恩加德 En Garde是第一个专注于简单性，设计和易用性的击剑比赛记分应用程序。 厌倦了在指挥重要回合时摆弄秒表，铅笔和剪贴板？ 恩加德（En Garde）将所有这些工具缩小到可以放入手掌的位置。 当我在当地比赛中被裁判问到如何使用他刚刚下载的计分应用程序时，我意识到有必要使用这样的应用程序。 我当然也不知道，所以我决定制作一个新的记分应用程序，任何人都可以使用。 专注于回合 当您要进行激烈的比赛时，除了比赛以外，您无需考虑其他任何事情。 您已经需要将注意力集中在许多不同的事物上-为什么还要添加其他东西？ 恩加德（En Garde）通过触觉反馈，音频提示和宽大的UI，使您可以全神贯注于回合。 每当您执行某项操作时，它都会显示一条敬酒消息，因此您可以确切地知道自己刚刚做了什么。 您甚至可以撤消以前的操作以纠正任何错误！ 当前功能 大型计时器和分数指示器。 干净的UI仅显示最重要的信息。

快速 Kronecker 矩阵乘法，适用于全矩阵和稀疏矩阵任何大小。 从不计算实际的 Kronecker 矩阵并省略乘以单位矩阵。 y = kronm(Q,x) 计算y = (Q{k} kron ... Q{2} kron Q{1})*x 如果 Q 仅包含两个矩阵且 x 是向量，则代码使用身份( Q{2} 克朗 Q{1} )*vec(X) = vec(Q{1}*X*Q{2}'), 其中 vec(X)=x。 如果 Q 包含两个以上的矩阵和/或如果 x 有更多除了一列之外，该算法使用此身份的广义形式。 该算法的思想是将 x 视为一个多维数组并分别为每个维度 i 应用线性映射 Q{i}。 致谢： 此代码遵循与 Paul G. Constantine & 的“kronmult”相同的想法David F. Gleich（斯坦福大学，2009 年）。 但是，我避免循环并允许非平方输入 Q{i}。 我还

舵 Matlab实现，用于基于快速随机映射的自动编码器。 该演示由两部分组成：源代码和数据。 数据包括测试数据集（MNIST和NORB）和随机矩阵。 （请使用此链接下载数据部分： : ） 要使用这些代码，您只需将所有文件解压缩到同一路径，然后运行“ demo_MNIST.m”和“ demo_NORB.m”。 主要的训练函数“ helm_train（）”可以如下调用： 例子： [TrainingAccuracy，TestingAccuracy，Training_time，Testing_time] = helm_train（train_x，train_y，test_x，test_y，b1，b2，b3，s，C）； ％train_x是训练数据，train_y是训练标签。 ％test_x是训练数据，而test_y是训练标签。 ％b1，b2和b3是随机矩阵，它们预先存储在我们的演

通常可以将信息抽象为有限字母上的字符序列。 随着大数据时代的到来，来自各个应用领域（例如，生物序列）的序列的长度和大小不断增加，导致了经典的NP难题，即寻找多个序列的多个最长公共子序列（即MLCS问题在生物信息学，计算基因组学，模式识别等领域具有许多应用），成为研究热点并面临严峻挑战。 在本文中，我们首先揭示了基于主导点的MLCS算法很难应用于长序列和大规模序列比对。 为了克服它们的缺点，基于提出的问题解决模型和并行拓扑排序策略，我们提出了一种新颖的高效并行MLCS算法。 对随机序列和生物学序列的基准数据集进行的综合实验表明，该算法的时间和空间复杂度仅与对齐序列的优势线性相关，并且该算法大大优于现有算法的状态。先进的基于优势点的MLCS算法，因此非常适合于长距离和大规模序列比对。

分析了基于非均匀采样功率谱反演大气湍流相位屏的算法, 该算法可进行并行处理, 并引入图形处理单元(GPU), 在不影响模拟精度的前提下有效提高了相位屏的模拟速度。利用Kolmogorov功率谱, 基于GPU技术生成大气湍流相位屏; 对相位屏的模拟精度、模拟速度和误差进行统计分析, 并与理论值进行比较。结果表明利用GPU技术模拟的大气湍流相位屏与理论值非常吻合, 具有很高的模拟速度和精度, 大幅提高了大气湍流相位屏的生成速度。

一种简单快速的生成双随机矩阵的算法。 （矩阵，其中每列和每行的总和正好是 1）。 每个矩阵都是从所有 NxN 双随机的空间中统一选择的矩阵。 注意：生成的矩阵确实是双随机的，但不是证明/检查该算法确实生成了矩阵 UAR。 生成双随机矩阵的简单算法（矩阵，其中每列和每行的总和正好是 1）。 算法： 1. 为每个 1<=i,j<=N 设置一个 NxN 矩阵 TM st TM[i,j] = 1/N。 2. 对于 X 次迭代： 3. 在 [1,...,N] 上绘制 i1, j1, i2, j2 UAR。 4. 在 (0, min {TM[i1, j1], TM[i2, j2]}) 上绘制 d UAR。 5. M[i1,j1] <= M[i1,j1] - d； 6. M[i2,j2] <= M[i2,j2] - d； 7. M[i1,j2] <= M[i1,j2] + d； 8. M[i2,j1

:rocket: 项目文档请阅读 ！ :collision: 你的 Star 是我开发的动力，下载源码 git clone https://gitee.com/pnoker/iot-dc3.git ！ :seedling: 为了便于你的二次开发和理解，DC3 开源了 Demo Web UI ， DC3是基于Spring Cloud的开源可分布式物联网(IOT)平台,用于快速开发、部署物联设备接入项目,是一整套物联系统解决方案。IOT DC3 is an open source, distributed Internet of Things (IOT) platform based on Spring Cloud. It is used for rapid development of IOT projects and management of IOT devices. It is a set of solutions for IOT

MedianFilter：一种快速的一维中值滤波算法

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提出改进的快速TLS-ESPRIT（全局最小二乘子空间旋转不变）算法，其在TLS-ESPRIT算法的基础上，通过降低奇异值分解维数，减小了计算量，并对计算结果不产生影响，可高精度地辨识电力系统中任意组合谐波和间谐波的频率、幅值和相位参数信息。在采样间隔10 μs、采样2 000点的实验条件下，用仿真信号（含均方差为1的白噪声）和实际牵引变电站监测信号进行间谐波分析试验，结果表明，该方法具有良好的频率分辨率和抗噪声能力，能够在较短的数据窗内有效地辨识出信号中的主要谐波和间谐波分量，计算误差小于0.5 %；并且算法仅对周期信号敏感，不受频谱泄漏影响，实用性强。