matlab解决路径优化代码二元结构的拓扑优化（TOBS） Matlab代码，用于通过TOBS方法使用二进制设计变量和顺序整数线性编程进行拓扑优化。 作者： Raghavendra Sivapuram（加利福尼亚大学）， Renato Picelli（圣保罗大学）， 数值特征： 问题线性化； 移动限制（限制放松）； 灵敏度过滤； 整数编程*。 *此代码使用Matlab的混合整数线性规划求解器“ intlinprog”。 为了获得更好的性能，我们建议使用CPLEX库，该库可从IBM网站免费下载。 安装CPLEX之后，安装路径是： % Add CPLEX library. addpath( ' /opt/ibm/ILOG/CPLEX_Studio1271/cplex/matlab/x86-64_linux ' ); addpath( ' /opt/ibm/ILOG/CPLEX_Studio1271/cplex/examples/src/ ' ); 和 % options.Optimizer = 'cplex'; options.Optimizer = ' intlinprog ' ; 必须

fastica matlab代码林甘 Shimizu, S.、Hoyer, PO、Hyvärinen, A. 和 Kerminen, A.，2006 年。用于因果发现的线性非高斯非循环模型。 机器学习研究杂志，7，2003-2030 页。 基础信息 包装名称： lingam 主页： 版本：1.4.2（2006 年 12 月 21 日） 它的作用：估计线性非高斯因果模型，假设没有未观察到的混杂因素。 The method is described in the following papers (all available online, see LiNGAM homepage): S. Shimizu, P.O. Hoyer, A. Hyvarinen, and A.J. Kerminen "A linear non-gaussian acyclic model for causal discovery" Journal of Machine Learning Research 7: 2003-2030, 2006. P.O. Hoyer, S. Shimizu, A. Hyvarin

序贯蒙特卡洛matlab代码受控SMC 这些文件夹包含MATLAB代码，这些代码实现了Jeremy Heng，Adrian Bishop，George Deligiannidis和Arnaud Doucet的arXiv报告“受控顺序蒙特卡洛”的数值结果。 StateSpaceModels /和StaticModels /文件夹包含与每个数值示例相对应的子文件夹。 每个子文件夹都有一个README.txt文件，该文件将说明如何在其中运行脚本。

java预约点餐系统源码航班预订系统 :globe_with_meridians: 描述 航班预订系统是一个基于 Java 的解决方案，允许用户快速预订航班并轻松管理预订信息、更新和取消。 它整合了来自不同航空公司的数据，从而实时提供所有必要的详细信息和费率。 此外，航班数据管理员还可以快速查看、创建和更新有关航班、预订、路线和时间表的任何信息。 :laptop: 技术 后端技术： Java 8 弹簧靴 日本特许经营协会 REST API JUnit 测试 前端技术 HTML CSS 引导程序 打字稿 角 数据库管理 Oracle H2 数据库 :information: 背景 您有多少次开始梦想一次新的旅行，但是计划、找到合适的航班和预订的麻烦是如此令人沮丧，以至于让您怀疑这次旅行是否值得？！ 今天，航班预订系统为您的机票提供一站式服务，让这些挫折感告一段落！ :airplane: 特征 航班预订系统可以由两类用户访问：客户和管理员。 客户功能 客户可以创建一个新帐户以登录。 客户可以搜索可用航班。 如果需要，客户可以进行预订、查看当前预订以及修改和取消预订。 客户可以查看与其航班相关的机场的机场详细信息。 管理员功能 管理员可以查看航班、时刻表和路线的所有详细信息。 管理员

cnn源码matlab SVHN-deep-cnn-digit-detector 该项目在自然场景中实现了 deep-cnn-detector（和识别器）。 我使用 keras 框架和 opencv 库来构建检测器。 该检测器使用 CNN 分类器为 MSER 算法提出的区域确定数字与否。 先决条件 Python 2.7 keras 1.2.2 opencv 2.4.11 张量流-GPU == 1.0.1 等等。 运行这个项目所需的所有包的列表可以在 . Python环境 我建议您创建和使用独立于您的项目的 anaconda 环境。 您可以按照以下简单步骤为该项目创建 anaconda env。 使用以下命令行创建 anaconda env： $ conda env create -f digit_detector.yml 激活环境$ source activate digit_detector 在这个环境中运行项目 用法 数字检测器的构建过程如下： 0. 下载数据集 下载 train.tar.gz 并解压文件。 1.加载训练样本（1_sample_loader.py） Svhn 以 m

