定义了底子的向量相关属性及底子运算，阻滞在建树向量相关类时有所帮手

自定义的用matlab实现为了一维向量的卷积。
使用的是矩阵来实现的

在数据开掘中，最名贵的便是数据集。
sci14年宣告的一篇典型聚类算法《Clusteringbyfastsearchandfindofdensitypeaks》里，用到了人脸聚类的数据集，并且用该算法聚患上人脸的下场不错。
这里便是该论文中用到的10总体，100张人脸抽取的特色向量。
每一个文件展现一张人脸，从上到下，每一十张属于一个类。

详解MATLAB图形绘制本领》起首介绍MATLAB的底子学识及底子运算，使读者对于MATLAB有一个大概的知道，而后体系叙述图形绘制本领的底子不雅点、责任原理及在工程中的使用。
书中精选迷信以及工程中罕用的多个算法，部份付与MATLAB语言编程实现，并松散实例对于算法法度圭表标准举行验证以及阐发。
其中详尽教学了MATLAB的底子学识、二维图形的绘制、三维图形的绘制、低级图形绘制本领、动画与视频、若干造型及GUI的法度圭表标准方案等内容。
　　《详解MATLAB图形绘制本领》以精缩的实际学识、实际教学以及工程熬炼相松散，能够作为相关业余教师及工程本领人员学习MATLAB图形绘制或者图形可视化本领的指点书，也可作为高年级本科生以及钻研生的课本或者教参。
第1章MATLAB的底子学识1.1MATLAB的见识1.2MATLAB的特色1.2.1MATLAB的普及特色1.2.2MATLABR2009a的新特色1.3MATLAB的责任情景1.3.1MATLABR2009a的装置1.3.2MATLAB的召唤窗口1.3.3MATLAB的责任空间1.3.4MATLAB的浏览窗口1.3.5MATLAB的“召唤汗青”窗口1.3.6MATLAB的“当出蹊径”窗口1.4MATLAB的数据尺度1.4.1变量与常量1.4.2双精度型1.4.3字符串1.4.4cell结构1.4.5标点标志1.4.6结构型1.5M文件的编译调试情景1.5.1编译器的装置以及配置配备枚举1.5.2编译器的使用1.6　矩阵1.6.1矩阵的暴发1.6.2矩阵的运算1.6.3矩阵的盘问以及赋值1.6.4　矩阵盘算的底子函数1.7　MATLAB的抑制语句1.7.1　轮回结构1.7.2　遴选结构1.7.3　递演绎构1.7.4　法度圭表标准流抑制1.8　文件的相关操作1.8.1　文件的挪用与留存1.8.2　文件的掀开与封锁1.8.3　文件的输入与输入1.9　联机帮手1.9.1　联机帮手体系1.9.2联机演示体系1.9.3召唤盘问体系1.10　GUI界面底子1.10.1　GUI底子不雅点1.10.2　图形用户接口第2章二维图形的绘制2.1二维图形的底子画图2.1.1　低级画图2.1.2低级画图2.1.3多轴曲线图2.2二维图形的润色2.2.1legend函数2.2.2title函数2.2.3gtext函数2.2.4text函数2.2.5坐标轴题目2.2.6抑制图轴大小2.3填充图形的绘制2.4准确画图2.5图形的联系窗口2.6特殊二维图形2.6.1极坐标图2.6.2玫瑰图2.6.3概述漫衍图2.6.4饼图2.6.5条形图2.6.6倾向条图2.6.7面积图2.6.8蹊径图2.6.9等高线图2.6.10散点图2.6.11柄图2.6.12罗盘图2.6.13羽毛图2.6.14彗星图2.6.15向量场图2.7标志画图2.7.1ezplot函数2.7.2ezpolar函数2.7.3ezcontour函数2.8　手工画图第3章三维图形的绘制3.1底子的三维画图3.1.1栅格数据点的暴发3.1.2三维曲线3.1.3三维网格图3.1.4三维曲面图3.2三维的透明作图3.3三维图形的调控3.3.1配置视角位置3.3.2配置坐标轴3.3.3灯光下场配置3.3.4色调的渲染3.4特殊的三维图形3.4.1三维离散序列图3.4.2三维填充多边形图3.4.3三维等高线3.4.4流水下场曲面图3.4.5圆柱体3.4.6球面图3.4.7平面切片图3.4.8三维饼图3.4.9柱状图3.4.10三角网目图3.5繁难函数画图3.6三维图形的润色3.6.1三维图形函数组合3.6.2图形的剪切3.6.3图形的镂空3.6.4图形的裁切3.6.5图形的滑腻处置3.7三维流场画图3.7.1流线图3.7.2流锥图3.7.3流带图3.7.4流管图第4章MATLAB图形本领4.1图形可视化本领4.1.1底子不雅点4.1.2三维图形可视化底子流程4.2色调图及色调条4.2.1抑制着色的方式4.2.2抑制图形亮度4.2.3图形的映像数据表4.2.4绘制色轴4.2.5色轴刻度4.2.6RGB真彩着色4.3MATLAB色调空间转换4.3.1HSV空间与RGB空间转换4.3.2YIQ空间与RGB空间转换4.3.3YcbCr空间与RGB空间

