仅用于正向数据的

Visio 2010正向工程是Microsoft Visio的一个扩展功能，专为软件建模和系统设计而设计。它允许用户通过图形化界面直接将设计转化为实际的程序代码，支持多种编程语言如C#、Java等。Visio 2010提供了多种UML图表和模板，如类图、用例图和序列图，用于清晰地表示软件的架构和逻辑关系。正向工程不仅简化了设计与实现之间的无缝对接，还通过提高开发效率和团队沟通透明度，促进了软件项目的成功实施。

这份提交包含简明扼要的功能，用于绘制机械臂结构并计算正向运动学转换矩阵。用户只需指定DH参数矩阵（按照《机器人学概论》中定义的标准），文档包含5个功能及1个示例。

正向云模型和逆向云模型是云理论中的重要概念，它们通过模拟自然界的云朵形态来抽象不确定信息。正向云模型将确定性信息转化为概率分布，反映数据的不确定性；逆向云模型则从不确定性信息推断出可能的确定性值或概率分布。这些模型结合了模糊集与随机集，为量化不确定性提供新的框架。每个云模型由典型值、熵和分布宽度三个参数定义，共同描述概念的模糊边界和概率分布。云变换包括正向和逆向两种关键操作，使得云模型能够有效处理确定到不确定再到确定的信息转换。

这个存储库包含两个MATLAB程序，用于执行牛顿正向和反向插值。在数值分析课程中，我们被要求编写这两种方法的程序。我尝试过搜索现成的程序，但结果并不理想。因此，我决定自己动手编写代码，并分享在这里。程序经过测试，对于大多数问题能够给出正确答案，但仍可能存在错误或未完全测试的情况。这些程序仅供教育参考，请自行承担使用风险。

该存储库包含MATLAB函数和脚本，用于通过完全正向且保留迹象的投影，在量子过程层析成像中生成图像。某些基准测试求解器通过调用实现。为了运行这些代码，需在父目录中安装CVX。此代码已通过MATLAB R2017a和CVX v2.1的测试。具体包括图1c的fig1c.m、ROBUSTNESS_investigation.m、LI_typical_distance_to_CP.m和how_often_cvx_fails.m，以及使用do_paper_plots.m生成的图2、5、8。

版权所有：2018 - Pertamina大学地球物理工程。更多更新和引用信息可在 https://github.com/Metkom/OSGPUP/blob/master/Forward modeling/gravity_fault_model.m 查阅。引用来源：Umboh，Eureca BG； Mardhotilla，安迪；法图拉赫曼，里夫基；所罗门，莫。伊克巴尔；洛吉斯（Logis），阿卜丹（Abdan Aulia） Al-Baany, M. Fauzan (2018)：重力方法的正向建模。详细信息请参阅 https://doi.org/10.6084/m9.figshare.5946706.v1

“扩展的广义非双曲线时差近似”仅使用两条光线，准确地近似了CMP采集中的全偏移光线追踪旅行时。还提供了用于在分层VTI介质中精确建模CMP走时的EGMA演示。

基于Python3.7和Pytorch1.7.1 多分类，采用深度学习

这份数据集包含了从普渡大学8位UNIX计算机用户的tcsh(1)历史文件中提取的、经过解析和清理的数据，涵盖了长达2年的时间。数据已经过清理，删除了文件名、用户名、目录结构、网址、主机名等可能识别的信息，保留了命令名称、标志和shell元字符。每个shell会话前后都插入了SOF和EOF标记，并且按日期顺序串联了会话。数据中不包含时间戳。例如，两个会话：