一种相似度矩阵的社团挖掘算法.doc

平面网格坐标矩阵的生成 原理： 当绘制z=f(x,y)所代表的三维曲面图时，先要在xy平面选定一矩形区域，假定矩形区域为D＝[a,b]×[c,d]，然后将[a,b]在x方向分成m份，将[c,d]在y方向分成n份，由各划分点做平行轴的直线，把区域D分成m×n个小矩形。生成代表每一个小矩形顶点坐标的平面网格坐标矩阵，最后利用有关函数绘图。 三维曲面 y x 0

Matrix.js Matrix constructor new Matrix(height, width, init) new Matrix(, init) new Matrix() new Matrix() // 未实现 Methods Matrix.isMatrix(obj) 判断参数是否为矩阵。 Matrix.isSquare(obj) 判断参数是否为方阵。 Matrix.isSameSize(obj1, obj2) 判断obj1和obj2是否尺寸一样。 Matrix.isSameLength() 判断是否总长度一样，即面积一样。 Matrix.isArray() 判断传入的Array是否为矩阵。 Matrix.isSame(A, B) 判断每一元素是否一样。 Matrix.isI() 判断参数是否为单位

mpi矩阵向量乘实验报告

串行版本的矩阵乘法 M N P WIDTH WIDTH WIDTH WIDTH // 宿主机的双精度矩阵乘法 void MatrixMulOnHost(float* M, float* N, float* P, int Width){ for (int i = 0; i < Width; ++i) for (int j = 0; j < Width; ++j){ double sum = 0; for (int k = 0; k < Width; ++k){ double a = M[i * width + k]; double b = N[k * width + j]; sum += a * b; } P[i * Width + j] = sum; } } i k k j *

推荐系统已经成为Internet商家给用户提供个性化服务的高级商务智能平台之一，然而，用于研究推荐系统的数据信息里往往存在能够被攻击者直接或者间接获取的个人隐私。近年来受到极大关注的差分隐私保护是一种非常严格的、可证明的隐私保护模型。针对目前流行的协同过滤算法之一的矩阵分解进行了研究，提出了采用差分隐私保护技术对原始输入数据进行预处理和扰动处理的新方法。最后通过在真实数据集上进行相关实验验证，结果表明提出的带差分隐私保护的矩阵分解算法达到了预期：既能保护用做推荐研究的原始数据集的隐私，又没有严重影响推荐的准确率。

可实现篮球计分，场次交换等操作

这是整数中点圆算法的一个很好的例子。 没有像素丢失或重复。

自适应DBF中采样快拍数对系统输出SINR影响，曾浩，刘玲，在自适应数字波束合成（DBF）中，通常都会需要对协方差矩阵进行估计，而估计该矩阵时所产生的误差，取决于所使用的快拍数，进而，

一个简单的LU分解小程序，闲着没事编的，希望能够帮到一些人。 这个是大型矩阵的LU分解，可以将excel表中的数据直接复制粘贴到相应的txt文件中，可实现大型矩阵的LU分解。 程序语言C++,编译环境VS2017，其实挺简单的，只是用了嵌套vector，如果自己掌握的较好的，我建议用map容器。