更快的一维线性插值：'interp1qr' 按照公式yi = y1 +（y2-y1）/（x2-x1）*（xi-x1），使用'x'和'y'对'xi'点进行一维线性插值，得到'yi'。 变量： - 'x' 是列向量 [mx 1]，单调递增。 -“ y”是矩阵[mxn]，对应于“ x”。 - 'xi' 是列向量 [px 1]，按任何顺序排列。 - 'yi' 是矩阵 [pxn]，对应于 'xi'。 它具有与内置 MATLAB 函数“interp1q”相同的功能（有关详细信息，请参阅 MATLAB 帮助）。 它的运行速度至少比“interp1q”快 3 倍，比“interp1”快 8 倍，并且随着 m=length(x) 的增加，速度提高了 10 倍以上（参见附加的性能图）。 与“ interp1q”一样，此功能不进行输入检查。 要正常工作，用户必须注意以下事项： -'x'必须是单调递增

Q-learning with epsilon-greedy explore Algorithm for Deterministic Cleaning Robot V1 确定性清洁机器人 MDP 清洁机器人必须收集用过的罐子也必须为其充电电池。 状态描述了机器人的位置和动作描述运动的方向。 机器人可以向左移动或向左移动正确的。 第一个 (1) 和最后 (6) 个状态是终端状态。 目标是找到最大化回报的最优策略从任何初始状态。 这里是 Q-learning epsilon-greedy 探索使用算法（在强化学习中）。 算法 2-3，来自： @book{busoniu2010reinforcement, title={使用函数逼近器的强化学习和动态规划}， 作者={Busoniu，Lucian 和 Babuska，Robert 和 De Schutter，Bart 和 Ernst，Damien

matlab插值代码解释FSRCNN 由Pytorch和Matlab复制《加速超分辨率卷积神经网络》（CVPR 2016）论文。 依存关系 Matlab 2016 火炬1.0.0 解释 论文作者url：提供的一些Matlab代码。 使用两种语言进行项目的主要原因是因为双三次插值的实现方式不同，这导致使用PSNR标准时结果的差异更大。 概述 网络概述和与SRCNN的比较： 用法 使用./data_pro/data_aug.m进行扩充。 使用./data_pro/generate_train.m生成train.h5。 使用./data_pro/generate_test.m生成test.h5。 乘坐train.py火车： python train.py 将Pytorch模型.pkl转换为Matlab矩阵.mat。 （weights.pkl-> weights.mat） python convert.py 使用./test/demo_FSRCNN.m获得结果。 结果 使用./model/weights.mat可以得到结果： Set5平均：重建PSNR = 32.52dB VS双三次PSNR

对输入的视频进行二值化处理，选用二值化算法是自适应阀值的OTSU法

本文主要讲了电感器的串联和并联电阻值计算方法，希望对您的学习有所帮助。

读取PC-DMIS评价到Excel,能兼容新型评价方式和传统评价方式；支持PC-DMIS2020及之前版本，读取速度快。

台球模拟 台球物理模拟。 使用 Visual python (vPython) 和 tKinter，用户能够使用自定义输入值测试模拟。 需要 Python 和 vPython 才能运行模拟。 #设置#Windows 为 Windows 安装 Python 为 Python 安装 vPython 为 Python 安装 tKinter 运行 gui.py #Linux 安装 vPython - 打开终端并输入“sudo apt-get install python-visual” 安装 Tkinter - 打开终端并输入“sudo apt-get install python-tk” 在项目目录中输入“python gui.py” #Realistic 输入值要正确运行逼真的模拟，请在运行模拟之前对输入变量使用以下值。 质量 = 0.107 公斤 线性力 = 108 N

六、缺失值的处理 SPSS中缺失值默认为圆点“.” DATA中设置了3种设置缺失值的方式 TRANSFORM下设置了5中不同的替代缺失值的方法。 缺失值的处理方法

【009期】SPSS 缺失值处理.docx

修改文件的md5值，选择文件点击一下即可修改