此软件包应由软件包开发人员用作后端。 它允许开发人员在其程序包定义的fit方法中添加::CovarianceEstimator参数。 有关FixedEffectModels ，请参见FixedEffectModels 。 此程序包中定义的每种类型都定义以下方法： # return a vector indicating non-missing observations for standard errors completecases (table, :: CovarianceEstimator ) = trues ( size (df, 1 )) # materialize a CovarianceEstimator by using the data needed to compute the standard errors materialize (table, v :: Cov

内有说明书及协议说明 ，矩阵管理软件 矩阵说明 协议说明等

包含矩阵定义，矩阵输出，矩阵格式化输出，矩阵转置，矩阵相加，矩阵相乘，N阶方阵行列式求值，求逆，求伴随矩阵，求上三角形 命名空间：matrix 定义类：Matrix 方法： public Matrix(int mm, int nn) 定义矩阵A: Matrix A=new Matrix(int mm, int nn); public double read(int i, int j) 获取Aij: A.read(i,j); public int write(int i, int j, double val) 将数据b写入Aij: A.read(i,j,b); 释放矩阵： public void freeMatrix() A.freeMatrix(); 方法： //C = A + B //成功返回1,失败返回-1 public int add(ref Matrix A, ref Matrix B, ref Matrix C) //C = A - B //成功返回1,失败返回-1 public int subtract(ref Matrix A, ref Matrix B, ref Matrix C) //C = A * B //成功返回1,失败返回-1 public int multiply(ref Matrix A, ref Matrix B, ref Matrix C) //行列式的值,只能计算2 * 2,3 * 3 //失败返回-31415,成功返回值 public double det(ref Matrix A) //求转置矩阵,B = AT //成功返回1,失败返回-1 public int transpos(ref Matrix A, ref Matrix B) //求逆矩阵,B = A^(-1) //成功返回1,失败返回-1 public int inverse(ref Matrix A, ref Matrix B) //矩阵输出// public string Out(ref Matrix A) //矩阵格式化输出// public string Outt(ref Matrix A, string format) //矩阵一维数组赋值// public void Fuzhi( ref Matrix A , double[] arr) //方阵行列式值// public double Det(ref Matrix A) //矩阵的伴随矩阵// public void Accompany(ref Matrix A, ref Matrix B) //伴随矩阵法求矩阵的逆// public void Inverse(ref Matrix A, ref Matrix B) //矩阵相等// public void Equal(ref Matrix A, ref Matrix B) //C = A + B //成功返回1,失败返回-1 A.add(ref Matrix A, ref Matrix B, ref Matrix C); //C = A - B //成功返回1,失败返回-1 A.subtract(ref Matrix A, ref Matrix B, ref Matrix C) //C = A * B //成功返回1,失败返回-1 A.multiply(ref Matrix A, ref Matrix B, ref Matrix C) //行列式的值,只能计算2 * 2,3 * 3 //失败返回-31415,成功返回值 A.det(ref Matrix A) //求转置矩阵,B = AT //成功返回1,失败返回-1 A.transpos(ref Matrix A, ref Matrix B) //求逆矩阵,B = A^(-1) //成功返回1,失败返回-1 A.inverse(ref Matrix A, ref Matrix B) //矩阵输出// A.Out(ref Matrix A) //矩阵6位小数输出// A.Outt(ref Matrix A) //矩阵一维数组赋值// A.Fuzhi( ref Matrix A , double[] arr) //方阵行列式值// A.Det(ref Matrix A) //矩阵格式化输出// public string Outt(ref Matrix A, string format) A.Outt(ref Matrix A, string format); //矩阵的伴随矩阵// public void Accompany(ref Matrix A, ref Matrix B) A.Accompany(ref Matrix A, ref Matrix B); //伴随矩阵法求矩阵的逆// public void Inverse(ref Matrix A, ref Matrix B) A.Inverse(ref Matrix A, ref Matrix B); //矩阵相等// public void Equal(ref Matrix A, ref Matrix B) A.Equal(ref Matrix A, ref Matrix B); 格式说明符说明 示例 输出 C 货币 2.5.ToString("C") ￥2.50 D 十进制数 25.ToString("D5") 00025 E 科学型 25000.ToString("E") 2.500000E+005 F 固定点 25.ToString("F2") 25.00 G 常规 2.5.ToString("G") 2.5 N 数字 2500000.ToString("N") 2,500,000.00 X 十六进制 255.ToString("X") FF

文章首先分析了煤炭开采对各环境要素产生的影响,根据煤矿在开采过程中对水、大气、土地等环境要素的影响选取了回采率、废水排放率、大气污染程度、塌陷土地复垦率等指标,作为评价煤矿环境综合水平的依据;然后,通过专家评分法,对各指标的取值分为五个等级并赋予相应分值;最后,基于模糊综合评价法,结合具体的案例,通过计算指标权重矩阵和模糊评价矩阵,得出煤矿环境综合评分。

矩阵位移法matlab代码 - 第三届FPGA创新大赛-加速视觉处理小组 FPGA 加速 CNN 参考资料： CNN 的 C 语言实现 图像处理，像素值/255 电脑端运行 1.92s 第一层-卷积 卷积核大小 5*5 有 6 个卷积核 卷积输入层数 1 层 卷积输出层数 6 层 第一层操作顺序：卷积-激活 第二层-池化 池化大小 2*2 池化输入层数 6 层 池化输出层数 6 层 第二层操作顺序：平均池化 第三层-全连接 卷积核大小 5*5 卷积输入层数 6 层 卷积输出层数 12 层 第一层操作顺序：卷积-激活 第四层-第二次池化 池化大小 2*2 池化输入层数 6 层 池化输出层数 6 层 第四层操作顺序：平均池化 第五层-激活输出层 第五层操作顺序：全连接-激活 图像灰度处理 使用 Matlab 的 rgb2gray 函数进行灰度处理： rgb2gray 通过计算 R、G 和 B 分量的加权和，将 RGB 值转换为灰度值，一下是 MATLAB 文件中的说明： 0.2989 * R + 0.5870 * G + 0.1140 * B 这些权重与 rgb2ntsc 函数用于计算 Y

适用于研究生矩阵论学习，介绍了矩阵的相似标准形，方阵函数以及满秩分解，奇异值分解等

此函数为具有相同维度的两个矩阵绘制类似 imagesc 的图，其中图的每个单元格与表示 Matrix1(i,j) 的图中单元格 (i,j) 的上三角形对角分割，并且代表 Matrix2(i,j) 的下三角形。

以基于猫眼效应的激光主动探测为应用背景，针对以往几何光学分析方法研究猫眼效应回波特性中存在的不足，从矩阵光学入手，提出了光学窗口映射的光束传输分析方法，建立了光学系统离焦和光束斜入射条件下猫眼效应回波的形状和能量模型，解决了传统公式中发散角物理意义不正确和无法准确预知回波空间范围的问题。通过搭建模拟的理想猫眼光学系统对模型进行了实验验证，实验结果与模型计算结果符合得很好。该模型及相关结论对于基于猫眼效应的激光主动探测及其防护技术研究具有重要的参考价值。

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图的邻接矩阵和邻接表存储形式，并实现深度优先遍历和广度优先遍历