matlab中存档算法代码 加权模块化LPAwbPLUS 提出了两种在双向网络中寻找模块化的算法：LPAwb +和DIRTLPAwb +。 这些基于Liu＆Murata，2010年的LPAb +算法，可用于二方/双模网络。 对该算法进行了修改，以便可以找到网络的加权模块化（请注意，如果网络是二进制的，则结果与LPAb +算法得出的结果相同）。 目前，代码可用于Julia，MATLAB / Octave和R语言。 有关方法的详细信息，请（在“ paper”目录中），或在Beckett，2016年。 用法 代码中包含特定于语言的说明。 以您喜欢的语言来获取相关代码； 然后跑 LPA_wb_plus (MATRIX) # find labels and weighted modularity using LPAwb+ 其中，MATRIX是描述输入网络的入射/邻接矩阵。 返回三个输出： redlabels输入矩阵中每一行的模块标签， bluelabels输入矩阵中每一行的模块标签， Q模块化得分。 还提供了用于绘制模块化结构的代码。 请查看相关代码文件夹中的REAME文件，以了解有关使用LPA

matlab提供大量函数，可以方便的完成fbp算法 1)fbp算法原理： 中心切片定理 (CST) : 原数据投影的一维傅立叶变换等于原数据的二维傅立叶变换 0818b9ca8b590ca3270a3433284dd417.png 投影 --> 一维傅立叶变换 --> 滤波 --> 二维傅立叶反变换 经过上述过程应该得到原始数据 2)投影相关知识 2.1)正投影：对投影线经过的像素做线积分，积分得到的值保存为该角度下的权值 对一组数据 P 做 Radon 变换，即做正投影，会得到两个数据 [R, xp] = radon(P,theta); xp是投影线条数 R是theta角下第 xp 条投影线得到的线积分，即权值 0818b9ca8b590ca3270a3433284dd417.png 0818b9ca8b590ca3270a3433284dd417.png 2.2) 反投影：反投影是利用上面投影得到的 R 权值，把R值投回到 x y 坐标中 x y 满足 x*cos(theta) + y*sin(theta) = R 就表明点(x, y)在投影线上

K-Means++算法代码实现所用到的数据集

gan pytorch算法代码

《A Node-Positioning Algorithm for General Trees》的C++实现代码，逻辑讲解部分见https://mp.csdn.net/postedit/82775830

换乘算法代码及案例分析.rar.rar

对称、非对称、杂凑函数等国密标准整理打包

matlab中存档算法代码SIRT-FISTA-TV重建算法 SIRT-FISTA-TV是一种规则化的迭代重建算法，对嘈杂和模糊的数据非常健壮，并且可以大大减少丢失的楔形伪影。 它包括三个步骤： SIRT更新（也可以使用SART和OS-SART） 电视最小化（使用渐变下降） FISTA技术可加快收敛速度 使用CUDA mex函数可在GPU上加速该算法。 它取决于两个工具箱：ASTRA和Spot。 使用了ASTRA的投影和反投影功能。 Spot工具箱用于提供一个MATLAB框架，该框架将线性运算包装到行为类似于矩阵的MATLAB对象中。 我们提供了两个示例来测试该算法：example1.m和example2.m，它们在正确执行安装后应该很容易运行。 安装 在MATLAB文件浏览器中选择“ ASTRA-工具箱”，“ Spot-工具箱”，“电视最小化”和“数据” ----->右键单击----->添加到路径----->选定文件夹和子文件夹。 请注意，如果不是这样，您可以键入命令“ filebrowser”以打开MATLAB文件浏览器。 安装CUDA工具包（8.0版效果很好）链接： 安装C ++

CRC校验实用程序库 在数据存储和数据通讯领域，为了保证数据的正确，就不得不采用检错的手段。在诸多检错手段中，CRC是最著名的一种。CRC的全称是循环冗余校验，其特点是:检错能力极强，开销小，易于用编码器及检测电路实现。从其检错能力来看，它所不能发现的错误的几率仅为0.0047%以下。从性能上和开销上考虑，均远远优于奇偶校验及算术和校验等方式。因而，在数据存储和数据通讯领域，CRC无处不在:著名的通讯协议X.25的FCS(帧检错序列)采用的是CRC-CCITT，ARJ、LHA等压缩工具软件采用的是CRC32，磁盘驱动器的读写采用了CRC16，通用的图像存储格式GIF、TIFF等也都用CRC作为检错手段。

dijkstra算法代码matlab WSN-无线-传感器-网络- WSN（无线传感器网络） 基于马尔可夫链模型的无线传感器网络最优簇头选择 Harmony 搜索算法（Matlab 代码） 在 Ad Hoc 无线传感器网络中广播的节能算法 半径内最近的邻居 基于代价矩阵的 Dijkstra 算法，可以找到最短路径。 创建一个有向图，然后使用“力”布局绘制该图。 所有节点对的最短路径距离 执行深度优先图搜索