matlab转换java代码介绍 grid是一个旨在提供用于处理各种网格格式并对数据执行一些简单空间操作的类的库的项目。 该代码已被很好地记录下来，并且该发行版中包含IPython笔记本。 可以在这里查看： GDAL（ESRI格式）网格： GMT格式网格： ShakeMap格式网格： Grid2D类（GDAL和GMT网格的超类）： 依赖关系和安装 该库取决于： numpy的： scipy： h5py： 光栅： 这些软件包都可以由Anaconda Scientific Python发行版自动安装，也可以使用conda命令轻松安装。 最终的依赖关系： 地震： 可以通过在git中使用pip来安装： 点安装git + git：//github.com/gem/oq-hazardlib.git 要安装此软件包： 点安装git + git：//github.com/mhearne-usgs/grid.git 卸载和更新 卸载： pip卸载网格 更新： 点安装-U git + git：//github.com/mhearne-usgs/grid.git 互通性 此存储库中的各种网格类以各种格式读取和

图像的均方误差的matlab代码 机器学习第一次作业 机器学习平台python和matlab的熟悉 1 问题描述 1 用python或者matlab编写一个KNN分类器 训练集为semeion_train.csv 测试集为semeion_test.csv 计算在测试集上的错误率（k = 1 3 5 7） 2 选做 在训练集上划分一个交叉验证集（可以是训练集数据的20%左右），利用交叉验证选择k值 画一个以k值为x轴，交叉验证集错误率为y的曲线 3 本次实验的简要介绍 实验内容 本次实验使用kNN算法实现手写数字的识别。数据有256个特征值，代表了一个16*16的位图的像素值，0为无像素，1为存在像素。利用python PIL做出其中各个数字的典型图像如下所示： kNN算法简介 kNN算法是一种监督学习算法。假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已经确定。分类是对于新的类别，根据其最相近的k个邻居的类别，通过多数表决的方式进行预测。利用训练集对特征空间进行分类划分，并作为其分类的模型。 2. 解决方法 1 解决思路 计算待分类点与已知类别的点之间的距离 按照距离递增次序排序 选取与待分类

java开发oa办公系统源码 oasys(OA自动化办公系统) 办公自动化（OA）是面向组织的日常运作和管理，员工及管理者使用频率最高的应用系统，极大提高公司的办公效率。 1.项目介绍 oasys是一个OA办公自动化系统，使用Maven进行项目管理，基于springboot框架开发的项目，mysql底层数据库，前端采用freemarker模板引擎，Bootstrap作为前端UI框架，集成了jpa、mybatis等框架。作为初学springboot的同学是一个很不错的项目，如果想在此基础上面进行OA的增强，也是一个不错的方案。 2.框架介绍 项目结构 前端 技术 名称 版本 官网 freemarker 模板引擎 springboot1.5.6.RELEASE集成版本 Bootstrap 前端UI框架 3.3.7 Jquery 快速JavaScript框架 1.11.3 kindeditor HTML可视化编辑器 4.1.10 My97 DatePicker 时间选择器 4.8 Beta4 后端 技术 名称 版本 官网 SpringBoot SpringBoot框架 1.5.6.RELEA

雅各比迭代matlab代码新元 随机异步随机梯度下降 s文件夹包含随机的Jacobi原型代码和用于生成算法收敛图的脚本。 阅读文件SETTING-UP，以获取有关下载哪些库，在何处找到代码以及如何构建和运行所有内容的说明。 文件matrices / matrix_list.txt包含代码在其上运行的矩阵的列表。 编辑文件以更改列表（如果需要），然后运行 cd矩阵./download.sh 下载所有矩阵并为其生成右侧向量。 要在所有矩阵上运行该算法，请执行以下操作。 cd数据./produce_data.sh 这会将算法的输出保存在data /文件中。 运行该算法的线程数在data / produce_data.sh中定义。 您可以使用的data / produce_data.sh中的另一个变量是MIS_PER_EPOCH。 它定义为在评估剩余范数之间进行的主要迭代（n步序列）的次数。 增加它会减少每个时期的启动/关闭开销，但也会降低收敛图的分辨率。 使用脚本data / make_plot.m生成图。 从Matlab运行： cd data; MIS_PER_EPOCH = 1; mak

java gui程序源码数据库管理系统图形用户界面 项目结构概述： 后端：操作来自 Mircosoft SQL Server 的连接和结果 DataGetter：直接获取一些通用数据，例如。 数据库中的表名 指标：每个数据质量维度的指标类 ObjectClass：自定义对象类 参考：决定如何处理CSV数据 Frontend：处理Backend和用户请求之间的交互 功能： 用户将使用此页面启动程序： 成功登录后，他们将到达指标页面： 小窗口将显示指标的结果： 可以将结果与放大功能进行比较 对其他组件的评论： target/Data_Quality_Metrics-1.0.jar 是程序本身 DBMS-GUI/src/main/java/Main.java 提供了一个“Dummy” Main.class 以便在 jar.File 中实现 JavaFx

