Foolproof Tetris A Simple MATLAB Code with Extensive Comments

DFT的Matlab源代码简单线性代数C标头（SLACH），是一个为使用C89设计的低耦合的线性代数库，便于可移植性。SLACH主要包含以下部分：基础、运算、QR分解、LU分解、SVD分解和快速傅立叶变换（FFT）。除base外，其他部分均依赖于base，没有复杂的依赖关系。用户若仅需使用库，无需了解内部数据结构，便可通过数组获得结果。如需实现算法，程序可轻松传输。程序中清晰区分了内部和外部，使用了众多包装函数。用法：SLACH的接口为：float* src size_t row，size_t col或size_t len，float* dest size_t height，size_t width或size_t len。其他参数表示在src上使用该功能并将结果保存在dest中。base中声明并定义了基本数据结构：向量和矩阵，可在其他应用中轻松使用。base还定义了一些实用工具：安全的malloc和free、打印功能及随机数生成。

一个简单的两步函数，其中isoutlier命令识别异常值，find命令定位异常值所在的单元格。

Oracle学习资料，我学Oracle的时候记下来的，只有一部分！呵呵！仅供参考，大家一起进步

【简单计数器】是一种基础的软件应用，通常用于记录特定事件发生的次数或进行基本的数据统计。在这个项目中，开发者使用了Visual Studio 2008（VS2008）作为开发环境，并选择了Access作为数据库管理系统来存储和管理计数数据。VS2008是一个强大的集成开发环境（IDE），支持多种编程语言，如C#、VB.NET等，适合创建Windows桌面应用、Web应用及服务器端应用程序。 在设计这个简单计数器时，开发者可能采用了以下技术：1. Windows Forms：用于创建桌面应用程序的用户界面框架，通过拖放控件（如按钮、文本框和标签）来创建用户界面。2. 数据库连接：使用Access数据库存储计数信息，通过ADO.NET与数据库交互，执行SQL查询、插入和更新数据。3. 事件驱动编程：当用户点击“增加”或“减少”按钮时，对应的事件处理函数会被触发，从而更新计数值。4. 数据绑定：将计数值直接与UI元素（如文本框）关联，自动更新界面显示。5. 状态保存：将数据保存在Access数据库中，以在程序关闭后保留计数值。6. 错误处理：通过try-catch块处理可能出现的异常，增强程序稳定性。7. 源代码管理：可能使用版本控制系统（如Git）来管理源代码，方便代码分发和协作。 在实际应用中，简单计数器可用于统计网站访问量、记录软件使用次数或监测生产线的产量。由于它依赖于Access数据库，更适合小型项目或个人使用，面对大型或复杂应用时，可能会选择更强大的数据库系统。

Matlab椭圆分割代码，方法为“IASR：弱监督语义分割的迭代注释选择和细化”的测试代码。测试步骤如下：第一步：下载压缩模型，密码为：bg15或放入根目录解压。我们已发布与密码：y970的汇总手稿中表6的步骤P1到P4对应的所有模型。第二步：更改retored模型的根并运行test_vocSGIR_vgg.py进行SGIR-vgg16评估，多尺度融合的预测将保存在SAVE_DIR = './result/'中。在PASCAL VOC 2012验证数据集上可实现59.3的平均IoU。第三步：更改retored模型的根并运行test_vocSGIR_resnet进行SGIR-resnet101评估，多尺度融合的预测将保存在SAVE_DIR = './resultresnet/'中。在PASCAL VOC 2012验证数据集上可实现64.0的平均IoU。第四步：后处理请参考运行CRF。第五步：我们已提供用于评估的matlab代码，您可以评估结果并自行获取IoU，请参阅相关文档。

此Matlab代码模拟了简单SLM（Spatial Light Modulator）上的夫琅禾费衍射现象。函数propFF(u1,L1,lambda_0,z)用于在大小为D的方形屏幕u1上进行远场衍射传播，波长为lambda_0。函数screen(amplitude, phase)返回一个复数DXD调制矩阵，表示幅度和相位DXD数组。这个版本模拟了涡度为10的OAM（Orbital Angular Momentum）模式。

----此脚本说明了如何使用NMF提取和弦音乐中的鼓部分。它利用了Mathworks文件交换中可用的NMF和Signal类。该技术的主要流程是： 计算不同频段的起始点。 将整个信号建模为NMF，对应于鼓的分量的H被初始化。 对信号进行过滤。 对于小文件（大约30秒），此代码应该可以正常工作。将此脚本用于研究目的时，请提供相应的参考：@article{LiutkusGPSS,author = {Liutkus, A. and Badeau, R. and Richard, G.},journal = {IEEE Transactions on Signal Processing},title = {Gaussian Processes for Underdetermined Source Separation},year = {2011},month = {July},volume = {59},number = {7},pages = {3155-3167},doi = {10.1109/TSP.2011.2117402}}

The google.m is a shell interface designed to initiate Google searches and display the first few results in the Matlab command window. The function takes varargin as query terms and uses regular expressions to parse the text returned by Google. One of the interesting features is that you can input misspelled words, as Google will automatically correct them. google.m also caches results to prevent repeated queries from accessing Google’s servers. It always displays cached results, though users can clear the cache when needed. The idea behind google.m was inspired by goosh.org. Usage Example:- google math- google matlab files- google matlab Chen Chao Wei Press "Enter" 3 times to exit the search. Other Considerations:1. Tested only in Windows environments. Mac users may need to modify filesep.2. A Google API key may be required.3. Be mindful of the usage of cprintf.

在MATLAB中实现Mandelbrot集的矢量化方法，使用meshgrid函数和复数运算来简化计算过程。通过向量化，可以同时对每个点进行迭代计算，以检测是否接近无穷大（即数值无穷大的状态）。在此过程中，使用绝对值来判断迭代结果，磨碎R值并生成最终图形。 主要步骤： 使用meshgrid生成坐标网格。 初始化复数数组并应用迭代公式：z = z.^2 + c。 向量化计算所有点的迭代，避免传统的循环。 根据迭代次数或绝对值判断每个点是否发散，最终形成Mandelbrot集的图像。