批量JPG转电影利用MATLAB开发简便电影制作工具

生成高清晰度条码图片，适用于物流仓储标签等场景。

提供自选标注标签与命名功能的语义分割voc数据集制作工具。

利用Spark大数据技术构建电影推荐系统，提供实际代码演示。

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。

基于MATLAB计算平均密度 本示例利用MATLAB计算平均密度。

这是一个基于PyTorch的MATLAB频谱分析代码，用于将给定音轨分离为人声和器乐茎。基于[1]的研究，他们在MATLAB中进行了自己的实现。运行代码以获取数据集，并从中提取用于模型训练的数据。他们通过电子邮件快速响应下载请求。需要注意的是，数据集压缩后达到41GB。更新文件medleydb_deepkaraoke.json的路径以解压缩数据。使用MedleyDB示例时，请从JSON文件中删除所有条目，仅保留示例中的条目。运行python spectrum_helper/init.py生成数据集，并使用python deep_karaoke.py train命令训练网络（使用--help查看选项）。参考[1]：Simpson AJR, Roma G., Plumbley MD (2015) Deep Karaoke: Extracting vocals from music mixtures using convolutional deep neural networks. In: Vincent E., Yeredor A., Koldovský Z., Tichavský P. (eds) Latent Variable Analysis and Signal Separation.

电影推荐人系统作业是SCE 2015数据挖掘课程的一部分。该系统允许注册用户评价电影，基于MovieLens数据集获得电影推荐。

2.5 EPS平台的符号制作工具提供了自定义注记分类和符号特征定义的功能。使用NoteTemplEdit命令，用户可以轻松编辑并更新注记分类样式和属性。该工具支持根据层级和字体分类进行快速检索和修改。

电影分类器_v1.1是一款用Java编写的程序，将文本形式的电影情节进行分类，包括动作、浪漫、喜剧等类型。该程序使用KNN（K-最近邻算法）进行分类，首先从IMDB网站获取每部电影的名称及其流派，然后将电影情节提取到相应的文件中。每个流派（如action.txt、comedy.txt）都包含了相应流派的所有电影情节。利用R脚本进行数据挖掘，程序能够准确地分类每个电影情节。