基于对话框和Scintilla控件的C++源代码编辑器，使用了MFC对话框，使用了Scintilla控件，实现了新建、打开、保存功能，实现了撤消、剪切、复制、粘贴、删除、查找、全选功能，可以实现代码关键字高亮

基于matlab的电力系统潮流计算课程设计(毕业论文).docx

固体边界附近激光诱导空化气泡的动力学

最小二乘法是常用的曲线拟合方法。 但是对于一些特殊的函数，由于全局逼近，传统的最小二乘法很难得到足够的精度。 移动最小二乘（MLS）可以通过局部逼近拟合任何可微函数。 在这里分享MLS2D包，尽情享受吧！

机器学习(变分贝叶斯、粒子滤波及边缘PF,内容包括大量课件、MATLAB代码)

Java毕业设计-基于Springboot+Vue的影城管理电影购票系统源码+数据库+论文+PPT+使用文档+演示视频（高分项目） 该项目是个人高分毕业设计项目源码，已获导师指导认可通过，答辩评审分达到97分，在window10/11测试环境严格调试，下载即用，确保可以运行，部署教程齐全，也可以作为期末作业 Java毕业设计-基于Springboot+Vue的影城管理电影购票系统源码+数据库+论文+PPT+使用文档+演示视频（高分项目） 该项目是个人高分毕业设计项目源码，已获导师指导认可通过，答辩评审分达到97分，在window10/11测试环境严格调试，下载即用，确保可以运行，部署教程齐全，也可以作为期末作业 Java毕业设计-基于Springboot+Vue的影城管理电影购票系统源码+数据库+论文+PPT+使用文档+演示视频（高分项目） 该项目是个人高分毕业设计项目源码，已获导师指导认可通过，答辩评审分达到97分，在window10/11测试环境严格调试，下载即用，确保可以运行，部署教程齐全，也可以作为期末作业 Java毕业设计-基于Springboot+Vue的影城管理电影购票系统源码+数据库+论文+PPT+使用文档+演示视频（高分项目） 该项目是个人高分毕业设计项目源码，已获导师指导认可通过，答辩评审分达到97分，在window10/11测试环境严格调试，下载即用，确保可以运行，部署教程齐全，也可以作为期末作业 Java毕业设计-基于Springboot+Vue的影城管理电影购票系统源码+数据库+论文+PPT+使用文档+演示视频（高分项目） 该项目是个人高分毕业设计项目源码，已获导师指导认可通过，答辩评审分达到97分，在window10/11测试环境严格调试，下载即用，确保可以运行，部署教程齐全，也可以作为期末作业

matlab拟合曲线用移动最小二乘法来拟合曲线曲面的matlab代码.zip 用移动最小二乘法来拟合曲线曲面的matlab代码.zip用移动最小二乘法来拟合曲线曲面的matlab代码.zip用移动最小二乘法来拟合曲线曲面的matlab代码.zip用移动最小二乘法来拟合曲线曲面的matlab代码.zip用移动最小二乘法来拟合曲线曲面的matlab代码.zip用移动最小二乘法来拟合曲线曲面的matlab代码.zip用移动最小二乘法来拟合曲线曲面的matlab代码.zip用移动最小二乘法来拟合曲线曲面的matlab代码.zip用移动最小二乘法来拟合曲线曲面的matlab代码.zip用移动最小二乘法来拟合曲线曲面的matlab代码.zip用移动最小二乘法来拟合曲线曲面的matlab代码.zip

该文件为本人博文中创建的【LeaveProcess】项目中的主程序代码文件，由于篇幅较大，不适合出现在正文中，作为附件上传并提供下载链接。

基于支持向量机递归特征消除(SVM_RFE)的分类特征选择算法，matlab代码，输出为选择的特征序号。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

**内容概要**：本资源包提供了与张量分解（Tensor Decomposition）和张量补全（Tensor Completion）相关的Matlab代码，特别是基于2019年发表在arXiv上的Canyi Lu的论文《Tensor Robust Principal Component Analysis》（TRPCA）。内容涵盖了张量分解与补全的基本原理、算法实现、以及典型应用案例，帮助用户理解和实现TRPCA算法。 **适合人群**：研究生、博士生、以及从事张量分析、机器学习、数据挖掘等领域的研究人员和开发者。 **能学到什么**： 1. 理解张量分解和张量补全的基本原理和数学背景。 2. 掌握TRPCA（Tensor Robust Principal Component Analysis）算法的具体实现方法。 3. 学习如何使用Matlab进行张量计算和数据处理。 4. 了解张量分解与补全在不同应用领域中的实践案例，如图像处理、视频恢复、推荐系统等。 5. 提升对高维数据分析的理解和处理能力，拓展数学建模与算法设计的技能。 **阅读建议**：建议读者首先通读Canyi Lu