用C/C++语言实现如下函数：1. boollu(double*a,int*pivot,intn);矩阵的LU分解。
假设数组anxn在内存中按行优先次序存放。
此函数使用高斯列选主元消去法将其就地进行LU分解。
pivot为输出参数，pivot[0,n)中存放主元的位置排列。
函数成功时返回false，否则返回true。
2. boolguass(doubleconst*lu,intconst*p,double*b,intn);求线代数方程组的解设矩阵Lunxn为某个矩阵anxn的LU分解，在内存中按行优先次序存放。
p[0,n)为LU分解的主元排列。
b为方程组Ax=b的右端向量。
此函数计算方程组Ax=b的解，并将结果存放在数组b[0,n)中。
函数成功时返回false，否则返回true。
3. voidqr(double*a,double*d,intn);矩阵的QR分解假设数组anxn在内存中按行优先次序存放。
此函数使用HouseHolder变换将其就地进行QR分解。
d为输出参数，d[0,n)中存放QR分解的上三角对角线元素。
4. boolhouseholder(doubleconst*qr,doubleconst*d,double*b,intn);求线代数方程组的解设矩阵qrnxn为某个矩阵anxn的QR分解，在内存中按行优先次序存放。
d[0,n)为QR分解的上三角对角线元素。
b为方程组Ax=b的右端向量。
函数计算方程组Ax=b的解，并将结果存放在数组b[0,n)中。
函数成功时返回false，否则返回true。

小波变换的图像处理%MATLAB2维小波变换经典程序%FWT_DB.M;%此示意程序用DWT实现二维小波变换%编程时间2004-4-10，编程人沙威%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%clear;clc;T=256;%图像维数SUB_T=T/2;%子图维数%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%1.调原始图像矩阵loadwbarb;%下载图像f=X;%原始图像%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%2.进行二维小波分解l=wfilters('db10','l');%db10（消失矩为10)低通分解滤波器冲击响应（长度为20）L=T-length(l);l_zeros=[l,zeros(1,L)];%矩阵行数与输入图像一致，为2的整数幂h=wfilters('db10','h');%db10（消失矩为10)高通分解滤波器冲击响应（长度为20）h_zeros=[h,zeros(1,L)];%矩阵行数与输入图像一致，为2的整数幂fori=1:T;%列变换row(1:SUB_T,i)=dyaddown(ifft(fft(l_zeros).*fft(f(:,i)'))).';%圆周卷积FFTrow(SUB_T+1:T,i)=dyaddown(ifft(fft(h_zeros).*fft(f(:,i)'))).';%圆周卷积FFTend;forj=1:T;%行变换line(j,1:SUB_T)=dyaddown(ifft(fft(l_zeros).*fft(row(j,:))));%圆周卷积FFTline(j,SUB_T+1:T)=dyaddown(ifft(fft(h_zeros).*fft(row(j,:))));%圆周卷积FFTend;decompose_pic=line;%分解矩阵%图像分为四块lt_pic=decompose_pic(1:SUB_T,1:SUB_T);%在矩阵左上方为低频分量--fi(x)*fi(y)rt_pic=decompose_pic(1:SUB_T,SUB_T+1:T);%矩阵右上为--fi(x)*psi(y)lb_pic=decompose_pic(SUB_T+1:T,1:SUB_T);%矩阵左下为--psi(x)*fi(y)rb_pic=decompose_pic(SUB_T+1:T,SUB_T+1:T);%右下方为高频分量--psi(x)*psi(y)%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%3.分解结果显示figure(1);colormap(map);subplot(2,1,1);image(f);%原始图像title('originalpic');subplot(2,1,2);image(abs(decompose_pic));%分解后图像title('decomposedpic');figure(2);colormap(map);subplot(2,2,1);image(abs(lt_pic));%左上方为低频分量--fi(x)*fi(y)title('\Phi(x)*\Phi(y)');subplot(2,2,2);image(abs(rt_pic));%矩阵右上为--fi(x)*psi(y)title('\Phi(x)*\Psi(y)');subplot(2,2,3);image(abs(lb_pic));%矩阵左下为--psi(x)*fi(y)title('\Psi(x)*\Phi(y)');subplot(2,2,4);image(abs(rb_pic));%右下方为高频分量--psi(x)*psi(y)title('\Psi(x)*\Psi(y)');%%%%%%%

著名的哥德巴赫猜想是这样的。
1.“任何一个大于二的偶数都可以分解成两个素数之和”。
2.“任何一个大于5的奇数都可以分解成三个素数之和”。
现在请你写两个函数验证一下这个著名的猜想。

对于一个n阶的非奇异矩阵A，其LU分解是求一个主对角元素全为1的下三角矩阵L与上三角矩阵U，使A=LU。

空间计量模型的实证分析，分解变量的直接效应、间接效应、溢出效应等

一篇论文。
摘要：针对置换流水车间调度问题,提出了一种基于蚁群优化的调度算法。
该算法的要点是将NEH启发式算法和蚁群优化结合起来：首先,将蚁群优化中的能见度定义为NEH中所用的工作加工时间之和。
其次,对于部分解采用了NEH中的步骤2和步骤3进行局部调整。
最后,对构造出的解做插入型局部搜索。
用所提算法对置换流水车间调度问题的基准问题进行了测试,测试结果表明提出算法的有效性。

牛顿法，牛顿下山，割线法，高斯消去法，列主元高斯消去，LU分解法matlab源程序，实验报告（含流程图）

用cuda编写的LU分解解线性方程组问题

plist格式大图拆分小图工具，合成分解容量优化等功能~

这是一篇来自土耳其中东技术大学的2010年的硕士论文，主要讲述了在推荐系统中应用SVD方法。
该论文提出两个创新点：第一个是先将User与Item分类，然后根据分类将矩阵分成相应的“子矩阵”，对这些矩阵进行相应的SVD，实验表明这样做不仅会提高准确率还会降低计算复杂度；
另一个是向二维矩阵中引入Tags，使其成为三维矩阵，再通过矩阵分解成、、子矩阵，最后再进行SVD，实验表明引入Tags会提高推荐性能。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。