结果返回 MATLAB。 时域分析: 对仿真结果进行解码和解调，获取时域星座图、信号频谱和波形。 性能指标计算: 自动计算峰均功率比 (PAPR) 和误码率 (BER)。 平台架构 平台由 MATL

用于推荐系统的协作深度学习代码，作者用 TensorFlow 做了个还挺清爽的实现，整体逻辑比原始 CDL 版本简化不少，适合想快速上手的你。训练用 Python 跑，评估还得回 Matlab 操作下，算是多语言混合玩法。代码写得比较直白，预训练和主模型拆得也清楚。要注意，这套代码主要用于演示用途，别拿它去跑线上服务哈。如果你想看完整版的 Matlab 代码或 MXNet 的轻量实现，文档里也都贴了链接，资源还是挺齐全的。

构建商品推荐系统，利用协同过滤算法，根据用户画像及购买历史，推荐相关商品，为用户提供个性化购物体验。

利用电磁兼容仿真软件FEKO与matlab协同设计天线。

SQL 性能的提升啊，真的不是一个人能搞定的活儿。开发、DBA、系统管理员、运维，得配合到位才行。谁来调整系统？还真得看情况，但你只要搞清楚数据怎么流，SQL 写得规不规范，系统监控有没有跟上，基本就能一大半的问题。 应用设计人员的设计要让别人一看就懂，数据是怎么从前端一路走到库里的，结构清晰才能避免调试时抓瞎。 开发人员写 SQL 时别乱搞，明确一下用的查询策略，不期 DBA 看都看不懂，优化就更别提了。 DBA也不轻松，得盯着系统跑，及时发现哪个语句拖了后腿，有问题就得拉开发开会，一起排查。 运维负责的硬件、软件信息也得同步出来，比如服务器负载啊、磁盘读写啊，哪怕是 IO 瓶颈也要及时反馈

Hadoop与Hive协同配置指南 本指南涵盖Hadoop 2.8.4版本（hadoop-2.8.4.tar.gz）和Hive 2.3.3版本（apache-hive-2.3.3-bin.tar.gz）的协同配置步骤。 准备工作: 确保系统已安装Java环境（版本1.7或更高）。 下载Hadoop 2.8.4和Hive 2.3.3的二进制文件。 Hadoop配置: 解压Hadoop，并将其放置在合适的目录下。 编辑Hadoop配置文件，包括core-site.xml，hdfs-site.xml，mapred-site.xml和yarn-site.xml，设置Hadoop集群的相关参数，如

基于 Spark 的电影推荐系统.zip 是个还不错的资源，适合想深入了解推荐系统原理、顺便动手练练 Spark 的你。讲得挺系统，从数据清洗、模型训练到实时推荐都有覆盖。用的核心是协同过滤，算是推荐算法里比较经典的做法。Spark 的 MLlib用起来还蛮顺的，大规模评分数据也不在话下。整体思路清晰，代码也不复杂，跑通之后你会对推荐系统的实现有个比较扎实的理解。评分数据预部分讲得挺细，比如怎么用DataFrame缺失值、转时间戳。完了就可以搞User-Based CF或者Item-Based CF，两种方式都提到了，配合实际需求灵活切换就行。训练环节支持调参数，比如相似度怎么选、邻居数 K设