搜索资源列表
learnnew
- matlab评分矩阵预测，PVC算法，根据已有的评分数据，预测未知的评分数据-matlab scoring matrix prediction, PVC algorithm, based on the existing rating data to predict unknown ratings data
LED-RF2401_sci-AT45
- AVR单片机ATMAGE16，PC串口发送命令给RF2401模块，通过射频传给点阵屏显示数据，中文字库保存在AT45内。-AVR microcontroller ATMAGE16, PC serial port to send commands to the RF2401 module, pass through the RF matrix screen display data stored in the AT45 Chinese character within.
yydd2mmdd
- 程序将一年中的天数转换到相应的月份及日期。适用于TLE数据中的日期转换。程序不用if语句，简单易懂高效。输入参数可以是数组形式。-The program will convert the number of days in a year to the corresponding month and date. TLE data for the date conversion. Program without the if statement, straightforward and effici
MatlabClassic-tutorial
- 加你如何快速的熟悉和掌握matlab语言，以及在矩阵运算和数据分析方面的应用-Plus you how to quickly become familiar with and master the matlab language, as well as matrix operations and data analysis applications
12864
- 12864取模软件 打开功能是专门用于对C语言文件自动提取显示所需要的汉字，进行点阵码数据转换的， 在您的C语言程序中，有一点需要特别留意：您的注解中请不要使用双引号，否则会引起 提取错误。-12864 modulo function is designed for software to open the C language files automatically extract display the required characters, dot matrix code
font
- 16x32英文字符点阵数据文件,看一下，是否有用-16x32 English character dot matrix data file
kmeans1
- K-means算法，算法步骤如下： Step1.利用式(2)计算距离矩阵D=()，其中=dist[i, j] ()； Step2.扫描坐标距离矩阵D，寻找距离的最大值和最小值，用式(3)计算limit； Step3.扫描坐标距离矩阵D，寻找矩阵中距离最小的2个数据a，b，将数据a，b加入集合，={a,b}，同时将数据a，b从U中删除，更新距离矩阵D； Step4.利用 (4)式在U中寻找距离集合最近的数据样本t，如果小于limit，则将t加入集合，同时将t从集合U中删除，更新
fibonacii
- 数据结构课程，利用矩阵乘法实现斐波那契数列，包含word文档讲解-Data structure course, the use of matrix multiplication to achieve the Fibonacci sequence, containing word document to explain
dat
- 在matlab中，将数据以矩阵形式存储进dat文件中-In matlab, the data is stored in the form of a matrix dat file
AP-Cluster
- AP聚类算法的C++代码实现，其中数据是文本读入iris数据，P值选取欧式矩阵最小值。显示结果为聚类后结果-AP clustering algorithm C++ code, in which data is read into the text iris data, P values selected European matrix minimum. Showing results clustering results after
SVD_RT
- 目的：根据刚体变换理论计算rt矩阵，点云在旋转前后发生刚体变换，并不会对点云数据的模型进行改变 相对于最小二乘法的直接计算点云的方法，A=R*B,>> R=(A*B )*[inv(B*B )] 与该方法相比，该方法最直观， 但是会引起点云模型变形，该方法求出的rt，矩阵不是正交矩阵，而下面的方法则是刚体变换，不会引起点云数据 模型的变形-Objective: according to the theory of rigid body transformation ma
CollectAnaly
- 最短距离算法的聚类对样本进行聚类 样本矩阵 X 输出数据的行数代表了每次聚类后类的个数，每一行的第一个数表示此类样本的个数， 后面的代数表示此类中的样本编号；从程序的输出结果看，聚类的过程一目了然，未聚类 前，有5个类，每个类各有一个样本；第一次聚类是将第一类和第二类合并，得到新的 第一类，此时第一类有2个样本；二第二次聚类是将第3类和第四类合并，得到新的第三类 ；第3次聚类是将第2类和第3类合并，此时总共有2类，经过第四次聚类，类的个数变为1，
BIDIRECTIONAL_SMOOTHNESS_MUSIC
- MUSIC算法[1]是一种基于矩阵特征空间分解的方法。从几何角度讲，信号处理的观测空间可以分解为信号子空间和噪声子空间，显然这两个空间是正交的。信号子空间由阵列接收到的数据协方差矩阵中与信号对应的特征向量组成，噪声子空间则由协方差矩阵中所有最小特征值（噪声方差）对应的特征向量组成。-MUSIC algorithm [1] is a feature space based on matrix decomposition method. From the geometric point of vie
classical_music_1
- MUSIC算法[1]是一种基于矩阵特征空间分解的方法。从几何角度讲，信号处理的观测空间可以分解为信号子空间和噪声子空间，显然这两个空间是正交的。信号子空间由阵列接收到的数据协方差矩阵中与信号对应的特征向量组成，噪声子空间则由协方差矩阵中所有最小特征值（噪声方差）对应的特征向量组成。-MUSIC algorithm [1] is a feature space based on matrix decomposition method. From the geometric point of vie
classical_music_2
- MUSIC算法[1]是一种基于矩阵特征空间分解的方法。从几何角度讲，信号处理的观测空间可以分解为信号子空间和噪声子空间，显然这两个空间是正交的。信号子空间由阵列接收到的数据协方差矩阵中与信号对应的特征向量组成，噪声子空间则由协方差矩阵中所有最小特征值（噪声方差）对应的特征向量组成。-MUSIC algorithm [1] is a feature space based on matrix decomposition method. From the geometric point of vie
STM32-VirtualCOM
- STM32通过USB模拟串口,并将接收的数据,发回USB串口,同时显示在128×64点阵屏上。-STM32 serial port via USB emulation and data received back USB port, while in the 12864 dot matrix display screen.
the_SGM
- 简单重力模型。利用网络链路数据来进行网络流量矩阵估计-Simple gravity model. Link data for use of the network traffic matrix estimation
New-svd-1
- Singular value decomposition takes a rectangular matrix of gene expression data (defined as A, where A is a n x p matrix) in which the n rows represents the genes, and the p columns represents the experimental conditions.
C_Algorithma_datastruct_os
- 内容:操作系统相关算法,多线程,进程调度,死锁等 数据结构,堆栈,队列,链表,图论等 算法:数组,矩阵,海量数据处理,高精度计算,贪心算法,迷宫等:-Content: The operating system related algorithms, multi-threaded, process scheduling, deadlocks, etc. data structures, stacks, queues, linked lists, graph theory, etc. algor
generating_random_samples.m
- 根据一组样本数据的均值和协方差矩阵随机产生正态分布以及对数正态分布的任意规模的样本数据。-According to a set of sample data mean and covariance matrix randomly generated normal and lognormal distribution of the sample data of any size.