本程序为matlab语言，用于计算云模型的，均值，特征熵，超熵。

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我们通常用困惑度（perplexity）来评估语言模型的好坏。可以探索一下交叉熵损失函数的定义。困惑度是对交叉熵损失函数做指数运算后得到的值。特别地： 最佳情况下，模型总是把标签类别的概率预测为1，此时困惑度为1； 最坏情况下，模型总是把标签类别的概率预测为0，此时困惑度为正无穷； 基线情况下，模型总是把预测所有类别的概率都相同，此时困惑度为类别个数。 显然，任何一个有效模型的困惑度必须小于类别个数。 假定交叉熵损失函数为：H(y(i),y^(i))=−∑j=1qyj(i)logy^j(i)H(y^{(i)},\hat{y}^{(i)})=-\sum_{j=1}^qy_j^{(i)}log\h

matlab马科维茨代码QMD算法 这是用于商最小度算法（QMD）的健壮Matlab代码。 在数值分析中，最小度算法是用于在应用Cholesky分解之前对对称稀疏矩阵的行和列进行置换的算法，以减少Cholesky因子中的非零数。 最小度算法经常用在有限元方法中，其中只能根据网格的拓扑而不是偏微分方程中的系数来进行节点的重新排序，从而在使用相同的网格来节省效率时各种系数值。 QMD算法的上限严格为O（n²m）。 语境 找到最佳排序的问题是一个NP完全问题，因此很棘手，因此改用启发式方法。 最小度算法是从Markowitz于1959年首次提出的用于解决非对称线性规划问题的方法中衍生出来的，下面将对此进行粗略地描述。 在高斯消除的每个步骤中，都执行行和列置换，以使枢轴行和列中偏离对角非零的数量最小。 Tinow和Walker在1967年描述了一种对称形式的Markowitz方法，Rose后来又推导了该图的图形理论形式，其中仅模拟了因式分解，这被称为最小度算法。 当存在相同程度的选择时，这种算法的一个关键方面是突破打破策略。 输入和输出 perm : the output permutatio

基于 Socket 网络通讯技术，使用Qt5进行GUI编程，结合OpenCV图像处理，采用Sqlite3数据库，实现的 360 度智能行车辅助系统。该种智能驾驶辅助系统能够通过安装在车身前后左右的 2~4 个摄像头，同时采集车辆四周的影像，经过已有的图像处理技术对图像进行畸变还原—视角转化—图像拼接—图像增强等处理，最终形成一幅无缝完整的车周全景鸟瞰图。该项目由客户端、服务器构成，采用大并发通信框架思想和自定义协议，基于 TCP/IP 通讯协议封装了包含通信组件、动态数组以及线程池等技术的通信框架。以及基于 OpenCV 的图像处理功能。 功能模块：红绿灯检测、车辆检测、倒车提示、鸟瞰模式、特征图片上传服务器等。 项目核心技术点 ：服务器分离、共享内存设计、线程池、Socket网络编程、进程间通信、epoll多路IO复用等。