范围迁移算法示例与书中相同章节：Carrara G.“聚光灯合成Kong径雷达：信号处理算法”Artech House 1995。

Hinton发表在《Neural Computation》上的深度学习最经典论文之一。

该文件直接计算电力系统的 Zbus。 它没有遵循先计算Ybus然后取其逆的方法，这在总线数量很大时会很麻烦。 Zbus的计算方法取自书中： John J.Grainger, William D.Stevenson,Jr.，电力系统分析 用法： 它从文件“数据”中读取有关网络的数据。 文件“data”中的每一行都有以下记录： 总线 1 总线 2 电阻抗其中 Bus1 和 Bus2 是所考虑的总线的总线编号，接下来的两个条目是它们之间的电阻和电抗。 警告： 任何分配了总线编号 = 1 的总线，必须连接到参考 (0)

边界条件： 在所有方面 v=0。 u=0 右侧、左侧和底部，u=顶部 BC 的盖子速度 数值方法： 用于解决速度-压力耦合的SIMPLE算法。 u 和 v 的交错网格。要了解索引如何在交错网格中工作，请查看“Versteeg, Malalasekera：计算流体动力学简介”教科书。 控制方程的离散化基于这本教科书。 u 和 v 在每次迭代中通过 Jacobi 方法更新。 在每次迭代中使用五对角矩阵算法直接求解压力校正方程。 Proper choice of under-relaxation factors needed for convergence. 雅可比方法是解决此类问题效率最低的方法，但它简单易行。 鼓励您应用其他迭代方法，例如逐行 TDMA、Guess-seidel、多重网格或 SOR，以加快收敛速度​​。 压力修正： 我经常看到人们在解决 SIMPLE 算法中的压力校

A compact algorithm for rectification of stereo pairs 如何进行立体校正

银行家算法 操作系统银行家算法-javascript目前正在上大三，正在学习操作系统，老师让写一个银行家算法，不限语言，目前正在学习js，这次就用它实现了（利用数组和对象的知识） ，初次尝试写的不好，请多多指教。

GBDT_Simple_Tutorial（梯度提升树简易教程） 简介 利用python实现GBDT算法的回归、二分类以及多分类，将算法流程详情进行展示解读并可视化，便于读者庖丁解牛地理解GBDT。 项目进度： 回归 二分类 多分类 可视化 算法原理以及公式推导请前往blog： 依赖环境 操作系统：Windows/Linux 编程语言：Python3 Python库：pandas、PIL、pydotplus， 其中pydotplus库会自动调用Graphviz，所以需要去下载graphviz的-2.38.msi ，先安装，再将安装目录下的bin添加到系统环境变量，此时如果再报错可以重启计算机。详细过程不再描述，网上很多解答。 文件结构 | - GBDT 主模块文件夹 | --- gbdt.py 梯度提升算法主框架 | --- decision_tree.py 单颗树生成，包括节点划分

美国国家标准学会 使用Java的NSGA-II实现 该论文的原始作者： ， ， ， 原始内容的链接： 注意：NSGA-II算法的此实现完全参考原始发表的论文。 这不是在Java中转换最初实现的C代码的工作。 在编写此实现时，未引用作者的原始C代码。 依赖关系：Java（> = 1.8），JFreeChart（1.5.0），JCommon（1.0.24） 重要 3.1.0版带来了许多附加功能，修复了一些错误并带来了一些重大更改。 虽然建议使用最新版本（3.1.0）并为现有项目更新依赖项，但请记住有关重大更改的信息，如果无法这样做，请打开一个问题。 请注意： 这是算法实现的v3 。

电力电子

Hungarian-algorithm-By-matlab:匈牙利算法 matlab 实现