数学数学matlab代码量化调幅 这些代码实现了正交调幅，其功能与MATLAB基本相同。

A：西米喜欢健身 B：超超不爱健身，喜欢打游戏 step1:分词 A：西米／喜欢／健身 B：超超／不／喜欢／健身，喜欢／打／游戏 step2:列出两个句子的并集 西米／喜欢／健身／超超／不／打／游戏 step3:计算词频向量 A：[1,1,1,0,0,0,0] B：[0,1,1,1,1,1,1] step4:计算余弦值 余弦值越大，证明夹角越小，两个向量越相似。 step5:python代码实现 import jieba import jieba.analyse def words2vec(words1=None, words2=None): v1 = [] v2 = [] t

raid卡自动化代码实现

在该项目中通过unity实现了一个2D解谜类游戏的所有基本功能，包括背包系统、场景切换、解谜类小游戏、数据存储等。通过该项目可以对一个游戏项目的架构有一个更为清晰的认识，同时在本项目中也使用了许多unity自带的工具。本项目在实现的过程中为程序设置了许多接口便于后续的开发和拓展。此外，本项目中使用事务作为不同脚本之间的桥梁进行信息传递，通过本项目可以对事务的理解更加深刻。

项目描述参见：https://handsome-man.blog.csdn.net/article/details/106291657

USB----HID设备的上位机代码实现 可以与自定义的HID设备进行数据通信（很舍不得上传的，所以要分有点高，主要是自己写了很久）

此代码实现了卷积码的维特比算法。 输入是接收到的序列（原始编码序列加上噪声）和编码器状态图。 输出是原始编码序列和解码序列。 编码器状态图必须通过矩阵 3 维矩阵 H 提供。还提供了一个 pdf 文件，指示如何生成矩阵 H 作为考虑 (2,1,2) 卷积编码器的示例。

CV之FD之HOG：图像检测之基于HOG算法、简介、代码实现(计算图像相似度)之详细攻略 图像检测之基于HOG算法、简介、代码实现(计算图像相似度)之详细攻略 相关文章：CV之FD之HOG：图像检测之基于HOG算法、简介、代码实现(计算图像相似度)之详细攻略 1、手写Hog特征提取算法 import numpy as np import cv2 #1、灰度图像gamma校正 def gamma(img): return np.power(img / 255.0, 1) #2、获取梯度值cell图像，梯度方向cell图像 def div(img, cell_x, cell_y, cel

决定系数MATLAB代码实现return_matlab 一组简单的函数来计算回归。 成对的输入值和目标值随机分布在训练，验证和测试集中。 使用训练集theta的值可以针对任何假设进行计算。 Lambda是通过检测成本函数的最佳值来确定的。 然后，为测试集计算确定系数。 ======= 例子 example_linReg.m计算线性假设的回归。 结构拟合数据返回选定的假设，θ的向量，λ的最佳拟合值以及计算出的确定系数。 function: @(x)hypothesis(x,theta,data) theta: [6x1 double] lambda: 1.0000e-06 R2: 1 example_calcReg计算在example_hypothesis.m中给出的假设的回归。 动机 实施此回归代码的原因： 遵循计算的每一步 通过将应用的值按组分布来获得显着拟合 在不改变环境的情况下为不同的假设应用代码 用法 在Matlab中运行calcReg.m。 将输入值和目标值加载到您的工作空间中，然后选择一个假设，theta的初始值和必需的选项。 执照 有关更多信息，请参见LICENSE文件。

全部由JAVA编写而成的科学计算器 实现基本的科学计算功能 适合学习JAVA 编程的初学者参考代码