改进型算法

介绍了一种基于改进型 Ziggurat 算法的快速伪随机数生成器 (PRNG) 实现，用于生成指数分布和正态分布的随机数。 实现语言: C/C++, Fortran, Python, Matlab 源代码: exponential.h 和 normal.h 使用方法:* C/C++: 将源代码文件所在目录添加到编译器的路径中，并参考 Benchmarks/profile.c 文件中的示例进行使用。* Fortran: 采用GNU Fortran编译。* Python: 使用 pip install fast_prng 命令安装。模块函数的使用方法与 NumPy 中同名函数类似。* M

改进型三角形相似法的思路挺巧妙的，适合用在深空图像这种星点稀疏又复杂的场景里。它不走常规路线，没一上来就搞大计算量，而是先了星点的强度和大小，用直方图把它们分成稳定星和普通星，再有针对性地去配准。节省资源的同时，效率也拉上来了。 星点的分组方式还挺有意思的，靠直方图把稳定星和普通星分开，思路清晰，避免了后续匹配时乱套的问题。你要是做图像配准的时候老遇到星点不稳定，或者图像变形厉害，这招可以试试。 三角形构建也动了脑筋，不是暴力穷举，而是以两颗最近稳定星为基准，加上当前星点搞出三角形组合，再套上相似度权重矩阵，匹配更精准，速度也上来了。匹配算法还引入了自适应阈值，对抗复杂图像效果不错。 如果你平

这篇研究源自一位教师对卡尔曼滤波的详细介绍，及其对改进的增强型算法的探讨。

对Raft分布式一致性算法进行多项修改，提高其性能和吞吐量。

研究关联规则算法在数据挖掘中的地位 分析Apriori算法的核心原理 探讨Apriori算法在关联规则研究中的应用 提出Apriori算法的一种新改进方法

数据挖掘通过从海量数据中提取关联信息，揭示数据的潜在价值。Apriori算法是关联规则挖掘中常用的方法，本研究对其进行改进并实现，以提高关联规则挖掘的效率和准确性。

Kmeans算法在模式识别和数据挖掘等领域应用广泛。针对高维度数据聚类效果差的问题，李森林和蒋启明提出了一种改进方法。

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。

通过MATLAB仿真Aloha和非坚持CSMA/CD算法，可以推导出坚持CSMA/CD算法并进行改进。

这段代码是对网络上的Apriori算法进行了修改，以确保在Python 3版本中能够正常运行。