WPF MVVM框架简单实例代码，适合初学者

matlab最简单的代码 HandwrittenNumeralRecognition_ANN_CUDA Handwritten numeral recognition project using BP ANN with CPU & GPU (CUDA). 公告板 matlab下面的数据文件我导成字符型文件了50M左右4个文件，存在46/Tmp/CUDA_ANN_DATA下，要用先同步一下。 第一次文件X.dat文件出问题了，中间貌似有错数据。我这边又生成了，晚上过去传46。 正确文件生成方法如下： f=fopen('X2.dat','w'); for i = 1:5000 for j= 1:400 fprintf(f,'%f ',X(i,j)); end end map函数加了索引参数。用法如下： Matrix _X2(new float[X.row*(1 + X.col)], X.row, X.col + 1); Matrix X2 = _X2.map([&](float, int row, int col){ return col>0 ?

利用C#实现条形图、饼图的绘制，很简单，部分源代码参考了网上资源。

opencv实现图像拼接的简单代码，亲测 ，没有问题

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

题目一 简单排序方法 【问题描述】 简单排序算法主要包括冒泡排序、简单选择排序和直接插入排序，它们都是时间复杂度为的排序方法，需要熟练掌握。 【基本要求】 用随机函数产生10000（或更多）个整数（或浮点数），保存在文件（intfile.dat / realfile.dat）中，然后将文件中的所有整数（或浮点数）读入一个数组A。 （1）用冒泡法对数组A排序； （2）用简单选择排序方法对数组A排序； （3）用直接插入排序法对数组A排序； 将上述排序算法分别用函数实现，观察每种排序过程中元素的比较次数、交换（或移动）次数，以及排序过程所消耗的时间（以s或ms为单位）。

展示了 Jpeg 压缩标准的简单实现，每个步骤都有易于理解的算法

matlab最简单的代码BLP需求（已弃用） Jeff Gortmakers的pyblp软件包正在完成所有当前的开发。 看 （） 由克里斯·康隆（） 现在仅建议将其用于教学目的-请使用pyBLP 该软件包包含嵌套定点（NFP）方法的最新实现，该方法使用Berry Levinsohn和Pakes（1995）（BLP）的方法来估计需求。 主要功能是： 单个用户可配置文件允许非对角线随机系数，非正态随机系数等。 并行解决市场份额（逐个市场） 使用牛顿法解决市场份额的选择 使用Reynaerts的修正定点迭代法解决市场份额的选项，Varadhan，纳什（2012）。 这非常快！ （默认） 计算第二阶段加权矩阵和标准误差（需要更好的错误检查！） 可以使用knitromatlab或fmincon（强烈建议使用knitromatlab） 针对Matlab R2015a进行了优化 包装说明 该软件包包含以下文件 extract_params.m： 这是一个用户可配置文件，必须对其进行编辑，并确定传递给优化例程的正确规范。 在这里，您可以指定实用程序的随机组成部分和相应的派生类。 设置该文件的两个例子：

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matlab最简单的代码基于密度参与距离的内部有效性指标 要求 源代码由Matlab r2016a编写。 低于Matlab r2012a的版本尚未经过测试。 最简单的演示 运行Ncut_test.m以从各种分区中确定最佳分区（由Jianbo Shi的Normalized cuts生成）。 CVDD.m在我们的论文中包括算法1：CVDD。 Ncut_test.m为例，其中包括本文中的算法2：CVDD-OP。 “ OP_CA”（在Ncut_test.m ）显示了比较。 [纯度，CVDD，CVNN，白平衡，轮廓，CH，DB，Dunn，S_Dbw，I] CVDD中的参数 无需调整。 使用的数据集 File Datasets_all30文件包含10个非球形簇，10个球形簇和10个分类数据集（实际数据集），用于本文的实验。 问题，问题等 请在github页面上报告问题或联系“”