Implementing GAN with MatConvNet

本项目建立PCA模型，使得PCA算子可以在任意时刻应用。实现基于MATLAB的PCA算法。

利用 PyTorch 实现的 reid-GAN，可使用原始的 Matlab 代码。经改进后，使用简化模型，Rank@1 达到 93.55%，mAP 达到 90.67%。采用了“随机擦除”数据增强方法，重排序策略用于优化结果。修改模型结构，添加了线性层、BatchNormalization 层和 ReLU。需安装 Python 2.7、PyTorch 0.2.0_3 和 Torchvision。数据集准备：同 ID 的图像放置在一个文件夹中。

此代码可以直接实现ARMA建模和预测。请注意，MATLAB自身说明文档无法实现预测功能。

在现代云计算环境中，数据库高可用性至关重要。PostgreSQL作为强大且开源的关系型数据库系统，是许多企业的首选。为了确保数据安全与服务的连续性，Patroni被引入，用于在Kubernetes集群上实现高可用的PostgreSQL部署。 关键知识点 Patroni - Patroni是一个用于构建高可用PostgreSQL集群的开源工具。它可管理主从复制、故障切换及配置管理。Patroni通过etcd或Consul等分布式键值存储来协调各节点状态，自动处理故障转移。 Kubernetes (K8s) - Kubernetes是一种自动化容器编排平台，用于部署、扩展和管理容器化应用。Kubernetes为管理PostgreSQL实例提供了资源调度、自我修复和动态扩展等功能。 Kubernetes集群管理 - Zalando在生产环境中使用超过140个Kubernetes集群，所有生产部署均通过持续集成/持续部署（CI/CD）系统严格控制，限制对生产集群的直接访问。 PostgreSQL on K8s - 在Kubernetes上，PostgreSQL实例以Pod形式部署，每个Pod可包含一个或多个容器。持久卷(Persistent Volumes)用于存储数据，Service/Endpoint用于服务发现，Secrets用于安全存储密码和证书。 术语对比 - 传统基础设施（如物理服务器、虚拟机）中的概念被Kubernetes组件取代，例如Node（工作节点）、Pod（容器组合）和Persistent Volumes（持久卷）。 高可用挑战 - Kubernetes上运行PostgreSQL面临主要挑战包括网络延迟、数据同步延迟及如何实现可靠的故障检测与切换策略。 Spilo与Postgres-Operator - Spilo是由Zalando开发的PostgreSQL Operator，结合了Patroni，提供即开即用的高可用解决方案。

这段代码使用Newton Raphson方法计算根，并以迭代次数作为停止标准。代码相对简单，允许根据需要进行改进。此函数有两个参数：1. 初始猜测 2. 迭代次数，虽然仍显得业余，但非常易于理解。

Matlab建立汽车模型代码无味卡尔曼滤波器项目作者：克里斯·冈德林，自动驾驶汽车工程师。项目依赖：cmake >= 3.5, make >= 4.1, gcc/g++ >= 5.4。基本构建说明：克隆这个repo，在构建目录编译：cmake .. && make，然后运行：./UnscentedKF path/to/input.txt path/to/output.txt。您可以在data/目录中找到一些示例输入。例如：./UnscentedKF ../data/sample-laser-radar-measurement-data-1.txt output.txt。该项目提供了两个不同的行人跟踪数据集，包含激光和雷达测量。目标是创建一个无迹卡尔曼滤波器，使用CTRV运动模型预测行人位置，并融合来自激光和雷达测量的数据以更新位置。过滤器的跟踪路径、RMSE与地面实况的比较以及NIS一致性将在后续部分展示。我创建了一个Matlab脚本（./data/PlottingTool_UKF3.m）来可视化结果。结果表明，与实际数据的比较效果良好。

本教程提供了遗传算法解决TSP问题的详细MATLAB代码，适用于MATLAB 2017a环境。代码配有详细注释，方便用户快速上手，是MATLAB编程和遗传算法学习的理想入门资源。 步骤概览 初始化：生成初始种群。 适应度计算：计算每个个体的路径长度，作为适应度值。 选择操作：使用轮盘赌法选择优秀个体。 交叉操作：对选中的个体进行部分匹配交叉（PMX）生成新个体。 变异操作：对部分个体进行位置交换，提高种群多样性。 终止条件：达到迭代次数或找到最优解即停止。 该代码对每个步骤进行了详尽注释，适合初学者快速理解和应用，尤其适合刚接触遗传算法的用户。

生成对抗网络（GAN）在超声CT图像重建中具有重要应用价值。这种模型能够有效学习和重建医学图像，为医疗影像处理领域带来了新的突破。GAN模型的引入，标志着超声CT图像重建技术迈向了一个新的阶段。

MatConvNet是为MATLAB设计的一个CNN库，详细信息可访问https://www.vlfeat.org/matconvnet/mfiles/vl_nnconv/。VL_NNCONV-CNN函数用于计算图像X与滤波器组F和偏置B的卷积。当偏置B为空时不添加偏置，当滤波器组F为空时不过滤图像，但仍添加偏差并进行下采样和填充。X是hxwxcxn维度的数组，其中（H，W）为图像堆栈的高度和宽度，C为特征通道数，N为批处理中的图像数量。F是FW x FH x FC x K维度的数组，其中（FH，FW）为滤波器的高度和宽度，K为滤波器数量。