离散偶极近似

学习如何在Matlab中编写GPU加速的离散偶极近似（DDA）代码。

在MATLAB中，绘制偶极天线的电流分布和辐射方向图，您可以使用滑块动态更改偶极子的电半长H。通过调整H的值，可以观察到偶极天线的电流分布以及相应的辐射模式变化。此方法提供了一种直观的方式来研究天线性能和不同几何参数对辐射特性的影响。

这个程序是一个基于3D FDTD的简单模拟，描述了自由空间中的偶极天线。在空间中心有一个源点，模拟偶极天线的两个臂之间的辐射。通过在臂间创建间隙并发射高斯脉冲，程序展示了在自由空间中的辐射响应。模拟遵循安培电路定律，准确描述了辐射方程。

matlab状态枚举法代码的离散近似推理，您可以使用免费的开源C++库libDAI来实现。这个库特别适用于图形模型中的复杂推理任务。

以色列程序员 Liron Levi 开发了这款工具，意在为不愿深入学习 SQLite 的用户提供简便的迁移方案。该工具可直接生成 SQLite 数据库的 SQLServer 版本，方便用户进行数据提取、转换或管理。

使用python实现文本近似度匹配，从b列中查找与a列文本最相似的值及近似度。 例如：a列：白术b列：白术、炒白术、黄芩 输出：相似的值：白术、炒白术近似度：1

MySQL提供的round(x)函数负责计算离x最近的整数，round(x,y)函数负责计算离x最近的小数（小数点后保留y位）；truncate(x,y)函数负责返回小数点后保留y位的x（舍弃多余小数位，不进行四舍五入）。

哥本哈根大学的近似算法课程笔记，整理成了一本还挺扎实的开源教材《The Design of Approximation Algorithms》。讲的都是实打实能用的算法技巧，比如贪婪算法、局部搜索、动态规划、线性规划这些经典玩意儿。 每一章都讲一个技术点，立马给你几个问题场景直接套上。讲完基础部分还不算完，后面还有进阶玩法，比如乘法权重、在线算法这些大数据场景下吃香的思路，都是手把手教你怎么上手。 书的语气虽然是研究生教材，但阅读起来还挺友好，尤其你要是有一点算法和数学功底，基本看得懂。里面还包含了哥大、MIT 等课程的讲义内容，不光讲原理，还配了不少实际应用，比如网络设计、资源调度这些在工程

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数据流的频繁项挖掘，用起来最头疼的就是资源吃紧还不能多次遍历数据。你要是也被这个问题困扰过，可以看看这篇文章提出的算法，挺轻巧的一个思路，专门用来近似频繁项挖掘的问题，关键是速度快，内存占用还少。空间复杂度只有 O(ε⁻¹)，意思就是内存用得省。每来一个数据项，平均时间也就 O(1)，适合那种高频高速的数据流。像网络日志、传感器数据这些场景，挺适合直接上。整个算法核心就仨步骤：初始化、更新、查询。初始化时搞个紧凑的数据结构，比如滑动窗口；一边读数据一边更新；想查哪个项的频率就查，挺快的。误差也可控，你可以通过调整 ε，来平衡准确性和性能。对了，它实验过多数据集，表现还不错，在大规模数据下也跑得