A method for registration of 3-D shapes，提出ICP算法的的第一篇论文

使用Python的Jacobi方法。 从： 在数值线性代数中，Jacobi方法是一种用于确定严格对角占优势的线性方程组的解的迭代算法。 求解每个对角线元素，并插入一个近似值。然后重复该过程，直到收敛为止。 ： k=0 while convergence not reached do for i := 1 step until n do {\displaystyle \sigma =0}\sigma =0 for j := 1 step until n do if j ≠ i then {\displaystyle \sigma =\sigma +a_{ij}x_{j}^{(k)}}{\displaystyle \sigma =\sig

内部积分法 在MATLAB中实现内部点方法（我在线性优化课程[MTH305] [IIIT-Delhi]中的分配）。 此外，我们解决了以下线性问题： min 1'u + 1'v st. a'xi + b >= 1 - ui i=1..N a'yj + b <= -1 + vj j=1..M u >= 0 v >= 0 我们得到了： DB_Vecs.npy （用于训练的序列向量） DB_Labels.npy （对应的标签） Q_Vecs.npy （测试序列） 将它们转换为Matrix文件 。 我们Q_vecs list / numpy数组的形式提交结果（ Q_vecs标签）。 在这里，输出在Matrix文件。 参考 影片资源： 斯蒂芬·博伊德（Stephen Boyd），第18届会议，凸面优化（讨论

使用Reinhard的经典色彩迁移算法实现源图像到目标图像的色彩迁移。具体实现colorTransfer_Reinhard.m函数文件中，利用的是rgb2lab和lab2rgb完成色彩空间转换。

快速行进法 最简单形式的快速行进方法（FMM）可用于计算单调扩展接口在网格单元处的到达时间。 此方法的一种应用是将接口的速度设置为能够计算距离场的速度，其中将距离接口最近的距离分配给网格中的每个像元。 该存储库包含任意尺寸（实际上是两个或多个）的FMM实现，尽管典型用法很可能是2D或3D。 该代码被设计为易于合并到现有项目中，并且其健壮性已被优先于速度优化。 该存储库中的所有代码均根据。 如果您有任何意见或建议，请随时提出请求。 本说明分为两个主要部分。 首先，我们提供了有关如何使用代码以及其他实际细节（例如运行附带的测试）的示例。 此后，我们将参考相关文献描述实施过程中做出的技术选择。 用法 本节介绍如何使用此存储库中提供的FMM实现。 首先，我们提供一些有关如何调用这些方法的示例，以及一些与有效输入有关的讨论。 此后，我们给出了有关如何运行附带测试的说明。 请注意，测试代码本身内还有

matlab的欧拉方法代码欧拉法 包含用于使用Euler方法和Modified Euler方法求解一阶ODE的代码。 理查森的外推法用于达到更高的精度要求。 所有代码都是使用Matlab的文件扩展名.m为Matlab编写的

Finite Element Method in Machining Processes ，有限元图书，高清带书签

《统计学习方法》训练营 课程资料 优秀github资源： 本训练营的学习安排与课程任务：详见文件夹Books中的《统计学习方法作业》doc文档 视频笔记在线阅读地址 视频笔记在线阅读地址： 相关资料下载地址（包括视频笔记和习题解答） 链接： 提取码：tc49 课程安排（第四期） 总课时：5 周 第一周 1 学习第1章统计学习方法概论 2 学习第2章感知机 3 学习第3章k近邻 第二周 4 学习第4章朴素贝叶斯法 5 学习第5章决策树 第三周 6 学习第6章Logistic回归与最大熵模 7 学习第7章支持向量机 第四周 8 学习第8章提升方法 9 学习第9章EM算法及推广 第五周 10 学习第10章隐马尔科夫模型 11 学习第11章条件随机场 项目结构 Books--------------------------------------作业汇总和视频笔记的pdf docs--------

金融估值建模：UBS财务估值培训材料-Eval_Method（32页）.pdf

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