**spinw：自旋波计算的SpinW Matlab库** SpinW是一个强大的Matlab库，专为自旋波（spin wave）计算而设计。自旋波是磁性材料中电子自旋集体激发的一种量子现象，广泛存在于铁磁体、反铁磁体和其他多磁有序系统中。自旋波理论在磁学、凝聚态物理以及磁性器件的设计中具有重要意义。SpinW库为研究人员提供了一种高效、灵活的方式来模拟和理解这些自旋动力学过程。 **1. 自旋波理论基础** 自旋波理论基于量子力学和固态物理学，它将磁结构视为一系列相互作用的自旋，这些自旋可以像波动一样传播。自旋波的特性包括频率、波长、传播方向和衰减，它们取决于材料的磁交换相互作用、晶格结构、磁化强度和外磁场等参数。 **2. SpinW的功能** - **模型构建**：SpinW支持多种磁结构模型，如简单的立方、非立方空间群结构，以及复杂的多层磁结构。用户可以通过定义原子位置、磁矩方向和空间群对称性来创建模型。 - **对称性分析**：库内置了对称性分析工具，可以帮助用户识别和利用材料的空间群对称性，这在简化计算和解释实验结果时非常有用。 - **自旋波谱计算**：SpinW能够计算自旋波频谱，这是了解材料动态性质的关键。通过解决Landau-Lifshitz-Gilbert方程，可以得到自旋波的频率和波矢依赖性。 - **磁能计算**：库还可以计算系统的总磁能，这对于理解自旋波稳定性和磁结构的优化至关重要。 - **可视化**：SpinW提供了图形用户界面（GUI），可以直观地展示磁结构和自旋波分布，帮助研究人员更好地理解计算结果。 **3. 使用Matlab的优势** - **易用性**：Matlab是一种广泛使用的数值计算和可视化环境，具有丰富的数学函数和便捷的数据处理能力，使得SpinW库易于学习和使用。 - **灵活性**：通过Matlab，用户可以方便地自定义算法、添加新功能或与其他Matlab工具箱集成，以适应特定的研究需求。 - **扩展性**：Matlab的脚本语言使得SpinW库能够轻松扩展，以应对复杂和多维度的自旋波问题。 **4. 应用领域** - **磁学研究**：SpinW对于理解和预测磁性材料的自旋波行为，特别是在低温度和微波频率下，有着重要应用。 - **磁性器件设计**：在磁存储、磁传感器和磁性纳米结构等领域，自旋波计算有助于优化器件性能。 - **教学与教育**：由于其友好的界面和强大的功能，SpinW也是教育和教学自旋波理论的理想工具。 SpinW是进行自旋波计算的强有力工具，其结合了Matlab的灵活性和强大功能，为磁学领域的研究提供了宝贵的资源。通过深入理解和熟练使用这个库，研究人员能够探索更深层次的磁性现象，推动磁性材料和设备的创新。

Scara机器人matlab代码SCARA_Robot_Modelling_and_Control 该项目由一个 SCARA 机器人模型组成，它在 Matlab 中构建了机器人模型，并在 Simulink 中实现了不同的控制。 在这里我们可以找到项目组成的所有文件。 这是一个混合文件，其中最重要的是“rob_sic”，这是重新统一项目所有要点的主要代码，在文件“ElaboratoCdR18_19.pdf”中详细说明。 除了“.m”文件之外，我们还可以看到各种 Simulink 项目，其中构建了所有类型的控件（鲁棒性和自适应性）。 最后，提交给教授的主要文件是“PROGETTO DE CORSO_C.pdf”，用意大利语编写，因为该项目是在意大利那不勒斯的伊拉斯谟计划期间完成的。

钢管混凝土空间KK相贯节点力学性能研究，陈娟，周成野，随着现代工程大跨、重载的发展趋势，钢管混凝土结构不断出现，这些结构的节点大多是空间相贯节点。为了解决钢管混凝土空间相贯节

网球造型 网球建模资料库，用于我的硕士论文。 特别感谢Stratagem公司（ ）。 Stratagem的网球建模项目启发了该项目。 此项目中使用的某些功能是从其存储库中复制的。 在使用Stratagem代码的文件中，您可以在页面顶部找到“（c）Stratagem”。

这是Trigram语言模型的实现。 用法： （先决条件：您需要在计算机上安装python版本3才能运行此程序） 将corpus.zip解压缩（使用“在此处提取”）到项目结构的根目录。 使用python3执行main.py。 （例如：python /main.py） 请按照控制台上的说明进行操作。

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这项工作的目的是从字符和单词级别方面识别图像中的文本。 ———————————————————————————————————————————————— 此处使用的数据集包含每个手写单词的图像，并以短划线分隔的文件名格式。 第一个字段代表单词id，第二个字段代表单词分割的结果，第三个灰度级将包含该单词的行二值化，第四个字段围绕该单词，第四个边界框，第五个语法标记，第六个单词表示该单词的转录。 数据集是从以下链接下载的：“ （数据/字）—————— —————————————————————————————————————————— 模型：卷积神经网络和序列的融合，使用LSTM / GRU进行序列建模—————————————————————————————————— ———————————— 笔记本： Sequence2Sequence_LSTM.ipynb： Results

随机森林图像matlab代码狗还是猫？ 任期：2018年Spring 项目名称：图像分类：狗还是猫？ 团队人数：3 团队成员：Alek Anichowski，Sophie Beiers，Mingyue Kong，Yun Li，Keith Rodriguez 项目摘要：我们为猫和狗的图像创建了分类引擎。 我们的基准模型是使用SIFT功能的GBM模型，该模型在测试试验中预测的准确率为72％，但是我们最终考虑了随机森林，逻辑回归，神经网络和SVM模型。 最后，我们最先进的模型是随机森林，逻辑回归和SVM的组合，该模型使用多数投票来预测猫和狗。 当给定一组全新的测试图像时，我们的模型正确预测猫和狗的比率为75％。 要重现我们的代码，请转到。 有关我们的项目步骤和代码的可读版本，请转至。 贡献声明：Alek开发了SIFT功能，创建了神经网络模型，对main.Rmd进行了处理，组合了模型以获得最终模型，清理了代码并进行了介绍。 Sophie开发了HOG功能，并针对所有功能组合训练了随机森林模型，并在main.Rmd上进行了工作，编写了README.md文件并进行了介绍。 Yun提取了颜色特征，并开

NetLogo中基于行尸走肉的建模 基于Agent的建模项目，用于在NetLogo中建模《行尸走肉》。 该项目是2017年Spring期末项目。 前提条件和安装 跑步 下载rar文件。 双击.nlogo扩展文件并打开。 点击设置按钮 点击开始按钮 问题描述 人类反对僵尸。 有两种人：食品收集者和猎人。 这两种人必须与僵尸合作才能生存。 蓝色物体：僵尸 绿色物体：食品收藏家 白色物体：猎人 红色的地方：现有食品 黄色的地方：空的食物的地方 系统图 实验计划 4项政策 3个不同级别的3个关键参数 每个策略27（3x3x3）个不同的方案 30次复制 每个策略运行810（30x27） 全部训练6-7小时 4种不同的政策 参考案例：main.nlogo 猎人团体运动：hunter group.nlogo 僵尸的团体运动：zombie group.nlogo 庇护所：housing_

市场混合模型 该存储库包含经济学中市场组合建模技术的代码和说明。 市场组合建模是商业智能中一种广泛使用的技术，用于发现特定领域产品的成功。 该存储库包含python和R语言的代码。