ELES模型Matlab代码电动自行车/电动脚踏车的高级范围估计 介绍 此 simulink 模型旨在为电动自行车/电动脚踏车的能量需求建模 安装 此模型至少需要MATLAB-SIMULINK版本R2016a 。 需要工具箱：基本的内置工具箱就足够了 描述 代码 run_sim.m是需要从MATLAB运行的主文件。 run_sim.m还运行文件prepare_sim ，它提取 .gpx 数据作为高程和 x , y 信息的时间序列分布。 loadgpx.m是为该项目的信息需求服务的特定实现。 这不是通用实现，而是用于演示。 但是，程序员可以扩展它以满足他们的需求。 track是一个 Nx6 数组，其中每一行都是一个轨迹点 Columns 1-3是 X、Y 和 Z 坐标 Column 4是轨迹点与其前身之间的距离（以公里为单位） Column 5是以公里为单位的累积轨道长度 Column 6是跟踪点与其前一个点之间的斜率，以百分比 (%) 表示。 plot_track根据从 .gpx 文件解密的 x、y 和高程信息绘制路线的基本 3D 图。 ebike.slx simulink 文件，其中

matlab中奈奎斯特图代码-EYE-DIAGRAM--PAM 该项目是Matlab Simulator，它使用各种脉冲形状生成二进制和4级PAM信号的眼图。 该项目的目的是使用眼图来测试各种信令方案对ISI和AWGN的脆弱性。 该代码由Ahmed Wael，Mohamed Yossef，Abdullah Shawky全面开发，用于2018年Spring的通信系统类。 项目部分： 1.无噪音系统： 使用极性NRZ，极性RZ，理想Nyquist脉冲和升余弦脉冲形状的二进制和4级PAM的DCS的眼图。 如何使用 该功能允许用户输入以下内容作为输入： •脉冲形状类型（NRZ，RZ，理想奈奎斯特脉冲，升余弦脉冲） •PAM级别数（二进制，4级） •眼图的持续时间（Ts，2Ts） 2.嘈杂的系统 第1部分中每个DCS的眼图，假设系统受AWGN〜N（0; N / 2）的约束 如何使用 该功能允许用户输入以下内容作为输入： •N的值 测试用例： 下表中案例的眼图在代码中生成： 情况1情况2情况3情况4 脉冲形状NRZ升余弦NRZ升余弦 PAM级别二进制二进制二进制二进制 信噪比等级0 dB 0 dB

hmm模型matlab代码Mattia的ML工具 高斯混合模型，隐马尔可夫模型和相关算法的另一个Matlab实现。 为学习而构建，用于下面引用的我的HRI'18论文。 该代码使用了Tom Minka的两个库： 快速安装： 光速： 详细： 高斯混合模型（GMM）：概率，梯度和熵计算 HMM：HMM的推理和学习（MLE，仅针对多元正态发射概率的MAP） 部分HMM（PHMM）：推理和学习（MLE，MAP仅针对多元正态发射概率） 多元正态分布（MVN）：MLE，MAP，后验预测，熵计算，梯度评估 多元T学生分布（MVST）：用于MVN的后验，拉普拉斯近似 分类分布：推理和学习（MLE，MAP） Dirichlet分布：推理和学习（MLE，Weigthed MLE，熵，KL散度） 数值稳定：对数概率空间实现 参考： 拉卡（Racca），马蒂亚（Mattia）和基尔基·维尔（Kyrki Ville）。 “针对时间任务模型的主动机器人学习。” 2018年ACM / IEEE人机交互国际会议论文集，纽约，纽约，美国，2018年，第123–131页。 汤姆敏卡。 “估计Dirichlet分布。” 技术

matlab精度检验代码基于q因子的数字图像相关算法：qDIC 目的 该存储库包含qDIC的MATLAB m文件以及合成示例图像。 qDIC算法确定连续图像之间或从静态参考图像到当前图像的2D位移场，或使用“混合”参考更新方案。 运行qDIC 软件需求 MATLAB 2011b（适用于“ griddedInterpolant”）和关联的图像处理工具箱（适用于其他杂项函数调用）是运行此代码的最低要求。 在某些情况下，较早的版本可能会使用“ interpn”运行，但性能和/或准确性可能会受到影响（并且您可能必须实施对“ interpn”的更改）。 目前在CentOS 7和Windows 7/10 x64上的Matlab 2017a（新版本应该可以）下进行开发。 提供了一个“基本”版本（测试版），该版本支持基本的Matlab（即没有工具箱），其性能与相似。 您可以在找到更多最新版本，尽管我们有时会调和这两个版本 输入图像要求 要检查图像是否具有所需的散斑图案和强度值以便相关，可能需要看我们的眼镜。 我们建议输入图像的子集大小至少应为每个维度中像素数的3倍。 默认子集大小为64px x 64p

matlab最简单的代码适用于MATLAB中STL文件的锥束几何X射线模拟器 该软件包对3维物体（3D）执行了模拟的2维（2D）X射线投影，并使用MATLAB以立体光刻格式（STL）进行了描述。 之所以选择锥形束几何图形作为X射线模型，是因为它比平行和扇形X射线几何图形具有实用性优势（最简单的现实世界场景，不需要准直器即可使光束平行化，减少设备等）。 1.入门 将文件夹X射线模拟添加到您的MATLAB路径。 在该文件夹中，您会找到主要功能XraySim.m，以及运行模拟所需的其他几个功能。 本文档的末尾提供了有关已使用软件包的参考。 确保要计划从中进行模拟X射线投影的STL文件与主要功能XraySim.m以及函数READ_stl.m，VOXELISE.m和projection2D.m位于同一文件夹中。 先决条件 确保要计划从中进行模拟X射线投影的STL文件与主要功能XraySim.m以及函数READ_stl.m，VOXELISE.m和projection2D.m位于同一文件夹中。 仿真概述 通过以下步骤可以概括此包装中的2D X射线投影过程： 将包含要从中获取模拟X射线的3D网格对象的