线性代数及其应用Linear Algebra and Its Applications, 4th-Gilbert Strang， 中文+英文 高清+书签

Gilbert Strang的线性代数。经典巨作

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线性回归餐厅情感分析 目录表 描述 线性回归机器学习模型可预测评论是肯定的还是否定的。 它以86％的准确度正确预测正确的标签。 技术领域 使用以下项目创建项目： python版本：3.9.1 NumPy库版本：1.20.0 熊猫库版本：1.2.2 数据集 制作数据集后，每个功能都是代表餐厅评论中所使用单词的存在或不存在的分类特征（0、1）。 常见词（例如“ the”，“ a”等）未分类。 每行代表一个点（餐厅评论），每列代表其特征（评论中是否使用单词）。 除了评论是肯定的（1）还是否定的（0），每列都是除包含标签的最后一列之外的单独功能。 设置 下载.py文件，training_dataset，validation_dataset和权重文件。 将它们放在单个文件或项目文件中。 运行代码 将以下内容添加到类文件中： x = logistic_regression("train_d

We demonstrate a multiple wavelength Brillouin/erbium fiber laser in a linear cavity configuration. The laser cavity is made up of a fiber loop mirror on one end of the resonator and a virtual mirror generated from the distributed stimulated Brillouin scattering effect on the other end. Due to the weak reflectivity provided by the virtual mirror, self-lasing cavity modes are completely suppressed from the laser cavity. At Brillouin pump and 1480-nm pump powers of 2 and 130 mW, respectively, 11 c

本文开发了一种新颖的基于线性系统的方法，用于计算与A（-1）平行于（无限大），M矩阵A的Skeel条件数以及正对角矩阵D，以确保AD是严格对角占优矩阵。 理论分析和仿真结果证明了该方法的有效性。 此外，所提出的线性系统模型可以通过专用集成电路实现，然后具有异步并行处理能力，并可以实现较高的计算性能。

Computing object-based saliency via locality-constrained linear coding and conditional random fields

Static compressive strength prediction of open-hole structure based on non-linear shear behavior and micro-mechanics