视频图matlab代码KITTI数据集上的InEKF本地化和语义映射 这是我们针对EECS 568：移动机器人：方法和算法的最终项目git存储库。 我们的项目是在KITTI数据集上的InEKF本地化和语义映射。 您可以观看我们的程序的最终演示视频，该程序是使用KITTI本地化和构建地图的。 您可以找到我们的最终报告。 这些说明将为您提供在本地计算机上运行的项目的副本。 左InEKF本地化 点击查看完整视频 先决条件 的MATLAB 由于我们的代码是用MATLAB编写的，因此您可以在任何OS平台上运行我们的程序。 运行本地化程序 首先，您需要使用我们的左不变EKF生成轨迹。 为此，请编辑InEKF_Main.m第5行，以将其输入输入数据集文件夹名称。 例如，对于数据集0009 ，代码行应如下所示： filename = '2011_09_26_drive_0079_sync'; 之后，只需运行InEKF_Main.m ，它将在SE3中的姿势保存为.txt文件中的12乘1矢量。 文件的名称将是“ poses.txt”附加的数据集的名称。 例如，由文件夹2011_09_26_drive_00

matlab中inv的函数代码 这个库是我在学习UBC-GIF的重磁三维反演时候的一些笔记和代码 mark Introduction 整个GravForMedeling3D文件夹是从github clone过来的，不知道为什么无法显示原作者信息。 clone地址： 主要目的 建立反演数据的格式化--为了便于paraview成图。 修改及增加 增加density_add_coordinate.m函数，用来给密度模型增加空间网格信息，注意由于密度是建立在一个cell里面的，所以空间的坐标取的是cell中点的坐标。这个m文件与GravForMedeling3D文件夹里面的Mesh3D.m功能一样，但是适应性更强，适应v5.1的mesh格式。 translate目录下面是几个sh脚本， cpgra.sh是用来把inv目录下反演最后一次迭代得到的密度和预测文件copy到output，并分别命名为gravity_density.txt和gravity_prediction.txt format_density.m调用了density_add_coordinate.m函数，并且不启动matlab界面

百度地图毕业设计源码 在线演示 功能介绍 多文件格式分类查看 支持网格、表格视图、时间线三种展示视图 支持极速秒传功能，提高上传效率 多人上传同一文件，可多人并行上传，共享他人上传进度，极大提高上传效率 拒绝冗余，每份文件只存一份，提高硬盘使用效率 上传文件前台实时显示上传文件进度，上传速率，百分比等信息 安全的下载机制，断点下载，权限校验，他人拿到了下载地址也无法下载您的文件 支持视频音频播放，进度条拖拽，倍速播放 拥有回收站功能，妈妈再也不怕我误删数据了 高效的垃圾回收机制 未来支持 文件夹上传 文件在线解压 文件在线压缩 文件分享 拖拽上传 链接下载（输入url，下载过程交予服务器） ...... 正在进行计划 文件分享功能 源码地址 项目名称 源码地址 丢丢网盘前端 丢丢网盘后台 软件架构 该项目采用前后端分离的方式进行开发和部署,主要用到以下关键技术 前端：Element UI、Vue CLI@3、Node.js、Webpack 后台：Spring Boot、Spring Data Jpa、Spring Security 数据库 : MySQL、H2 数据结构：递归算法，树的

seir的matlab代码 重新设定对群体免疫和持续 SARS-CoV-2 传播的期望 论文的支持代码 目录 关于守则 此存储库中的代码允许重复和独立分析 Felix Wong 和 James J. Collins 在论文“重置对群体免疫和持续 SARS-CoV-2 传播的期望”中描述的代码。 该代码需要 MATLAB 2019b 或更高版本才能运行。 运行代码 传输码网络模型 在主文件夹中，有 MATLAB 脚本，用于再现正文中详述的传输网络模型。 no_exogenous_infections.m 该文件是主要的模拟脚本。 它生成 BA 或 WS 随机图并运行正文中描述的 SEIR 模拟。 它没有考虑任何外源性感染。 （对于完整的图，使用ones()函数生成邻接矩阵。） exogenous_infection.m 该文件是对主要模拟脚本的改编，考虑到了任何外源性感染。 它假设图模型已经生成并且邻接矩阵存储在变量A 中。 在运行 no_exogenous_infections.m 之后运行它以确保正确存储图形模型。 考虑到随机接种的情况，取消注释相应的代码行。 SEIR.m 该文件模

Matlab仿真未归一化的最优运输 一个存储库，其中包含用于在一维和二维中计算非标准化Wasserstein-2（UW-2）距离的代码。 该代码取自： Gangbo，Wilfrid等。 “未归一化的最佳运输。” arXiv预印本arXiv：1902.03367（2019）。 该代码是用C ++和Mex包装器编写的，因此可以使用Matlab调用该代码。 文件内容如下： UnnormalizedOTSolver1D.cpp / h-一个C ++类，可用于实际计算1维的UW-2。 有关用法示例，请参见main.cpp UnnormalizedOTSolver.cpp / h-与上面相同，但用于二维计算UW-2。 main.cpp-包括C ++接口的示例用法以及用于在2维中计算UW-2的mex入口点。 如果在没有mex编译器的情况下编译代码，则代码的Matlab部分将被自动排除。 有关mex示例，请参阅mex_unbalanced_emd_code.m。 MexUnnormalizedOtSolver1DEntry.cpp-用于计算1维UW-2的混合代码的入口点。 有关示例用法，请参阅mex_