基于Spark的BLAST算法平行设计与实现。

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简介：
本文提出了一种基于Apache Spark的大规模序列比对算法BLAST的并行化设计方案，并详细介绍了其实现过程和实验结果。 BLAST（基本局部比对搜索工具）是一种高效的局部比对算法，在准确性方面表现出色，并被广泛应用。然而，当处理大型基因数据集时，它会遇到性能瓶颈并降低效率。为解决这一问题，提出了一种基于Spark的分布式并行方法——Spark_BLAST。该方法利用Spark内存计算来识别和划分任务，并实现了BLAST算法在多节点环境中的高效执行。通过实验，在一个包含5个节点的Spark集群上实施了此方案，结果显示这种方法能够显著提高运行速度（大约4倍），同时保持结果准确性不变。这种改进为生物信息学领域提供了一种更加有效的比对工具。

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基于Spark的BLAST算法平行设计与实现。

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本文提出了一种基于Apache Spark的大规模序列比对算法BLAST的并行化设计方案，并详细介绍了其实现过程和实验结果。 BLAST（基本局部比对搜索工具）是一种高效的局部比对算法，在准确性方面表现出色，并被广泛应用。然而，当处理大型基因数据集时，它会遇到性能瓶颈并降低效率。为解决这一问题，提出了一种基于Spark的分布式并行方法——Spark_BLAST。该方法利用Spark内存计算来识别和划分任务，并实现了BLAST算法在多节点环境中的高效执行。通过实验，在一个包含5个节点的Spark集群上实施了此方案，结果显示这种方法能够显著提高运行速度（大约4倍），同时保持结果准确性不变。这种改进为生物信息学领域提供了一种更加有效的比对工具。

基于Spark的PSO平行计算

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本研究提出了一种基于Apache Spark的大规模并行粒子群优化算法（PSO），有效提升了复杂问题求解的速度和效率。项目名称：基于Spark的PSO并行计算编程语言：Scala 项目内容：将粒子群算法（PSO）实现了并行化，并成功集成了基准测试函数。可以利用这些标准测试函数来验证算法性能。测试结果：在20个基准测试函数中，有9个超过了decc-g的测试结果。注意：该算法因机器性能及函数特性不同而执行效率不一，程序还有改进空间，希望继续完善。

基于Spark的大数据平台设计与实现

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本项目致力于开发一个高效、可扩展的大数据处理平台，采用Apache Spark框架，实现了大数据环境下的数据处理和分析功能。数据分析使用Scala编程语言实现，并通过Spark SQL进行数据处理。将结果存储在MySQL数据库中，最后利用数据可视化技术展示数据。

Spark-Apriori：基于 Spark 的 Apriori 算法实现

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Spark-Apriori是一款利用Apache Spark高效处理大数据集的Apriori算法实现。该工具旨在发掘大规模数据中的频繁项集和关联规则，为市场篮分析提供强大支持。火花先验使用 Spark 的蛮力 Apriori 算法实现，并且该算法不会继续生成关联规则。用法如下：输入参数包括最大迭代次数、最小支持度和分区数量。命令行示例： ``` spark-submit \ --class com.jgalilee.spark.apriori.JobDriver \ --master local[4] \ ./target/scala-2.10/spark-apriori_2.10-1.0.jar \ input/transactions.txt \ 10 \ 3 \ output \ 3 ``` 参数说明： - `input` - 输入交易数据的路径。 - `max` - 要运行的最大迭代次数。 - `minsup` - 作为频繁项集候选项的标准最小支持度阈值。 - `output` - 输出结果存放的位置，即输出目录为 output/n - `partitions` - 用于事务数据集划分的分区数量。

基于MATLAB的V-BLAST系统及检测算法实现

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本研究利用MATLAB开发了V-BLAST系统的仿真模型，并实现了多种检测算法，旨在优化无线通信中的多天线信号处理技术。本程序是对V-BLAST系统的仿真，并采用BPSK、QPSK、16QAM和64QAM调制方式。检测算法包括最大似然（ML）、最小均方误差（MMSE）以及零-forcing方法，此外还采用了基于迫零的连续干扰消除检测算法。

基于Weka平台的决策树算法的设计与实现

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基于WEKA平台的决策树算法的设计与实现

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本项目基于WEKA平台设计并实现了多种决策树算法，包括ID3、C4.5和 CART，为数据分类任务提供了有效工具。本段落探讨了基于WEKA平台的决策树算法的设计与实现，并对其进行深入研究，是一篇硕士论文的内容概述。

基于矩量法的平行板电容计算实现

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本研究采用矩量法详细探讨了平行板电容器的电磁场特性，并实现了高效准确的数值计算方法，为微波电子器件的设计提供理论支持。本段落通过带电平行板矩量法求解，首先进行了理论分析，探讨了平行板电容的结构组成，并提出了具体的算法。最后提供了MATLAB程序以及仿真结果。

基于Scala的Spark中KMeans算法的实现

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本简介探讨了在Apache Spark平台上利用Scala语言实现经典的KMeans聚类算法的过程与优化方法。 Spark下K-Means算法的Scala工程代码不是特别长。可以参考我的博客相关内容。

BLAST算法简介: BLAST

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BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）是一种用于比较序列间相似性的生物信息学工具，广泛应用于基因和蛋白质的研究中。 Smith-Waterman 和 Needleman-Wunsch 是用于序列对齐的两种算法，在 C 中实现这两种算法可以提供最佳局部（Smith-Waterman）和全局（Needleman-Wunsch）对齐功能。这些实现旨在快速、便携且易于使用，通过命令行实用程序 smith_waterman 和 needleman_wunsch 可以灵活地进行操作。代码也可以很容易地被第三方程序集成到自己的项目中，具体示例可以在 nw_example/ 和 sw_example/ 目录下找到。此外，还提供了一个 Perl 模块为这些程序提供了 Perl API 接口。主要功能包括： - 对任何一对 ASCII 序列（如 DNA、蛋白质或单词）进行对齐 - 提供自定义比对评分系统的选择或是使用通用的评分系统（比如 BLOSUM） - 支持指定通配符，用于匹配任意字符，并且可以选择局部和全局对齐模式。