迭代式计算

这个程序是用Matlab编写的，用于计算离散信道的容量，对研究离散信道的相关问题具有参考意义。

迭代器是一种机制，可通过它不断转向集合中下一个元素并将其置为当前元素。迭代器是对位置 ADT 的扩展，一个位置本身就是一个迭代器，但无法持续更新。简单迭代器的 ADT 支持 hasNext() 和 getNext() 方法，用于检查剩余元素和返回下一个元素。Java 提供了 Iterator 接口来实现迭代器，它还支持从集合中删除当前元素。为了支持迭代，集合的 ADT 必须提供方法来创建迭代器。

AllCombIter 是一种迭代器对象，仅在调用 next() 方法时返回一个组合。它可以处理一维数组的组合，使用递归方法替代嵌套循环，避免内存溢出。

Matlab编程：Arduino中的循环迭代时间计算函数。用于计算Arduino中每个循环迭代的时间。

图像拼接领域的质量评估-based iterative seam estimation算法，采用Matlab编写以便于复现。附带公共图像拼接数据集，适用于图像拼接与图像配准研究。详细使用说明请参阅ReadMe文件。

Spark是一种高效的开源集群计算系统，专为大规模数据处理而设计。它提供了一个快速灵活的引擎，用于处理批处理、交互式查询、机器学习和流式计算等多种工作负载。 Spark核心特性： 速度： Spark基于内存计算模型，相比传统的基于磁盘的计算引擎（如Hadoop MapReduce），速度提升可达100倍。 易用性： Spark提供简洁易用的API，支持多种编程语言，包括Scala、Java、Python和R。 通用性： Spark支持批处理、交互式查询、机器学习和流式计算等多种工作负载，提供了一个统一的平台来处理各种大数据需求。 可扩展性： Spark可以在数千个节点的集群上运行，能够处理P

Google 的 MapReduce 论文，真的是做分布式计算绕不过去的一篇。Map 和 Reduce 的思想来自函数式编程，理念其实不复杂：Map 负责拆小块分给节点跑，Reduce 再把结果合起来，完活儿。逻辑挺清晰的，适合大批量数据，像日志、网页索引这些场景就适合。 MapReduce 的模型结构也还挺直观：输入输出都是键值对，Map函数拿到输入先搞出一堆中间结果，交给系统自动Shuffle和Sort，再扔给Reduce函数做最终汇总。嗯，不用你操太多心，系统自动兜底。 架构设计上也成熟：JobTracker负责分配任务，TaskTracker各自干活儿，底层的数据都扔进HDFS，又稳又

详细介绍了在数值分析中利用牛顿迭代法求解非线性方程的精确解方法。

分布式计算框架剖析 分布式计算框架作为处理大规模数据和复杂计算任务的关键技术，其重要性日益凸显。通过将任务分解并分配到多个计算节点上并行执行，分布式计算框架有效地提升了计算效率和处理能力。 常见的分布式计算框架 Hadoop： 开源框架的先驱，以其分布式文件系统 HDFS 和分布式计算模型 MapReduce 而闻名。 Spark： 基于内存计算的通用框架，适用于批处理、流处理、机器学习等多种场景。 Flink： 专注于流处理的框架，提供低延迟和高吞吐量的数据处理能力。 框架核心要素 资源管理： 高效地管理集群资源，包括 CPU、内存、存储等，以确保任务的合理分配和执行。 任务调度：

Fourinone 是一款基于 Java 的开源分布式计算框架，简化分布式环境下的应用程序开发。其核心原理在于将计算任务分解成多个子任务，并将其分配到集群中的不同节点上并行执行，最终将计算结果汇总以获得最终结果。 Fourinone 的架构主要包含以下几个关键组件： Worker： 负责执行具体的计算任务，多个 Worker 可以并行工作以提高计算效率。 ParkServer： 负责管理 Worker 节点，接收来自 Client 的任务请求，并将任务分配给空闲的 Worker 执行。 Client： 用户提交任务的客户端，负责将任务发送到 ParkServer，并接收计算结果。 Four