matlab有些代码不运行CAM for 2.5D激光烧蚀版本1.0 2.5D激光烧蚀的计算机辅助制造程序 我将此Matlabcode编程为我在2015年和2016年在ETH大学的学士和学期论文的一部分。该程序可以根据所需工件的三维几何形状（stl文件）计算激光产生的轨迹。 这些轨迹可以保存为g代码，可以在程序中针对不同的激光加工机进行调整。 可以在这些论文中找到更多信息，这些论文以pdf文件形式随附。 论文，GUI和代码中的所有注释均以德语编写。 可以使用Matlab执行源代码。 确保您下载了所有文件，并将它们放在同一文件夹中。 要启动用于笛卡尔工件的2.5D激光烧蚀的LaserCAM GUI，必须执行主文件：“ LaserCAMkartesisch.m”。 如果要启动用于2.5D激光烧蚀圆柱形工件的LaserCAM GUI，则必须执行主文件：“ LaserCAMzylindrisch.m”。 如果没有Matlab，则可以使用Matlab编译版本直接启动GUI：“ LaserCAMkartesich.exe”或“ LaserCAMzylindrisch.exe”。 仅当您安装了Mat

学院学生管理系统，对学院学生的基本信息（如学号、姓名、性别、专业、年级、出生日期、家庭住址、电话号码等）进行录入并保存到文件，管理人员可以使用文件显示、查询、添加、删除和修改学生的信息。使用C语言和数据结构知识编写程序，实现上述相关功能。

c++编程实现的AHP中和评价源代码，目前可以计算6阶矩阵，6个评价元素，可以计算最大特征向量，RI，CI。。

可以运行的JAVA版贪吃蛇

matlab有些代码不运行Geostats-matlab 该存储库包含用于地统计分析的一组功能和测试脚本，包括变异函数图绘制和分析，克里金法，随机场模拟和数据的条件模拟。 分析的主要功能是geostatm.m。 此函数接受协方差模型（可以是高斯，指数，球面，矩阵，块金或幂定律），以及初始参数猜测和要插值的数据。 该程序包仍在开发中，我主要只对2D数据集进行了测试，而对1D进行了一些有限的测试。 依存关系 variogramfit.m和randomfield.m是可与geostatm一起使用的两个可选函数。 randomfield是由Qiqi Wang（）和Paul G. Constantine（）开发的。 它用于生成具有给定协方差结构的随机字段，也可以用于条件仿真，尽管目前我不使用它们的代码来执行此操作。 Variogramfit是Wolfgang Schwanghart的lsqcurvefit的替代方法，我默认使用它来估计理论变异函数的参数。 以我的经验，lsqcurvefit通常效果更好，但根据情况的不同，差异可能很小。 这两个代码都可以从Matlab文件Exchange中获得。

matlab有些代码不运行代码纸循环 介绍 这是一个文件夹，用于保存一些代码以便在某些论文中重复使用某些算法。 然后我将介绍这些算法： [MLHM] =多尺度局部均一性度量 [ALCM-LSK] =自适应局部对比度测量-局部操纵核 [内核回归]用于图像处理 （提示）如果可以找到与该论文相对应的工具箱，则将链接放置在此页面上，而无需重写代码。 [无监督岭检测] =二阶各向异性高斯核（AGK） [双阈值计算] =自适应Canny边缘检测器的基于字符串的方法 :red_exclamation_mark: :red_exclamation_mark: 注意力 :red_exclamation_mark: :red_exclamation_mark: 由于对算法过程的指示不明确，因此工具中存在缺陷。 因此，如果您有一些有用的想法，欢迎与我联系并讨论。 [自适应低秩的贝叶斯推断] =稀疏和低秩模型求解器，采用贝叶斯方法和ADMM 目的 这是一个存储有关某些算法的可运行代码的仓库。 我将在有空闲时间或有一些新密码时（而非定期）升级仓库。 所以请不要压作者！！！ 作者 版权：2018-9-4 MarkLHF，电子科技大学IDIPLab。（电子邮件：） [提示]该文件夹中的算法代码由我自己编写，但是我将使用某些工具箱中的某些功能。 感谢您的前任！！ 语 MATLAB（

