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当一个给定的线性方程组被转换为向量形式时，它可以很容易地写成矩阵形式。

归并排序------------------ 如果我们有两个单独排序的向量“a”和“b”，但它们没有相互排序，我们想将它们合并到向量“c”中，这样​​“c”也是一个排序向量。 然后可以使用 c=mergesorted(a,b)。 此函数最有可能对非常大的向量（可能是百万元素）产生影响。 在 P-4 机器上，当“a”的长度为 200 万且“b”的长度为 250 万时，c=mergesorted(a,b) 比使用 MATLAB 内置函数 c=sort([a,b) 快约 3 倍]）。 testmergesorted.m --------------- 一个简单的测试程序来测试“合并排序”和内置的“排序”功能并比较它们的性能。

车辆识别方法计算量大,提取的特征复杂,且传统神经网络利用端层特征进行分类导致特征不全面,为此提出了一种结合卷积神经网络(CNN)多层特征和支持向量机(SVM)的车辆识别方法。该方法在传统AlexNet模型基础上构建卷积神经网络模型,通过分析参数变化对测试正确率的影响得到最优车辆识别模型;提取多层车辆特征图,采用串行融合方法与主成分分析降维技术将其构成一个具有多属性的车辆特征向量,以增强特征全面性,减少计算量;利用SVM分类器代替CNN的输出层实现车辆识别,以提高模型泛化能力与纠错能力。实验结果表明,相比传统方法,所提方法在分类精度和识别速度方面都有显著提高,且具有良好的稳健性。

主要功能： 1、支持单值分类和二值分类的超球体构建 2、支持多种核函数 (linear, gaussian, polynomial, sigmoid, laplacian) 3、支持 2D 或 3D 数据的决策边界可视化 4、支持基于贝叶斯超参数优化、遗传算法和粒子群算法的 SVDD 的参数优化 5、支持加权的 SVDD 资源使用事项： 1、提供了多个示例文件，每个文件的开头都有对应的介绍 2、需要 R2016b 以上的 MATLAB 版本 3、内含详细的使用说明 4、主要用于单类(One-class)分类问题得的研究。对于单分类任务。不是分类问题以“区分不同的类”为目标，也不是回归问题以“对每一个样本产生一个期望输出”为目标，而是给出一个关于训练样本集的描述，同时检测哪些与这个训练样本集相似的(新的)样本。该描述应该覆盖代表训练样本集的样本类，同时，在理想情况下，该描述应该能够将样本空间中其它所有可能的异常样本排除在外。

该工具箱主要用于商业用Matlab软件包使用。Matlab的工具箱已经在不同的计算机体系结构编译和测试，包括Linux和Windows。大部分函数可以处理的数据集可高达20，000或更多点的数据。LS- SVMlab对Matlab接口包括一个适合初学者的基本版本，以及一个多类编码技术和贝叶斯框架的更先进的版本。

将二进制bin文件转换为ATE测试向量模式

包括将txt文件的每个字录入并计算出现次数和计算权重的函数，语料库是大约十万字的66篇论文，tfidf.py中是对文章向量化处理和计算夹角的函数，可以用于文章的分类和论文的查重，由于语料库很少，所以可能结果精度不高。

现有基于独立分量分析(ICA)的运动目标检测算法大多采用单一的观测向量生成方式和2 通道数据进行检测，使得现有算法难以获得更加完整精确的目标形态。该文在传统独立分量分析算法的基础上引入4 种不同的观测向量生成方式并使用更多通道数据进行实验，以此更广泛地涵盖运动目标的运动特性并为提取前景提供更多有效信息，使该算法能有效应对缓慢移动和低区分性目标。多场景下的量化实验分析表明，更多通道数据的使用以及4种观测向量生成方式的综合在合理的误检率代价下使算法达到了更高的检测正确率。

其中关于PSO部分的书写，已经进行了封装，可以进行通用，用于其他模型的优化。该资源实例主要用于优化支持向量机回归算法中的惩罚参数C、损失函数epsilon、核系数gamma进行调参