冒泡排序法的matlab程序代码这个存储库包含我在学习 C++ 时编写的代码 学习C++的理由 在我的职业生涯中，迄今为止只使用了相对高级的编程语言（Python、MATLAB），我想更多地了解这些程序如何与底层计算机交互的底层机制。 我认为 C++ 将是一门很好的学习语言，因为它教会了我很多关于“幕后”发生的事情、内存分配和管理的工作原理、算法的设计方式以及我一直在使用的数据结构和函数直到此时才真正在做。 也希望学习这些东西能帮助我写出更快、更高效的代码，对我以后学习其他编程语言有帮助。 子文件夹 此存储库中的子文件夹包含我学习 C++ 的不同方式。 教程 为了介绍 C++ 的工作原理，我一直在关注优秀且深入的在线教程，网址为 数据结构 为了练习用 C++ 编写，我正在学习如何实现一些最常见的数据结构（链表、堆、堆栈……） 排序算法 为了更多的实践，我也在学习如何在 C++ 中实现各种常见的排序算法（选择、插入、冒泡、快速……） 有用的资源 - 常见数据结构、排序算法及其复杂性的列表 - 对 C++ 的深入介绍

matlab求导代码****************************** 介绍******************* ******* 请注意，未经作者许可，不得将其用于任何商业用途或对代码进行修改。 在GP TIE算法中，我们对散焦后的强度图像（在频域中）执行高斯过程回归，以估计强度轴向导数，该强度用于通过方程式（TIE）的传输强度来恢复相位。 GP TIE通过使用强度在空间频域中随散焦传播如何变化的先验知识，减轻了导数估计中的非线性误差。 不需要将强度图像等距隔开，因此输入强度堆栈可以按指数方式隔开，这被证明是一种将相位信息转换为测得强度的有效方案。 有关更多详细信息，请参见参考文件。 如何使用代码 ** 如何在示例数据集上运行： 打开Main_GPTIE.m并在Matlab中运行。 示例数据集将自动加载。 如何在自己的数据集上运行： 按照示例数据集“ SampleData2.mat”的格式准备数据集。 确保变量名称与示例数据相同，并且变量的单位为米。 打开Main_GPTIE.m。 加载数据并运行。 必要时调整Poisson求解器正则化参数（regparam）。 输入参数：

matlab条纹代码Matlab填充的ALS（交替最小二乘） 介绍 这是清华大学统计信号处理（2017-2018，秋季）课程的课程。 该算法可用于拟合稀疏矩阵。 进行预测很有用。 假设用户从未给电影《教父》打分，但根据他在其他类似电影（如《美国往事》）中的历史得分，我们可以大致预测出他对这部电影的态度。 之后，可以提出一些个人建议。 参见以获取更多详细信息，包括数学推导。 训练套 训练集位于./Code/data_train.mat ，其中包含90000行的分数记录。 这是一个名为data_train的90000 * 3矩阵，我们使用它生成943 * 1682（943个用户在1682个对象上的得分记录，大多数记录为空）矩阵M data_train每一行都是一条记录，格式为[row, col, score] 。 例如， dara_train(1,:)=[1, 370, 15.1310]表示第一个用户在第370个对象上获得了15.1310分，因此M(1,370) = 15.1310 数据条带化 在项目中，我们需要将数据集分为两部分。 第一部分包含80000条记录以进行训练，第二部分包含10

matlab分时代码概述 神经网络：数字识别是一系列MATLAB脚本，使用逻辑回归和神经网络对手写数字进行分类。 该项目分为两个部分。 每个部分的目标是正确分类手写阿拉伯数字（从0到9）。 第1部分比较了使用逻辑回归完成此任务与使用具有给定预先学习参数的神经网络的完成情况。 第2部分使用神经网络完成该任务，该神经网络通过错误的反向传播来“学习”参数。 此仓库中有对应于每个部分的文件夹。 此项目已完成在Coursera上提供的斯坦福大学课程。 技术要求 要运行此软件，您需要Octave或MATLAB。 MATLAB是专有的，Octave是开源的，并且大多数情况下都与MATLAB兼容。 两者都是为复杂的数值计算而设计的。 您可以下载Octave。 但是，我使用MATLAB编写了该项目，因此我不确定要使该项目在Octave中运行需要进行多少更改。 使用神经网络：数字识别 要使用此软件，您应该： 将此存储库中的所有文件下载到计算机上的同一目录中。 在Octave / MATLAB中运行以下程序之一： “ ex3.m”-位于“转发”文件夹中，该程序仅使用逻辑回归对手写数字进行分类。 “ ex3_

