实现散乱点云的匹配，经典算法。基于MATLAB和VC实现，操作简单 实现散乱点云的匹配，经典算法。基于MATLAB和VC实现，操作简单

很好的各种RLS算法Matlab代码，全部都是通过MATLAB验证过的，希望对各位有用

matlab中存档算法代码AC-DC设计源代码 此电子附录包含本文所述的GAMS公式源代码和NGBD解决算法，用于解决AC-DC混合配电系统设计问题： SM Frank和S. Rebennack，“用于商业建筑的混合AC-DC配电系统的最佳设计：一种非凸广义Benders分解方法”，《欧洲运筹学杂志》 ，2014年，已接受出版。 许多源代码是从以下论文扩展而来的： SM弗兰克，“用于商业建筑的混合AC-DC配电系统的最佳设计”，论文，科罗拉多矿业学院，戈尔登，CO，2013年。可利用：UMI＃3558161。 除了本文和论文中提供的描述之外，本附录中的代码还通过在每个文件开头和每个文件内的大量注释来自我记录。 Test ， Batch和Case_Studies目录还包括本地README文件，这些文件描述了目录的内容并提供了一些使用指南。 如果您要寻找一个开始的地方，请尝试Test目录中的README。 请注意，自从我完成论文以来，我用来创建此代码的基础软件产品（MATLAB和GAMS）已经发生了变化。 因此，此代码不再“开箱即用”运行。 请将此存储库视为参考和代码档案库，而不是可运行的

matlab中存档算法代码 MATAMG - MATLAB Algebraic Multigrid toolbox 版本v.0.1 Minho Park版权所有（C）2009-2011 CONTENTS ============================= 1简介2入门2.1获取MATAMG副本2.2安装MATAMG 2.3运行MATAMG 3。更改参数4.示例程序4.1 5点模具泊松4.2 9点模具泊松5.如何引用MATAMG 6.错误报告 简介=============== MATAMG代表MATLAB Algebraic Multigrid。 它是MATLAB工具箱，用于用代数多重网格算法求解线性系统。 MATAMG支持经典代数多重网格（AMG）插值，自适应AMG（aAMG）插值和自举AMG（BAMG）插值。 MATAMG旨在允许用户选择几种松弛，粗化方法和自适应过程。 入门================== 2.1获得复制品 MATAMG可在处获得。 可以通过直接向作者发送电子邮件来获得它（）。 2.2安装图片 要安装MATAMG工具箱，请执行以下操作： 解压缩分发

ACM算法实现代码，包括图论，网络流，数据结构，数论，递归方法求解排列组合问题，模式串匹配问题总结，计算几何，线段树及ACM/ICPC之STL介绍等主题，对参赛人员和找工作的同学都有很大的帮助（算法与数据结构方面）。

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本代码有详细的备注，可以帮助入门者快速熟悉遗传算法。也为需要优化遗传算法的人提供了遗传算法的框架，只需要简单修改就能完成

matlab lm算法代码并行纽曼模块化 用于在数据中查找社区的实现。 开发是在WSL 2中完成的。VS Code启动配置适用于主应用程序和所有基准文件。 运行此命令（从VS Code中的debug选项卡）将重建并运行所选的应用程序。 运行main应用程序将在Zachary空手道网络上执行社区检测，并将社区输出到文本文件。 编译中 如果您不希望使用VS Code进行构建和运行，则以下编译命令将是必需的： 编译库： cd ./lib && gcc -o CDUtils.o -c CDUtils.c -fopenmp -O3 -march=native 编译main： gcc -fopenmp -g main.c -o main ./lib/CDUtils.o -lm -Wall -Werror -Wpedantic -Waggressive-loop-optimizations -O3 -march=native 使用./main运行 输出 该程序会将社区文件放置在./benchmarking/matlab_testing_files/matlab-communities.txt 。 该

最基础的深度学习BPTT算法，用纯python代码实现，便于理解RNN底层网络结构，提高认识。