Hess-Smith Panel Method with Data Structures MATLAB Code for Pressure and Lift Coefficient Analysis on NACA 4-Digit Airfoils

使用分散的数据点来插入头部图像的像素值。此函数使用GRIDDATA从头部图像上的散点插入像素值。参考图像可用于从10/20国际系统（脑电图电极位置）中交互式选择点位置。插值选项包括线性、三次和最近。输入是对应于每个选定位置的值。包括示例。

设计一个职工管理系统，以满足企业对员工信息的管理需求。该系统包括以下功能模块： 1. 登录功能 实现系统登录，确保数据的安全性。 2. 职工信息管理 录入职工信息：系统能够新增职工并录入其详细信息。 查找职工信息：按工号查找特定职工。 插入新职工信息：支持新增职工的数据插入。 删除离职员工信息：对离职员工的资料进行删除处理。 3. 修改职工数据 修改年龄：提供更新职工年龄的操作。 调整工资：对职工的薪资信息进行修改。 4. 职工信息排序 按工号排序：按工号顺序列出所有职工。 按年龄排序：以年龄为序显示职工列表。 按工资排序：按照工资高低进行排序展示。 5. 职工信息的全量输出 支持将系统内的所有职工信息按指定格式进行完整输出，便于全面查看。

This MATLAB code imports time-series data related to riverbank and water depth coordinates in XY format, sampled every 10 minutes. The code calculates the cross-sectional area for each water depth and writes the following data to an Excel file: Date/Time, Water Depth, and the cross-sectional area for each water depth.

数据包络法（DEA） MATLAB 代码，用于计算方案的相对有效率和各项指标的权重。以下是实现步骤： 数据准备：收集各决策单元（DMUs）的输入与输出数据。 模型构建：使用 线性规划 构建DEA模型，选择适当的输入和输出。 计算效率：运用MATLAB的优化工具求解线性规划，得到每个DMU的效率值。 权重分配：根据计算结果，分析各项指标的权重。 结果分析：输出相对效率和权重结果，进行进一步的决策分析。

NACA 4位翼型绘图工具，用于创建 NACA 4位翼型的图形。

MATLAB的欧拉方法代码脚本集合，不需要单个存储库。基本上只是我想在线保存并允许人们查看的内容。包括多个编程语言脚本： 投票计数器（vote_counter.py） 语言：Python 文件夹：python-dump 目的：为130BPM的年终排名（和任何其他排名）计算专辑排名的排序列表。 状态：完成 版本：1.0 使用：vote_counter.py [options]选项：-h, --help 显示帮助信息并退出-f FILE, --file=FILE 指定CSV文件路径-o OUTPUT, --output=OUTPUT 指定输出文件路径-q, --quiet 不打印结果到stdout MATLAB字典（dictionary.m） 语言：MATLAB 文件夹：matlab-dump 目的：一种用于MATLAB的基本哈希表/词典系统，利用MATLAB的数据结构实现简单的数据存储与查找。 状态：完成 版本：1.0

欧拉图 Matlab代码分岔_萨凡纳Touboul，Staver和Levin撰写的PNAS论文代码“关于热带稀树草原景观的复杂动态”。该项目使用Matcont()生成的Codimension 2分叉图，相关代码存放在“Matcont Code Codim 2”文件夹中，包含两个关键文件：System.m和System.mat。每个图形计算的曲线保存在以FigureNumberAndPanel.mat命名的.mat文件中。Codimension 1分叉图和轨迹则通过XPP Aut()生成，相关文件存放于“XPP Files”文件夹，包含系统文件.ode和每个面板的设置文件（标记为System_FigureNumber_PanelLabel.set），可直接在XPP Aut中加载。随机模拟使用基于Euler-Maruyama方案的自定义代码生成，存储在“Matlab-随机模拟”文件夹中。此外，一些曲线，尤其是图1和2，通过形式计算得出。

3.2 Genetic Operators (1) Crossover Operator The crossover operator randomly pairs individuals from the parent population for crossover operations, generating ( m ) offspring individuals to form the next generation. Two types of crossover are employed: single-point crossover and two-point crossover. Given two individuals for crossover ( P = {p_1, p_2, p_3, \dots, p_n} ) and ( Q = {q_1, q_2, q_3, \dots, q_n} ), a random crossover point ( b_1 ) is chosen from the range [1, n] for single-point crossover. The elements before ( b_1 ) in ( P ) are copied to offspring individual ( \text{new Individual1} ), while the remaining elements are copied from ( Q ). Similarly, a second offspring ( \text{new Individual2} ) is generated by swapping the roles of ( P ) and ( Q ). In two-point crossover, two random crossover points ( b_1 ) and ( b_2 ) are chosen, and the elements between ( b_1 ) and ( b_2 ) in ( P ) are copied to the offspring, with the remaining elements taken from ( Q ). (2) Mutation Operator After the crossover operation, two mutation operators are applied to the offspring individuals. The first is rotation mutation, where a random position ( \text{bit} ) is chosen, and with probability ( p_m1 ), the portion of the individual after ( \text{bit} ) is rotated. The second is position mutation, with a smaller probability ( p_m2 ), two integers ( \text{bit1} ) and ( \text{bit2} ) are randomly chosen from the range [1, n], and the corresponding parts of the individual are swapped. (3) Selection Operator The fitness of the mutated offspring individuals is evaluated using the lowest level line method. The parent and offspring individuals are ranked by their fitness in descending order, and the top ( m ) individuals are selected as the next generation's parents. 3.3 Termination Criteria The steps in sections 3.2(1), 3.2(2), and 3.2(3) are repeated until the fitness of the best solution meets the required threshold or the pre-defined number of generations is reached. At this point, the optimal solution is output. 4. Case Study To test the performance of the algorithm, two cases from literature [3] are solved. In Case 1, a large rectangle of size ( 15 \times 40 ) is divided into 25 smaller rectangles. Based on the lowest level line method, the corresponding coding sequence is ( \text{Opt} = {1, -9, 11, -15, 17, -24, -25, -10, -14, -22, -23, -2, -3, -5, 18, 7, -8, -12, 19, -20, 21, 6, 13, 4} ). The width is set at 40, and height considerations follow suit for the genetic algorithm implementation.

该存储库包含我们题为“用于从整个幻灯片图像中提取格里森组织并分级前列腺癌的扩张式残留分层分割框架”的论文的实现。拟议框架的框图所提出的框架是使用TensorFlow 2.3.1和Keras API与Python 3.7.8开发的。此外，一些预处理步骤和结果汇编也通过MATLAB R2020a执行。下面显示了安装和运行代码的详细步骤： 安装 要运行代码库，需要以下库。虽然该框架是使用Anaconda开发的，但它应该与其他平台兼容。- TensorFlow 2.3.1- Keras 2.3.1- OpenCV 4.4.0- tqdm- Matplotlib 另外，我们还提供了一个yml文件，其中包含所有这些软件包。 数据集 请下载所需的数据集，并按照以下提到的层次结构来训练和测试建议的框架： ├── trainingDataset │ ├── train_images │ │ └── tr_image_1.png │ │ └── tr_image_2.png