源码：基于随机SVD的快速矩阵完备化算法仿真

使用C++AMP实现SVD，方法是单边Jacobi方法，比双边Jacobi快，特别在GPU上，基本都是向量内积的计算，

张量分解工具包高维数据SVD分解多重因子分析的工具

基于SVD分解和最近邻算法的高维人脸识别代码，是MATLAB系统上实现的代码，可直接运行，包含人脸数据库

在MVG(多视图几何)和机器学习领域，求解线性方程组几乎是所有算法的根本，本文旨在帮助读者搞懂矩阵分解与线性方程组的关系，并给出利用SVD求解线性方程组的实战代码。
本资源是博文"【动手学MVG】矩阵分解与线性方程组的关系，求解线性方程组实战代码"的完整工程。
博文链接：https://blog.csdn.net/a435262767/article/details/108774141

利用L1-SVD算法对信号进行稀疏重构，并且得到DOA估计，在信噪比低及信号相距很近时同样具有很好的效果

基于SVD分解的二维多任务压缩感知off-grid算法，廖艳苹，付畅，在阵列信号处理领域中，波达方向（DOA）估计作为关键技术已被广泛研究多年。
考虑到二维DOA估计的现实意义，如为基站提供准确无盲区

抽象信道估计对于具有混合预编码的毫米波（mmWave）大规模MIMO是具有挑战性的，因为射频（RF）链的数量远小于天线的数量。
传统的基于压缩感测的信道估计方案由于信道角度量化而遭受严重的分辨率损失。
为了提高信道估计精度，本文提出了一种基于迭代重测（IR）的超分辨率信道估计方案。
通过梯度下降法优化目标函数，所提出的方案可以迭代地将估计的到达/离开角度（AoAs/AoD）移向最优解，并最终实现超分辨率信道估计。
在优化中，权重参数用于控制稀疏度和数据拟合误差之间的权衡。
另外，开发基于奇异值分解（SVD）的预处理以降低所提出的方案的计算复杂度。
仿真结果验证了该方案比传统解决方案更好的性能。

NetflixPrize上的奇异矩阵分解算法，在数据稀疏的时候可以较好的实现算法稳定性。
http://gustavonarea.net/blog/posts/korens-svd-python-implementation/内含使用说明。

在原有版本上完整修复了目录链接。
前言1范围2规范性引用文件3术语和定义4缩略语5文档过程5．1概述5．2源材料准备5．3文档计划5．4文档开发5．5评审5．6与其他公司的文档开发子合同6文档编制要求6．1软件生存周期与各种文档的编制6．2文档编制中的考虑因素7文档编制格式7．1可行性分析(研究)报告(FAR)7．2软件开发计划(SDP)7．3软件测试计划(STP)7．4软件安装计划(SIP)7．5软件移交计划(STrP)7．6运行概念说明(OCD)7．7系统/子系统需求规格说明(SSS)7．8接口需求规格说明(IRS)7．9系统/子系统设计(结构设计)说明(SSDD)7．10接口设计说明(IDD)7．11软件需求规格说明(SRS)7．12数据需求说明(DRD)7．13软件(结构)设计说明(SDD)7．14数据库(顶层)设计说明(DBDD)7．15软件测试说明(STD)7．16软件测试报告(STR)7．17软件配置管理计划(SCMP)7．18软件质量保证计划(SQAP)7．19开发进度月报(DPMR)7．20项目开发总结报告(PDSR)7．21软件产品规格说明(SPS)7．22软件版本说明(SVD)7．23软件用户手册(SUM)7．24计算机操作手册(COM)7．25计算机编程手册(CPM)附录A(规范性附录)面向对象软件的文档编制A．1综述A．2总体说明文档A．3用况图文档A．4类图文档A．5顺序图文档A．6协作图文档A．7状态图文档A．8活动图文档A．9构件图文档A．10部署图文档A．11包图文档参考文献

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。