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高等数学公式
- 高等数学中所有的算法公式，包括积分，微分，向量空间，级数，微分方程等
稀疏矩阵乘法运算的十字链表实现
- 稀疏矩阵是指那些多数元素为零的矩阵。本文利用稀疏矩阵“稀疏”特点进行存储和计算可以大大节省存储空间，提高计算效率。通过采用标准C++语言设计实现了矩阵的乘法运算器。稀疏矩阵的乘法运算可用于解决许多实际的应用问题.提出一种新颖的稀疏矩阵相乘算法,算法实现中将计算单元由单个元素扩展至行向量,避免了矩阵的转置,减少了扫描次数。利用十字链表表示稀疏矩阵，再将建立好的两个相同行列数的稀疏矩阵进行相乘运算。
稀疏矩阵
- 稀疏矩阵是指那些多数元素为零的矩阵。本文利用稀疏矩阵“稀疏”特点进行存储和计算可以大大节省存储空间，提高计算效率。通过采用标准C++语言设计实现了矩阵的乘法运算器。稀疏矩阵的乘法运算可用于解决许多实际的应用问题.提出一种新颖的稀疏矩阵相乘算法,算法实现中将计算单元由单个元素扩展至行向量,避免了矩阵的转置,减少了扫描次数。利用十字链表表示稀疏矩阵，再将建立好的两个相同行列数的稀疏矩阵进行相乘运算。
3ds-opengl
- 读取由Pro/E生成的obj模型文件。由Pro/E中生成的obj三维模型文件，在处理之前，有几个问题要加以考虑： （1）Pro/E中生成的obj文件，对于面的定义，用到三个索引值“f 顶点1/纹理1/法向量1 顶点2/纹理2/法向量2 顶点3/纹理3/法向量3 ”，如“f 1/1/1 2/2/2 6/6/6”等； （2）Pro/E中生成的obj文件对顶点和纹理坐标的定义，常常出现重复。之所以采用这种顶点重复的obj格式写出文件，主要是考虑到共面顶点的法向量可能因为所处的面不同而不同。这样
1005
- 课程 1005 GS5 : Microchip的16位产品入门 课程简介 这个动手实验课涵盖了16位产品的架构和指令集的基础内容，并通过实际编写简单的汇编程序进一步深入和强化。学员 将在Explorer 16开发板上进行编程，点亮和闪烁一个LED灯。16位产品的其他特性也将会一一得到讲解并通过程序得 到验 证，比如多重中断向量、中断优先级及程序存储空间可视性（PSV）等等。采用的硬件是带有dsPIC30F6014的 Explorer 16开发板。完成本
MUSIC_algorithm
- MUSIC 算法是利用接收数据的协方差矩阵(Rx)分离出信号子空间和噪声子空间，利用信号方向向量与噪声子空间的正交性来构成空间扫描谱，进行全域搜索谱峰，从而实现信号的参数估计。-MUSIC algorithm is used to receive data covariance matrix (Rx) to isolate the signal subspace and noise subspace, using the signal direction vector and noise su
Sapce_Vector_Computing
- 空间向量的坐标运算 适合于对向量运算有需求的朋友-Space vector coordinates of operations It is suitable for vector computing a friend in need
an-orthogonal-about-BF-algorithm
- 一种基于正交投影的波束形成算法。首先由 MVDR算法确定初始权向量 其次根据该权向量与 其它用户波达角方向的关系 ,建立干扰信号的导向矢量矩阵 然后通过正交投影原理 ,将期望信号的导向矢量投影 到干扰信号的零空间上 ,从而求得最优权值。仿真结果证明了该算法的有效性。-An orthogonal projection beamforming algorithms. First, by the MVDR algorithm to determine the initial weight ve
Text-Retrieval
- 信息检索系统从最初的纯手工检索系统业已发展到现在的以信息技术为支撑的检索系统，在这一过程中，适应新的信息资源、信息技术这些检索环境，提高信息检索系统的查全率、查准率和系统响应时间是不变的主题，在众多文本中掌握最有效的信息始终是信息处理的一大目标。围绕向量空间模型设计了一个文本检索系统，介绍向量空间模型的基础上给出了基于它的信息检索系统的一般结构框架和各部分的功能，探讨了系统中所涉及到的关键技术。用向量空间模型进行特征表达，用TF-IDF(Term-Frequency Inverse-Docume
TextFeatureSelectionAlgorithm
- 在文本挖掘中，文档通常以特征向量的形式表示。为了提高文本挖掘算法的运行速度，降低占用的内存空间，过滤掉不相关或相关程度低的特征，提出一种改进的特征选择算法，该算法对特征进行综合考虑，从而更加准确地选取有效的特征。实验验证了改进算法的可行性和有效性。-In text mining，documents are usually meanwith the form of the eigenvector．In order to enhance the operating speed and red