matlab有些代码不运行粒子图像测速（PIV）代码 Python和Matlab中的一种灵活且易于破解的粒子图像测速（PIV）代码。 笔记： Python版本的代码（Python_Code.py）已经常更新。 Matlab版本相对较旧。 如果可以的话，请使用Python代码。 在某些情况下，Numba可使代码运行得更快（最多2.2倍）。 如果您不想使用Numba，请在第12和15行注释。

matlab有些代码不运行海洋捕食者算法 这是用MATLAB编写的Marine Predators Algorithm的源代码。 海洋捕食者算法（MPA）是一种自然启发式的优化算法，它遵循在海洋生态系统中的最佳觅食策略和捕食者与被捕食者之间的比率策略中自然支配的规则。 Lévy策略是在捕食者稀少的环境中寻找食物时在海洋捕食者（例如鲨鱼，金枪鱼，水貂）中广泛使用的一种模式，但是当在猎物丰富的地区觅食时，该模式通常转换为布朗运动[1]。 捕食者与被捕食者之间的生物相互作用中的最佳遭遇率策略还取决于每个捕食者/被捕食者所采取的运动类型以及被捕食者与被捕食者之间的速度比[2]。 以下重点概述了海洋捕食者中最佳觅食，相互作用和记忆的治理策略： 海洋捕食者使用Lévy策略应对猎物集中度低的环境，而布朗捕食者则对猎物丰富的区域采用布朗运动。 他们在穿越不同栖息地的一生中表现出相同比例的列维和布朗运动。 由于自然（涡流形成）或人为（FAD）等环境影响，它们改变了行为方式，希望找到猎物分布不同的区域。 在低速比（v = 0.1）下，捕食者的最佳策略是列维； 猎物正在布朗或勒维移动； 在单位速度比（v\n=

matlab代码整体运行此源代码包包括使用GMC惩罚函数通过稀疏正则化进行船舶尾迹检测的MATLAB源代码。 该代码实现了一种用于检测海面合成Kong径雷达（SAR）图像中的船舶尾迹的方法。 该方法基于苏醒的线性模型假设，因此在反问题公式中采用Radon变换来检测苏醒。 与图像形成模型相关联的成本函数包括稀疏性强制损失，即广义最小极大凹面（GMC）函数。 尽管是非凸函数，但GMC损失使总体成本函数保持凸值。 所提出的解决方案基于贝叶斯公式，从而使用最大后验（MAP）估计来恢复点估计。 该软件包包括三个文件夹： 1) images : Stores images for ship wake detection operation. We have only shared an example test image from TerraSAR-X products with name: testImage.mat. 2) saved data : Stores inverse problem solution as a .mat file. 3) source functions

matlab有些代码不运行均衡优化器 这是用MATLAB编写的均衡优化器的源代码。 平衡优化器（EO）是一种新颖的优化算法，受控制体积质量平衡的启发，可以估算动态状态和平衡状态。 在EO中，搜索代理会随机更新某些称为平衡候选物的有才干粒子的浓度（位置），以最终达到平衡状态（最佳结果）。 下图示意性地显示了平衡候选物在更新粒子浓度方面的协作。 EO的性能已通过58种数学函数（包括单峰，多峰，混合和组合函数）以及3个工程基准问题进行了验证，并将其性能与三类优化方法进行了比较； GA和PSO是研究最深入的元启发式算法，GWO，GSA和SSA是最近开发的算法，而CMA-ES，SHADE和LSHADE-SPACMA是高性能优化器。 全面的统计分析表明，EO的性能明显优于SHADE和LSHADE-SPACMA，而EO的性能明显优于PSO，GA，GWO，GSA，SSA和CMA-ES。 EO的结构简单易实现。 该算法在计算上是有效的，并且像PSO和GA一样，其复杂度为多项式：O（tnd + tcn）其中t，n，d和c分别表示迭代，粒子数，维数和功能评估成本。 您可以在此处下载主要论文： 如果您无权访问