SuiteSparse是世界上最优秀的系数矩阵处理工程之一。
但是SuiteSparse提供的官方代码仅包含在matlab、linux环境下编译的生成文件，不能生成在windows操作系统下VS环境下的C++库函数。
本文件包括一个库函数cs.cpp和一个头文件cs.h，其中的代码是移植自SuiteSparse官方代码中的Csparse原始代码，功能包括除了复数矩阵以外的所有功能，已成功在vs2010的c++环境下执行过，在毕业设计中用于求解超大型稀疏矩阵的线性方程组（也就是大型稀疏矩阵的除法）。
以下是SuiteSparse的介绍。
SuiteSparse是一组C、Fortran和MATLAB函数集，用来生成空间稀疏矩阵数据。
在SuiteSparse中几何多种稀疏矩阵的处理方法，包括矩阵的LU分解，QR分解，Cholesky分解，提供了解非线性方程组、实现最小二乘法等多种函数代码。
但是SuiteSparse提供的官方代码仅包含在matlab、linux环境下编译的生成文件，不能生成在windows操作系统下VS环境下的C++库函数。
本文件包括一个库函数cs.cpp和一个头文件cs.h，其中的代码是移植自SuiteSparse官方代码中的Csparse原始代码，功能包括除了复数矩阵以外的所有功能，已成功在vs2010的c++环境下执行过，在毕业设计中用于求解超大型稀疏矩阵的线性方程组（也就是大型稀疏矩阵的除法）。
以下是SuiteSparse的介绍。
SuiteSparse是一组C、Fortran和MATLAB函数集，用来生成空间稀疏矩阵数据。
在SuiteSparse中几何多种稀疏矩阵的处理方法，包括矩阵的LU分解，QR分解，Cholesky分解，提供了解非线性方程组、实现最小二乘法等多种函数代码。
2023/11/11 17:04:26
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传统的基于自然图像块的稀疏表示模型在字典学习的过程中需要求解一个非常高计算复杂度的大规模优化问题以及在稀疏编码和字典学习过程中，每一个图像块都是独立考虑的，忽略了块与块之间的相关性，从而导致了不够精确的系数编码稀疏，基于图像结构组模型可以很好的解决上面两个不足。
2023/11/11 3:39:56
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局部光场融合||Tensorflow实现可用于稀疏输入图像的新颖视图合成。
*1，*1，2，3，4，1，21加州大学伯克利分校，2FyusionInc，3德州农工大学，4加州大学圣地亚哥分校*表示相等的贡献在SIGGRAPH2019中目录安装TL;DR：设置并渲染演示场景首先安装docker（）和nvidia-docker（）。
在基本目录中运行此命令，以下载预训练的检查点，下载Docker映像，并运行代码以在示例输入数据集上生成MPI和渲染的输出视频：bashdownload_data.shsudodoc
*1，*1，2，3，4，1，21加州大学伯克利分校，2FyusionInc，3德州农工大学，4加州大学圣地亚哥分校*表示相等的贡献在SIGGRAPH2019中目录安装TL;DR：设置并渲染演示场景首先安装docker（）和nvidia-docker（）。
在基本目录中运行此命令，以下载预训练的检查点，下载Docker映像，并运行代码以在示例输入数据集上生成MPI和渲染的输出视频：bashdownload_data.shsudodoc
2023/11/5 6:04:54
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稀疏度自适应正则回溯匹配追踪算法（SAMPalgorithmbasedonregularizedbacktracking，SAMP-RB）是一种有效的压缩感知重构算法，在原子选择阶段引入回溯的思想，提高了重构精度，减少了重构时间。
但SAMP-RB算法重构时采用步长不变的思想，容易因步长设置不合理而导致过估计或欠估计的问题。
针对该问题，为提高残差大时的逼近速度，及残差小时的逼近精度，提出抛物线函数步长选择方法，并将其引入SAMP-RB算法。
理论分析与仿真结果表明，改进后的变步长正则回溯稀疏度自适应匹配追踪算法在提高重构精度的同时，重构时间降低了20%左右，因此验证了改进算法的有效性。
但SAMP-RB算法重构时采用步长不变的思想，容易因步长设置不合理而导致过估计或欠估计的问题。
针对该问题，为提高残差大时的逼近速度，及残差小时的逼近精度，提出抛物线函数步长选择方法，并将其引入SAMP-RB算法。
理论分析与仿真结果表明，改进后的变步长正则回溯稀疏度自适应匹配追踪算法在提高重构精度的同时，重构时间降低了20%左右，因此验证了改进算法的有效性。
2023/11/3 19:16:27
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为了提升自然场景图像的识别精度，结合bag-of-visualword模型，提出了一种基于核稀疏表示的图像识别方法。
该方法的图像描述部分主要利用核稀疏表示在高维度空间进行图像特征的匹配表示，识别部分采用AdaBoost分类器，对各个类别编码并在对应的核矩阵上进行划分，从而实现多类场景图像的识别能力。
实验结果表明，该方法有效的提升了图像描述的准确度与对自然场景图像识别的精度。
该方法的图像描述部分主要利用核稀疏表示在高维度空间进行图像特征的匹配表示，识别部分采用AdaBoost分类器，对各个类别编码并在对应的核矩阵上进行划分，从而实现多类场景图像的识别能力。
实验结果表明，该方法有效的提升了图像描述的准确度与对自然场景图像识别的精度。
2023/10/31 6:44:35
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本文在图像稀疏性先验的基础上#引入局部AC模型和非局部自相似性作为图像额外的先验信息#提出了非局部正则化的[+图像重建模型#并给出了相应的数值求解算法$
2023/10/26 17:15:56
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设计一个稀疏矩阵运算器。
实现两个矩阵相加、相减和相乘等的运算。
矩阵的输入输出均按通常的阵列形式
实现两个矩阵相加、相减和相乘等的运算。
矩阵的输入输出均按通常的阵列形式
2023/10/16 12:37:35
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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。
2024-04-09 15:03
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