Hierarchical Density Order EmbeddingsSpearman的Matlab代码实现

展示了NMF（非负矩阵分解）在Python中的分级Rank2 NMF实现，适用于Python 3.6及以上版本，基于Numpy库的参考代码。以下为该算法的基本流程和实现步骤： 采用分级Rank2 NMF方法，逐步分解矩阵，并进行层次性分解。 使用Python的Numpy库进行数值计算，简化实现过程。 以下为该算法的Python实现代码示例： import numpy as np # 假设输入矩阵X为m×n维 X = np.random.rand(10, 10) # 设置NMF的秩（rank）为2 rank = 2 # 初始化W和H矩阵 W = np.random.rand(X.shape[0], rank) H = np.random.rand(rank, X.shape[1]) # 进行迭代更新（梯度下降或其他方法） for i in range(100): H = H * np.dot(W.T, X) / np.dot(W.T, np.dot(W, H)) W = W * np.dot(X, H.T) / np.dot(np.dot(W, H), H.T) # 输出分解结果 print('W matrix:') print(W) print('H matrix:') print(H) 此代码实现了简单的Rank2 NMF，适用于更复杂的分级结构，通过调整算法细节可进行更深层次的分解。 NMF可以广泛应用于图像处理、文本分析等领域，尤其在处理稀疏矩阵时具有优势。

该存储库包含我们题为“用于从整个幻灯片图像中提取格里森组织并分级前列腺癌的扩张式残留分层分割框架”的论文的实现。拟议框架的框图所提出的框架是使用TensorFlow 2.3.1和Keras API与Python 3.7.8开发的。此外，一些预处理步骤和结果汇编也通过MATLAB R2020a执行。下面显示了安装和运行代码的详细步骤： 安装 要运行代码库，需要以下库。虽然该框架是使用Anaconda开发的，但它应该与其他平台兼容。- TensorFlow 2.3.1- Keras 2.3.1- OpenCV 4.4.0- tqdm- Matplotlib 另外，我们还提供了一个yml文件，其中包含所有这些软件包。 数据集 请下载所需的数据集，并按照以下提到的层次结构来训练和测试建议的框架： ├── trainingDataset │ ├── train_images │ │ └── tr_image_1.png │ │ └── tr_image_2.png

花纹板密度与相关参数详解 前言 花纹钢板是一种表面带有固定形状凸起图案的钢板，常用于防滑、加固结构等场合。根据不同的应用场景，花纹钢板可以分为菱形、扁豆形以及圆豆形等多种类型。将详细介绍花纹钢板的基本厚度、允许偏差、纹高及其理论重量等相关知识。 菱形花纹钢板参数 基本厚度及允许偏差：- 2.5mm： 允许偏差为±0.3mm，理论重量约为21.6kg/m²。- 3.0mm： 允许偏差为±0.3mm，理论重量约为25.6kg/m²。- 3.5mm： 允许偏差为±0.3mm，理论重量约为29.5kg/m²。- 4.0mm： 允许偏差为±0.4mm，理论重量约为33.4kg/m²。- 4.5mm： 允许偏差为±0.4mm，理论重量约为37.3kg/m²。- 5.0mm： 允许偏差为+0.4mm/-0.5mm，理论重量约为42.3kg/m²。- 5.5mm： 允许偏差为+0.4mm/-0.5mm，理论重量约为46.2kg/m²。- 6.0mm： 允许偏差为+0.5mm/-0.6mm，理论重量约为50.1kg/m²。- 7.0mm： 允许偏差为+0.6mm/-0.7mm，理论重量约为59.0kg/m²。- 8.0mm： 允许偏差为+0.6mm/-0.8mm，理论重量约为66.8kg/m²。 纹高及允许偏差：- 2.5mm厚度： 纹高1.0mm，允许偏差+0.5mm/-0.2mm。- 3.0mm厚度： 纹高1.0mm，允许偏差+0.5mm/-0.2mm。- 3.5mm厚度： 纹高1.0mm，允许偏差+0.5mm/-0.2mm。- 4.0mm厚度： 纹高1.0mm，允许偏差+0.5mm/-0.2mm。- 4.5mm厚度： 纹高1.0mm，允许偏差+0.5mm/-0.2mm。- 5.0mm厚度： 纹高1.5mm，允许偏差+0.5mm/-0.4mm。- 5.5mm厚度： 纹高1.5mm，允许偏差+0.5mm/-0.4mm。- 6.0mm厚度： 纹高1.5mm，允许偏差+0.5mm/-0.4mm。- 7.0mm厚度： 纹高2.0mm，允许偏差±0.5mm。- 8.0mm厚度： 纹高2.0mm，允许偏差。

order_by_、group_by_、having在SQL查询中的应用有着各自独特的作用和局限性。order_by用于排序返回结果集，group_by用于按列分组汇总数据，having用于筛选group_by分组后的结果。它们在SQL查询语句中扮演不同但关键的角色，深入理解它们的使用可以提升数据查询的效率和准确性。

这是我作为计算机科学系学生早年在Matlab上完成的项目。这个脚本是为了第七学期的Image Analysis课程而创建的，自动处理灰度图像。项目包括实现色彩实验室空间中图像的表示，使用SLIC算法进行超像素图像分割，并提取SURF和Gabor特征。使用SVM分类器学习颜色预测模型，使用图像分割算法估算黑白像素的分布。该程序完全在Matlab IDE中编写。这个存储库展示了我作为学生在该领域的实践经验。

介绍了一种基于协同过滤算法的电影推荐系统实现，使用MATLAB编程，采用余弦相似度进行用户间的影片喜好匹配。

这个存储库包含了在Apache DataSketches中实现KMV攻击的Java代码：P. Reviriego，A. Sánchez-Macián，S. Liu和F. Lombardi在他们的论文中探讨了KMV草图的安全性及其与实现无关的漏洞。依赖于Apache DataSketches Java核心API> 1.3.0。src目录包含KMVAttackInflation.java（执行膨胀攻击并生成攻击集）、KMVAttackDeflation.java（执行通缩攻击）和KMVAttackInflationFromFile.java（从文件中读取生成的攻击集并进行验证）。doc目录包含Javadoc文件。

这份Matlab代码涵盖了鲁棒PCA和SPCP的多种变体，帮助研究人员快速实现相关算法。

2018年，Latypov等人提出了一个用于预测非线性两相复合材料应力-应变响应的材料知识系统，这里提供了其MATLAB实现。示例脚本展示了如何使用校准链接预测两相微结构的响应，以及如何预测表现出线性应变硬化行为和幂律应变硬化行为的复合材料的应力-应变曲线。