d3.chart.bubble-matrix 气泡矩阵图，适用于任何类型的二维数据。 可用于表示二维数据，每个数据能够具有由大小和颜色表示的两个特定特征； 基于强大的库； 基于抽象，使得图表相当灵活； 可以动态更改数据，跟踪或删除/添加行和列以及动画标题和气泡。 安装 使用 [npm]： npm install d3.chart.bubble-matrix 然后，您可以使用在客户端 javascript 中使用该库（推荐）。 如果您想将该库与任何其他模块系统一起使用，您可以使用 browserify 生成一个独立的包。 在项目目录中： browserify src/chart.js --standalone 此外，您应该包含在 npm 包根目录中提供的样式： style.css — 强制 CSS； theme.css — 主题 CSS，可替换为自定义 CSS。 样品

Algorithms for Non-negative Matrix Factorization

基于矩阵分解的电影推荐系统 本项目实现了陈家栋老师《推荐算法理论与实践》中的基于矩阵分解的电影推荐系统 备注十分详细，适合初学者学习

很清晰, 适合自学基础

矩阵分解已经成为统计学的核心技术(Banerjee和Roy, 2014;、优化(Gill et al.， 2021)、机器学习(Goodfellow et al.， 2016);而深度学习在很大程度上是由于反向传播算法在拟合神经网络和低秩神经网络在高效深度学习中的发展。本调查的唯一目的是对数值线性代数和矩阵分析中的概念和数学工具进行一个完整的介绍，以便在后续章节中无缝地介绍矩阵分解技术及其应用。然而，我们清楚地认识到，我们无法涵盖所有关于矩阵分解的有用和有趣的结果，并且给出了这种讨论的范围的缺乏，例如，欧氏空间、厄米特空间和希尔伯特空间的分离分析。我们建议读者参考线性代数领域的文献，以获得相关领域的更详细介绍。一些优秀的例子包括(Householder, 2006; Trefethen and Bau III, 1997; Strang, 2009; Stewart, 2000; Gentle, 2007; Higham, 2002; Quarteroni et al., 2010; Golub and Van Loan, 2013; Beck, 2017; Gallier and Quaintance, 2017; Boyd and Vandenberghe, 2018; Strang, 2019; van de Geijn and Myers, 2020; Strang, 2021)

Android应用源码之android相册系统(用Matrix实现)，优秀的安卓应用实例源码，拿来研究和学习很不错。p

放到wallpaper下运行，更换为黑客帝国中的桌面

使用奇异值分解（SVD）的书籍推荐 这是一个基于奇异值分解（SVD）的推荐系统。 SVD应用于评级矩阵的位置。 它将评估矩阵分解为3个不同的矩阵U，Sigma，Vt。然后按以下顺序（U） Sigma Vt提取3个矩阵的点积，以生成大小为（number_of_users x number_of_books）的用户配置文件矩阵。 用户配置文件矩阵中的一行代表用户与电影之间的相关性/喜好度得分。 项目目标 使用SVD生成用户个人资料，即AKA形状的表格（number_of_user x number_of_books） 使用用户配置文件矩阵基于合适的推荐算法提供书推荐 为用户提供与系统进行交互的合适界面，支持用户配置文件创建和/或更新和接收书本推荐 如何运行推荐的系统 IN Database.py change the following variable: - root_dir:

App Store定价矩阵 一个简单的模块，用于保存Apple的iOS App Store中的货币和价格。 安装 gem install app_store_pricing_matrix 用法 price = AppStorePricingMatrix . find_by ( tier : 1 , country : 'US' ) price . country # => "United States" price . country_code # => "US" price . currency_symbol # => "$" price . currency_code # => "USD" price . wholesale_price

原版安装包LABEL.MATRIX.V7.02.02 http://pan.baidu.com/s/1c0yhn6C 安装参照word说明操作即可