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easySFS TL; DR-easySFS是用于有效选择人口规模投影以构建站点频谱的工具。 它可以用于将VCF转换为dadi / fastsimcoal / momi2样式的SFS，以进行人口统计分析。 为什么需要这个？ 站点频谱不能以连贯的方式构造在缺少值的数据矩阵上。 数据丢失是类似于RADSeq的数据集的显着特征，仅删除缺失的站点将彻底丢弃大部分数据。 一个人也可以估算缺失的值，有些人这样做，但是如果您有很多缺失的数据，则估算将是不可靠的。 向下投影方法是这两个极端之间的一种折衷。 您可以“投影”到较小的样本大小，并“平均”所有可能的重采样以构建完整的数据矩阵。 需要明确的是，我没有发明这种向下投影的策略，我相信Marth等人2004年在这里得到了赞誉，我只是制作了这个用于自动探索投影值的python程序。 选择投影值 关于如何选择投影值，Gutenkunst等人2009提供了

根据投影面和地球球面相切位置的不同，透视投影可分为三类： ①当投影面切于地球极点时，称为正轴方位投影。 ②当投影面切于赤道时，称为横轴方位投影。 ③当投影面切于既不在极点也不在赤道时，称为斜轴方位投影。 2.非透视方位投影 非透视方位投影是借助于透视投影的方式，而附加上一定的条件，如加上等积、等距等条件所构成的投影。在这类投影中有等距方位投影和等积方位投影。 二、正轴方位投影 投影中心为极点，纬线为同心圆，经线为同心圆的半径，两条经线间的夹角与实地相等。等变形线都是以投影中心为圆心的同心圆。 包括等角、等积、等距三种变形性质，主要用于制作两极地区图。 方位投影的特点是：在投影平面上，由投影中心（平面与球面的切点）向各方向的方位角与实地相等，其等变形线是以投影中心为圆心的同心圆。 绘制地图时，总是希望地图上的变形尽可能小，而且分布比较均匀。一般要求等变形线最好与制图区域轮廓一致。因此，方位投影适合绘制区域轮廓大致为圆形的地图。 从区域所在的地理位置来说，两极地区和南、北半球图采用正轴方位投影；赤道附近地区和东、西半球图采用横轴方位投影；其他地区和水、陆半球图采用斜轴方位投影。 第二节 圆

使用平行射线束的滤波反投影的重建 如我们前面讨论的那样如果直接进行反投影会生成不可接受的模糊结果，因此我们在计算反投影之前应对投影进行简单的滤波。 首先我们知道F(u,v)的二维傅里叶变换： 现在令 和 将上式表示成极坐标形式： 利用傅里叶切片定理可得：

雅各比迭代matlab代码用于非光滑多体系统的GPU上的投影Jacobi和Gauss-Seidel 该源代码包括本文中介绍的密集Jacobi（JORProx）和Gauss-Seidel（SORProx） GPU方法 G.Nützi等。 ，Projective Jacobi和Gauss-Seidel在非光滑多体系统的GPU上的应用，2014年，下载：或 仅在对某些GPU变体的详细信息感兴趣的情况下，才应咨询相应的内容（请参阅下文）。 此源代码还包括基于以下Thierry Baasch硕士论文的稀疏JORProx Velocity GPU方法 安装与依存关系 要构建性能测试（MatrixMultiply，Prox等），您需要构建的工具。 性能测试仅取决于至少3版的矩阵库。将其下载并安装到系统上。 您还需要在系统上安装CUDA，下载并安装最新的。 下载最新的CudaFramework代码： $ git clone https://github.com/gabyx/CudaFramework.git CudaFramework 创建一个构建目录并导航到它： $ mkdir Build $ cd

投影融合软件，QT写的，附带源码，近学习

在基于Fisher投影的边界向量集上训练SVM

人脸识别：利用奇异值分解和KL变换的投影代码文档

课件 计算机图形学 投影变换