包括了用Matlab实现的蒙特卡罗方法源代码，蒙特卡罗方法讲解的PPT，同时有使用蒙特卡罗方法的demo.

matlab仿真代码图书翻译项目：代码完全版2（史蒂夫·麦康奈尔） 代码完整版2-每个程序员都应该阅读的书 该版本没有那本书的英文？ 如果您尚未下载该书，则repo .epub中有一个电子书版本 有关如何翻译的说明 您可以使用firefox / chrome的epub阅读器插件来阅读epub文件阅读器，这将帮助您更好地与翻译支持（例如Lingoes，GoldenDict）进行协调。 Markdown文件阅读器/编辑器，可以使用Atom。 当翻译但遇到无法翻译的句子或翻译不令人满意时，您可以进行评论，以使人们可以对其进行纠正（带引号>评论），并可以在DayNhauHoc的英语问答框中发布问题。 COM问。 如何使用.md文件： 每章的翻译都保存在Markdown中，或者您也可以直接在下面的2个网站上直接写内容，然后在离线使用完后将其复制回计算机上的.md文件，可以使用相当不错的Atom软件写Markdown。 注册翻译 要注册翻译或更改您的信息，您可以在存储库上编辑List_Translators.md文件，然后发送请求请求。 为避免出现重复的部分/译文，您必须在发生更改（例如，停止某个

matlab说话代码 SpeedBumps-Detection 数据集： YOLO v3：./images/dataset/xqqds-0620-train/和./images/dataset/xqqds-0620-val/ CNN Classifier：./classifier/bbox/ 模型文件和权重： 上传到 运行： 下载darknet，把python-numpy一起编译进去，见 下载模型文件和权重 检测视频，运行./detector/detect2-2.py；检测图片，运行./detector/detect0-2.py 目录结构： ./ |----darknet/ | |----darknet.py | |----final.weights | |----cfg/ | |----model.cfg |----detect2-2.py |----detect0-2.py |----bump.mov |----test.jpg |----model.json |----weights.h5 运行环境： 见 配置说明 python3 + keras + tensoflow-gpu

前n条最短路算法matlab源代码资料来源 这是Mitchell，Mount和Papadimitriou于1987年首次描述的用于三角形网格（三角表面）的测地线（最短路径）算法的实现，[1]进行了一些小的改进，扩展和简化。 该算法具有O（n ^ 2 log n）最坏情况下的时间复杂度，但实际上可以在合理的时间内处理百万个节点的网格。 有关快速概述，请参见[2]。 该算法的基本思想与Dijkstra的用于在加权图上找到最短路径的算法非常相似。 它包括两个步骤： 来自源的距离场在网格表面上的传播（缓慢） 追溯从目标点到最近源的最短路径（快速） 为了进行调试和比较，我还实现了两种近似算法 Dijkstra在图上由网格的顶点和边缘创建的最短路径 细分（在网格的每个边缘上放置N个附加顶点，直接连接属于同一面的所有顶点，在结果图上运行Dijkstra）细分算法的一个不错的特性是，当N = 0时，它变为Dijkstra并计算出精确的距离当N->无穷大时。 输入网格表示为两个数组：顶点（每个顶点具有树坐标）和面（每个面表示为其顶点的索引）。 与算法的大多数通信是通过SurfacePoints（网格表面

KMV的MATLAB的代码 这是一计算kvm和计算线性回归和计算分位数回归的python代码 KMV 分位数回归

在matlab中使用强化学习算法实现路径规划