作为AI技术最广为人知的应用，作为背景还是很值得了解一下的。不仅可以快速了解一个算法的构架，而且还有助于我们理解所谓机器识别的本质。

绘制三维网格-mesh函数 网格图形是指连接相邻数据点形成的网状曲面，数据点是x-y平面的矩形网格上点的z轴坐标值。网格图的绘制步骤如下： （1）在x-y平面上指定一个矩形区域，采用与坐标轴平行的直线进行分格； （2）计算矩形网格点的z轴坐标值，得到三维空间的数据点； （3）利用以上得到的数据点，将x-z平面或者y-z平面内，以及平行平面内的数据点连接，形成网格图。

Nifty提供了丰富的模版组件，基于Bootstrap，功能特别强大，界面设计感十足，比较美观，可以快速上手使用，

MatlabBGL 库填补了 Matlab 算法套件中的一个空缺。 也就是说，它提供了一组丰富的算法来处理图，就像图论中的图一样。 MatlabBGL 包使用 Matlab 的原生稀疏矩阵类型作为图，并提供有效的算法 包含的算法是 搜索：广度优先搜索、深度优先搜索和星型（A*）搜索 最短路径算法：Dijkstra 算法、Bellman-Ford 算法、Johnson 算法和 Floyd-Warshall 算法。 最小生成树：Prim 算法和 Kruskal 算法。 组件：强连接组件和双连接组件（和关节点）。 Flow Algorithms：Goldberg 的 push-relabel 最大流最小割算法。 统计数据：介数中心性、聚类系数和边缘中心性 图创建：Erdos Reyni (Gnp) Graph、Cycle Graph、Wheel Graph、Star Graph 平面

Resource Binder 一个相当不错的资源重建工具，2.6版新增了3个高级功能，可以重建PE文件，导出和导入资源二进制数据

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