生成随机正交向量组利用Matlab开发随机正交向量生成器

在matlab开发中，设计了一个随机数生成器，用于生成帕累托分布的随机变量。

该资源提供生成斐波那契随机序列的代码实现。用户可根据自身需求，利用代码生成特定长度和范围的随机序列。

此MATLAB函数生成一个简单d-正则无向图。输入参数指定图的顶点数和每个顶点的度数。输出是稀疏矩阵图表示。配对模型参考： http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.67.7957&rep=rep1&type=pdf

这个程序用于生成强度为2的正交数组，是Matlab开发中的重要工具。

整理了Oracle FORM开发的基本资料和经验，帮助开发者快速掌握相关技术。

示例g = gsch(a)，其中a是一个矩阵，用于创建Gramschmidt矩阵。该过程确保列向量正交化为单位向量，利用proj.m和projv.m子程序生成投影矩阵和投影向量。

mybatis自动生成工具，根据数据库表结构生成model、mapper和dao接口等代码。

MyBatis Generator（MBG）是一款强大的自动化代码生成工具，专为简化MyBatis框架的使用而设计。它可以根据数据库中的表结构自动生成Java实体类、Mapper接口及XML配置文件，极大地减轻了开发人员的手动编码工作量，提高了开发效率。在MySQL数据库中，每张表对应一个Java实体类，MBG通过读取数据库表信息，生成包含字段属性、getter和setter方法的实体类。此外，MBG还会生成对应的Mapper接口和XML配置文件，定义了SQL查询语句，包括增删改查操作，使得数据库操作更加便捷。使用MBG需配置generatorConfig.xml文件，包含数据库连接信息、生成代码的目标包路径等设置。运行MBG命令或IDE插件后，根据配置文件生成代码，包括实体类、Mapper接口和XML文件。MyBatis Generator提升了开发效率，减少了手写代码的出错可能性，使开发者能更专注于业务逻辑实现。

要运行一个学习者的单个实例，请使用exampleKNN.m脚本。要重新运行实验，请运行deployConfig.m。我们总共实施了五名学习者：随机抽样-按比例随机抽取训练集中标签的比例随机森林-传统的随机森林算法，以固定深度生长自举树-预测由树预测的标签的模式KNN（k最近邻）-从训练集中预测k最近邻标签的模式朴素贝叶斯-假设给定标签的每个特征在条件上均独立于所有其他特征-通过在训练集中计数来学习概率，并根据未归一化的贝叶斯规则预测具有最高概率的标签Logistic回归-传统的logistic回归分类器使用Barzilai Borwein方程对更新进行了梯度下降训练-预测每个输出最可能的标签我们还实现或硬编码了几个伪随机数生成器（PRNG）。除非另有说明，否则每一项我们都支持k = 2、3和5个标签的值。Mercenne Twister-我们在Matlab内置的Mercenne Twister算法的默认实现中包装了一个函数。线性同余生成器-我们已使用Borland C。