最新的的数据，根据网站上数据进行矢量化而得到

位于模拟域中心的点源产生电磁辐射，然后通过真空传播。 在3D情况下使用GPU，可以实现矢量化代码的性能提升。

到目前为止，要沿列（例如）查找矩阵的第一个非零元素，用户可能会： 1.在FIND命令中使用for循环对于 j=1:size(A,2) ... = find(A(:,j), 1, 'first'); 结尾2. 使用其他矢量化方法，通常时间不是很直接（MAX、LOGICAL、SPARSE 等...）。 此方法创建临时数组并在进行一些计算时扫描此类数组几次。 3. 编写完成任务的基本 FOR-LOOP 算法。 FINDFIRST 命令执行相同的操作，但使用 MEX 引擎实现，该引擎应该比上述任何一个都快。 它可以处理“FIRST”、“LAST”选项，并返回多个 FIND 计数。 注意：尚未在 Linux (gcc) 上测试

Big_Data_Project-伪造新闻检测 在这个项目中，我们展示了使用机器学习算法进行文本分类。 我们致力于对给定的新闻文章是假的还是真实的进行分类。 数据清理和预处理： 删除了文本中的特殊字符拼写检查了所有文档删除了停用词对文档进行矢量化处理。 向量化 对于矢量化，我们使用了-计数矢量化器，TFIDF矢量化器，哈希矢量化器。 分类 对于分类目的，我们使用了：多项朴素贝叶斯，支持向量机（LinearSVC），PassiveAgressiveClassifier。 我们比较了矢量化器和分类器的性能。 最后，我们使用集成模型来获得更高的精度。 我们使用scikit-learn最大投票分类器

向量化 使用Guo-Hall Thinning和Ramer-Douglas-Peuker进行图像矢量化的各种方法将PNG图像转换为由连续的x，y坐标定义的线 convert_to_3_stroke： 注意：这些过程假定输入图像是白色背景上的黑线拍摄PNG图像并输出其矢量格式： 放大并腐蚀图像以将线段分组在一起 转换为位图 跟踪位图到SVG 将SVG转换为3冲程格式 get_opt_path： 取得x，y坐标的无序列表，并输出这些点的最佳排序，以便它们线性地跟随彼此： 创建一个循环邻居图 遍历起点以查看可以将距离最小化的地方 get_window_3_stroke 3行程转换的窗口函数。 取得PNG图像和窗口尺寸，并输出矢量化格式： 使用郭霍尔变薄来减少骨骼 获取骨架中的所有非零点 使用DBSCAN集群查找邻居集群 将每个群集解释为“笔划” 在每个群集上使用get_opt_p

此函数计算 ROC（接收者操作符特征）曲线下的面积。 该排名指标广泛用于机器学习、统计学、心理物理学等领域。 该函数可以轻松计算和绘制 100 个输入的 AUC 和 ROC 曲线，每个输入的大小为 10^5。

Raster to Vector 栅格图像 矢量化， Vectorization, Document Analysis and Recognition, Line Drawings, Raster-to-Vector, Thinning, Polygonalization.

地震动参数区划_地震烈度5代_PGA矢量化图_2015，矢量化结果图；

用MATLAB进行图形矢量化.pdf

Sentiment_analysis_twitter 总览 分析表情符号在改善情感分析结果中的作用。 使用Twitter StreamAPI收集Twitter数据，并使用TF-IDF对推文进行矢量化处理。 使用矩阵创建一个正向和负向矢量，并使用余弦相似度来确定给定推文为正或负的程度。 通过转换unicode将Emoji表情合并到推文中，并重复该过程。 将过程分类提高了15％。 动机 了解人类的情感和理智向来是我的痴迷。 借助我的数据科学技能，我想了解人们如何在社交网络上表达情感，也就是情感分析。 作为一个狂热的Twitter用户，我知道限制少于140个字符如何迫使人们进行创新，以及表情符号如何