Support-vector-machine-
- 利用谱聚类方法在特 征向量空间中对原始样本数据进行重新表述使得在新表述中同一聚类中的样本能够更好地积聚在一起构建聚类核函数 并进而构造聚类核半监督支持向量机 使样本更好地满足半监督学习必须遵循的聚类假设 -Restated in the new formulation in the same cluster sample be better able to accumulate together to build the clustering of nuclear function and
Vector-Space-Model
- 向量空间法（Vector Space Model ）是最简单快速的算法，但是它只适用于各个类之间差异比较明显的简单分类问题，而对于较复杂的情况，它的分类结果通常要相对差一些.-The vector space method (Vector Space Model) is the most simple and fast algorithm, but it applies only to the more obvious differences between the various classe
VTK-based-on-VCPP
- 首先介绍了医学图像三维重建的面绘制与体绘制方法，讨论了两种绘制方法的思想和优缺点，对常用的Marching Cubes算法和Ray Casting算法的原理和实现过程进行了阐述，并分析了可视化工具包VTK的实现机制。在VC++6．0平台下，结合可视化工具包VTK，分别基于Marching Cubes算法和Ray Casting算法对DICOM格式的CT图像序列进行三维重建，并给出了其实现的关键算法和3D可视化结果。通过人机交互，实现对重建后三维医学图像的旋转、缩放、平移等简单的交互操作。其次，通
abstract
- 对文本进行形容词抽取并对其进行tfidf计算，并形成向量空间-Adjective text extraction and TFIDF calculation, and the formation of the vector space
PCA
- 针对稀疏表示识别方法需要大量样本训练过完备字典且特征冗余度较高的问题，提出了结合过完备字典学习与PCA降维的小样本语音情感识别算法.该方法首先用PCA降维方法将特征降维，再将处理后的特征用于过完备字典训练与稀疏表示识别方法，从而给出了语音情感特征的稀疏表示方法，并确定了新算法的具体步骤.为验证其有效性，在同等特征维数下，将方法与BP, SVM进行比较，并对比、分析语音情感特征稀疏化前后对语音情感识别率、时间效率以及空间效率的影响.试验结果表明，所提出方法的识别率比SVM与BP高 与采用稀疏化前的
PCA
- 在这篇文章中，我们主要阐述了基于PCA和LDA的人脸识别技术。这个技术包含两个步骤：首先，我们通过PCA将人脸图片从原始向量空间中提取到子向量空间——特征脸空间；然后，再通过LDA获得一个线性分类器。-In this article, we mainly elaborated based on PCA and LDA face recognition technology. This technique consists of two steps: First, we will face ima
hits
- 一种基于相似度值的向量空间投影 HITS算法-HITS algorithm based on a projection of the vector space similarity values
The-LSI-text-classification-model
- LSI就是这样一种维数约减方法。它可以通过对“文档向量矩阵”进行解奇异值分解（SVD: Singular Value Decomposition）运算，自动计算得到一个比原始空间小得多的有效语义空间-LSI is such a dimensionality reduction method. It can be through the "document vector matrix" for the singular value decomposition (SVD: Singular Valu
IG
- 文本分类中特征提取的代码。采用信息增益法，对文本的空间向量模型能达到有效降维。文件的输入形式必须是词号-词频形式。- Text Categorization feature extraction code. Using information gain method, the vector space model of the text to achieve effective dimensionality reduction. Enter the file must be in the f
线性代数及其应用
- 本书主要内容包括线性方程组、矩阵代数、行列式、向量空间、特征值与特征向量、正交性和最小二乘法、对称矩阵和二次型等。此外，本书包含大量的练习题、习题、例题等，便于读者参考。