马丙鹏老师说马菲菲老师讲的会出15分20分题,毕竟是自己出题。
然而最终出了30分==
2025/8/10 20:10:11 2.02MB 国科大期末
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详细描述储能变流器在风光储项目中的应用以及仿真
2025/8/10 11:24:35 376B 储能变流器 风光储系统 仿真 算法
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CharlesElkan2003年发表的《usingthetriangleinequalitytoacceleratek-means》的快速k-means算法的代码
2025/8/10 5:08:11 20KB k-means
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给出椭圆曲线密码体制的公钥,私钥等参数,实现用椭圆曲线密码体制加解密文件
2025/8/10 2:11:22 415KB 椭圆曲线 ECC 加解密 C++实现
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人脸目标检测的matlab实现,基于图像处理的算法,没有用到深度学习。
机器视觉基础、机器视觉之人脸目标检测
2025/8/10 1:11:51 3.24MB matlab
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X-CT图像重建算法是现代断层成像技术的基础。
1. 仿真头模型的建立2. 仿真投影数据的获得3. 直接反投影法CT图像重建4. 滤波(或卷积)反投影法CT图像重建
2025/8/9 21:09:43 2.02MB CT图像重建
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此算法为RFID帧时隙的Aloha算法防碰撞仿真,用于MATLAB仿真实验
2025/8/9 16:43:44 1KB 帧时隙Aloha
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这是一本零基础就能读懂的算法书籍,读者不需要因为自己没有语言基础而畏惧。
书籍的第2章便是一个C语言的入门教程,内容非常易懂,并且十分实用,阅读完这章就可以对本书需要的C语言基础有一个较好的掌握。
本书已经覆盖了大部分基础经典算法,不仅可以作为考研机试和PAT的学习教材,对其他的一些算法考试(例如CCF的CSP考试)或者考研初试的数据结构科目的学习和理解也很有帮助,甚至仅仅想学习经典算法的读者也能从本书中学到许多知识,本书还有配套的《算法笔记上机训练实战指南》本书的作者是同样经历过考研机试和各类算法考试的专家型学长,知晓这类考试中的痛点,以及考生在学习算法时容易产生困惑的地方,因此可以把本书看作是学长为你奉献的满满的经验干货,这是有价值的东西。
本书的试印版本献给了浙大考研学子,并令当年的浙大考研机试平均分增加了十多分,收获了考生的大量好评。
但作者并没有止步于此,经过了半年多时间的内容完善和补充之后,新的版本在新一年的考研机试中再次获得了考生的一致赞美。
最后,在经过精心整理之后,书籍终于定稿,并编撰成书。
我们知道,纸质书籍的一个弱点就在于不能像软件一样随时更新内容,但本书采用了与二维码相结合的方式,使得本书变为能够随时更新内容的书籍,读者也可以随时从二维码中找到勘误。
这种作者和读者能够相互沟通的方式让书籍变“活”了,也能够帮助提升读者对知识的理解。
内容简介本书内容包括:C/C++快速入门、入门模拟、算法初步、数学问题、C++标准模板库(STL)、数据结构专题(二章)、搜索专题、图算法专题、动态规划专题、字符串专题、专题扩展。
本书印有二维码,用来实时更新、补充内容及发布勘误的。
本书可作为计算机专业研究生入学考试复试上机、各类算法等级考试(如PAT、CSP等)的辅导书,也可作为“数据结构”科目的考研教材及辅导书内容的补充。
本书还是学习C语言、数据结构与算法的入门辅导书,非常适合零基础的学习者对经典算法进行学习。
2025/8/9 11:49:13 194.69MB PAT
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DES的加解密简化三轮差分攻击算法实现。
c语言实现支持分组链接模式和电码本模式
2025/8/9 11:25:49 24KB 密码学 des 差分攻击
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《PLS偏最小二乘法在MATLAB中的实现详解》PLS(PartialLeastSquares,偏最小二乘)是一种统计分析方法,广泛应用于多元数据分析,特别是在化学计量学、机器学习和模式识别等领域。
它通过将原始数据投影到一个新的低维空间中,使因变量与自变量之间的关系得到最大化,并且能有效处理多重共线性问题。
MATLAB作为强大的数值计算和数据可视化工具,是实现PLS的理想平台。
本资料包含两个部分:单因变量的PLS实现和多因变量的PLS实现。
下面将对这两个方面进行详细阐述。
1.单因变量PLS:单因变量的PLS主要针对只有一个响应变量的情况。
在MATLAB中,我们首先需要定义输入变量X和输出变量y,然后构建PLS模型。
关键步骤包括:-数据预处理:对数据进行标准化或归一化,以消除量纲影响。
-计算X和y的相关矩阵,找到最大相关性的方向。
-通过奇异值分解(SVD)分解相关矩阵,得到主成分。
-选择合适的主成分数量,这通常通过交叉验证来确定。
-使用选定的主成分构建PLS回归模型,预测y值。
2.多因变量PLS:对于多因变量情况,PLS的目标是同时考虑多个响应变量。
此时,我们可以使用多响应PLS(MRPLS)或者偏最小二乘判别分析(PLSDA)。
MATLAB中的实现步骤大致相同,但需要处理多个y变量:-同样进行数据预处理。
-计算X与所有y的联合相关矩阵。
-SVD分解该联合相关矩阵,提取主成分。
-对每个y变量分别建立PLS模型,每个模型有自己的权重向量和载荷。
-使用选定的主成分,对每个y变量进行预测。
在MATLAB中,可以利用内置函数如`plsregress`或自定义脚本来实现这些过程。
自定义脚本能够提供更大的灵活性,允许用户调整参数和添加额外的特性,如正则化、特征选择等。
总结,PLS偏最小二乘法在MATLAB中的实现涉及数据预处理、主成分提取、模型构建和验证等多个环节。
通过理解这些步骤,可以有效地应用PLS解决实际问题,无论是单因变量还是多因变量的情况。
提供的MATLAB程序代码文档将为读者提供具体的实现细节和示例,帮助深入理解和掌握PLS算法。
2025/8/9 10:36:08 4KB 偏最小二乘 matlab程序
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