intelIPP全套源码，C++,分为图像、音频、信号处置、矩阵、向量等。

付与c++源代码，并且搜罗约莫的测试数据，约莫钻研知道，假如数据依据给出的格式，则可直接用来分类。

在目前繁杂收集聚类算法中，基于Laplace特色值的谱聚类方式具备大雅的数学实际以及较高的精度，但受限于该方式对于簇结构数目、规模等先验学识的依赖，难以实际使用。
针对于这一下场，基于Laplace矩阵的Jordan型变更，提出了一种先验学识的自动患上到方式，实现为了基于Jordan矩阵特色向量的初始松散。
基于Jordan型特色值定义了簇结构的模块化密度函数，并使用该函数以及初始松散下场实现为了高精度聚类算法。
该算法在多个数据群集的试验下场评释，与目前主流的Fast-Newman算法、Girvan-Newman算法相比，基于Laplace矩阵Jordan型聚类算法在不依赖先验学识的情景下，实现为了更高的聚类精度，验证了先验学识患上到方式的实用性以及正当性。

可用于反对于向量机SVM的Matlab货物箱

针对于矿物浮选进程中付与率难以在线检测的下场,提出了一种付与率料想方式.付与最小二乘反对于向量机结构料想模子,以图像特色作为模子输入,经由交织验证实现模子参数优化.为提取泡沫特色,经由盘算图像相对于血色份量提取色调特色,松散聚类与分水岭方式联系泡沫图像并提取尺寸特色,行使像素阐发方式提取承载量特色,付与网像对于的相关性阐发方式提取泡沫速率、破碎率等动态特色,并对于泡沫特色与付与率举行了相关性阐发.试验下场评释,该方式能实用料想付与率.

这是PeterD.Lax教授给研究生写的一本教科书，与他的那本《泛函分析》一样，在北美广受好评，并被不少大学用作教材。
有兴味的朋友，可以去Amazon.com看一下读者的评论。
国内人民邮电出版社推出了它的中文版，译者是傅莺莺和沈复兴。
这里提供的是高清晰的PDF文本，是目前出现的最新的电子版，没有任何缺页。
以下是本书和作者的简介：本书全面覆盖线性方程组、矩阵、向量空间、博弈论和数值分析等内容，理论和应用相结合。
尤其介绍了凸集、对偶定理、赋范线性空间、赋范线性空间之间的线性映射以及自伴随矩阵本征值的计算等一般教材上没有的内容。
为方便读者学习，每章都有练习，并提供解答。
书后还有辛矩阵、洛伦兹群、数值域等16个附录。
本书是一本可供高年级本科生和研究生使用的优秀教材，同时也是数学教师和相关研究人员的一本很好的参考书。
PeterD.Lax，当代最杰出的数学家之一，世界数学界最高荣誉阿贝尔奖（2005年）和沃尔夫奖（1987年）得主。
他是美国科学院院士，并于1986年荣获美国国家科技奖章。
Lax生于匈牙利，自1958年开始就一直在美国纽约大学从事教学与研究工作，曾担任柯朗数学研究所所长。
他在纯数学与应用数学的诸多领域都有卓越的建树，影响深远。
同时，他一生致力于数学教育，独立撰写或与他人合著教材20多部。
阿贝尔奖颁奖辞如此评价他：“他的著作、他对教育事业付出的毕生心血以及他在培养年轻一代数学家时体现出的孜孜不倦的精神，在世界数学领域留下了不可磨灭的影响。
”

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。