输入矩阵评估

输入矩阵： data=[78,79,80,81,82,83,84,85,86,87,88; 23.8,27.6,31.6,32.4,33.7,34.9,43.2,52.8,63.8,73.4; 41.4,51.8,61.7,67.9,68.7,77.5,95.9,137.4,155.0,175.0] 保存矩阵： save data1 data 调用数据： load data1 提取特定行、列数据： t=data(1,:) x=data(2,:) y=data(3,:) data(:,j) // 获取第j列数据

评估输入矩阵以确认其对角线主导性质。

定义i和j用于直接输入复数矩阵，例如： >> B=[1+9i,2+8i,3+7j;4+6j 5+5i,6+4i;7+3i,8+2j 1i] B = 1.0000 + 9.0000i 2.0000 + 8.0000i 3.0000 + 7.0000i 4.0000 + 6.0000i 5.0000 + 5.0000i 6.0000 + 4.0000i 7.0000 + 3.0000i 8.0000 + 2.0000i 0 + 1.0000i （4）复数矩阵

数据矩阵包括多行，每行显示不同数据集，通过命令保存并调用数据。在统计分析中，利用矩阵的不同行数据分析概率和统计特性。

低秩矩阵恢复算法的评估内容较易理解，适用于图像修复和推荐算法等应用场景。

该代码库包含用于复现实验的Matlab数据输入代码，实现概率顺序矩阵分解。使用所述方法或此代码库中的代码进行工作应引用原论文。例如，可使用以下BibTeX条目： @inproceedings { akyildiz2021probabilistic , title = { Probabilistic Sequential Matrix Factorization } , author = { {\"O}mer Deniz Akyildiz and Gerrit J. {van den Burg} and Theodoros Damoulas and Mark F. J. Steel } , booktitle = { Proceedings of the 24th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics } , editor = { Banerjee, Arindam and Fukumizu, Kenji } , pages = { 3484--3492 } , volume = { 130 } , series = { Proceedings of Machine Learning Research } , month = { Apr } , year = { 2021 } , publisher = { PMLR } } 。

[X,Y,Z] = ROTATESURF(x,y,z,euleraxis,eulerangle)功能用于旋转三维数据xyz，其中x、y和z为相同大小的矩阵，旋转轴为euleraxis（向量），旋转角度为eulerangle（弧度）。SURF(X,Y,Z)用于显示旋转后的对象。如果省略输出参数，则使用SURF命令显示对象但不返回输出。使用ROTATESURF(AX,...)可以绘制到指定的坐标轴AX而非当前坐标轴GCA。例如，euleraxis = [1,1,1]; eulerangle = pi/4; [x,y,z] = peaks(25); [X,Y,Z] = rotatesurf(X,Y,Z,euleraxis,eulerangle); surf(X,Y,Z)。

我设计了这个简单的项目，用于比较和评估不同版本的人员重新识别代码是否能产生相似的结果。这些只是评估代码的测试示例。我比较了Python和MATLAB版本的结果。数据包括一个示例案例，其中包含100个查询图像和5332个库图像，以及它们的身份、摄像机和查询画廊距离矩阵。Python版本使用了来自Open-ReID的ranking.py和main.py来计算CMC和mAP分数，而MATLAB版本使用了来自Re-Ranking Person的evaluation.m和compute_AP.m，与Market1501数据集兼容。要运行Python版本，需要安装numpy和scikit-learn，切换到python_version目录并运行python main.py。要运行MATLAB版本，切换到matlab_version目录并运行MATLAB，然后运行main.m。您可以比较两个版本的结果，注意它们在CMC分数上的一致性。

使用循环输入三个班级，每个班级 5 名同学的成绩。 统计三个班级的及格人数。 打印九九乘法表。

数据矩阵：n个数据点具有p个维度相异度矩阵：n个数据点，仅记录差异三角矩阵单一模式距离只是衡量差异的一种方式