Savitzky-Golay算法实现论文，介绍算法（General Least-Squares Smoothing and Differentiation by the Convolution (Savitzky-Golay) Method）

** 请注意，此代码有两个版本。 这个版本 (V1) 只需要边界条件和另一个版本 (V2)，它允许在所有航路点设置约束。 对于版本 2，请访问： https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/78631-a-general-multi-segment-minimum-jerk-trajectory-toolbox-v2 这是一个工具箱，可用于生成和绘制满足以下条件的多段最小加加速度轨迹： 1) 在特定时间通过任意数量的航路点。 2) 满足一定的速度和加速度边界条件（初始和最终速度和加速度）。 特征： 1) 这是一个简单的包，因为一切都在一个文件中，所有用户需要的只是输入很少的输入，然后运行代码。 2）它是通用的，这意味着它适用于 2D 和 3D 轨迹，并且可以处理任意数量的航点。 输入： 1) 航点的位置（2D 或 3D）

** 请注意，此代码有两个版本。 这个版本 (V1) 只需要边界条件和另一个版本 (V2)，它允许在所有航路点设置约束。 对于版本 2，请访问： https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/78619-a-general-multi-segment-minimum-snap-trajectory-toolbox-v2 这是一个工具箱，可用于生成和绘制满足以下条件的多段最小捕捉轨迹： 1) 在特定时间通过任意数量的航路点。 2) 满足一定的速度、加速度和加加速度的边界条件（初始和最终速度、加速度和加加速度）。 特征： 1) 这是一个简单的包，因为一切都在一个文件中，所有用户需要的只是输入很少的输入，然后运行代码。 2）它是通用的，这意味着它适用于 2D 和 3D 轨迹，并且可以处理任意数量的航点。 输入： 1) 航点的位

【2018新书】A General Introduction to Data Analytics（数据分析导论）

General Polygon Clipper librar.如果出现引用失败的问题，请重新生成dll。

SAGE算法代码matlab 佐治亚大学计算数学 VRG，2016 年秋季 佐治亚大学的计算数学 VRG 为我们的研究生提供了发展有用的编程技能以补充他们的研究计划的机会。 这个 VRG 的前提是许多学生需要进行计算和创建数学软件，但不一定具备编写易于调试和易于重用的代码所需的编程和软件工程基础。 该课程的计划是让需要使用计算作为研究的一部分的研究生，给他们一个空间来完成他们的项目，并根据需要接受个人技术指导。 本学期的小组包括从事以下类型项目的学生 学习 SAGE/python 使用MATLAB进行图像处理 为小学数学教育编写教育网站 (HTML/javascript) 在Macaulay2中开发包 在结理论中实现算法 (SAGE/GAP) 有用的资源： 编码风格： 使用 GitHub： 自述文件示例：

信号处理通用软件(打包)，文件格式txt与excel都可以，数据以列为基准，包含多种前处理(滤波、降噪)，与多种频谱（FFT、包络谱、功率谱、STFT）需要配置Matlab Runtime R2016a (9.0.1)

图像超分辨率领域用到的数据集，积分免费下载！

CDMA USB Driver C08B141(General)

Neural Bellman-Ford Networks: A General Graph Neural Network Framework for Link Prediction 【NeurIPS 2021】神经Bellman-Ford网络:用于链路预测的一般图神经网络框架 链接预测是图的一项非常基础的任务。在传统路径学习方法的启发下，本文提出了一种通用的、灵活的基于路径的链接预测表示学习框架。具体来说，我们将节点对的表示定义为所有路径表示的广义和，每个路径表示都是路径中各边表示的广义乘积。受求解最短路径问题的Bellman-Ford算法的启发，我们证明了所提出的路径公式可以被广义Bellman-Ford算法有效地求解。为了进一步提高路径表示的能力，我们提出了神经BellmanFord网络(NBFNet)，这是一个通用的图神经网络框架，用于解决广义Bellman-Ford算法中使用学习算子的路径表示。NBFNet将广义Bellman-Ford算法参数化，采用3个神经单元，分别对应边界条件、乘法算子和求和算子。NBFNet是非常通用的，涵盖了许多传统的基于路径的方法，并且可以应用于同构图和多关系图(例如，知识图)在转换和归纳设置。在同构图和知识图谱上的实验表明，所提出的NBFNet在转导和归纳设置方面都大大优于现有方法，取得了最新的研究结果。