Hill代码

这些项目代表了我在2017-2018春季的数学建模和数学实验课程中完成的一些MATLAB代码。包括希尔密码的编码和解码器，自行设计的图像分割算法，用于垂直分割的图像块和3 * 3网格图像块，图像软化程序（使用插值法提高分辨率），小电影以及涉及傅立叶级数拟合、泰勒展开和牛顿法的简单数学概念，以及蛇游戏和狼人游戏（lang-ren-sha）的模拟程序，使用蒙特卡洛模拟法确定每个角色的最佳人数。

Matlab Hill代码RBCNet采用双重深度学习架构，改善生物医学应用程序中的细胞检测任务，提升手动分割和注释的准确性和可重复性。该算法包括U-Net和Faster R-CNN两阶段，分别用于单元群集分割和小型单元对象检测。RBCNet通过单元聚类技术实现区域检测，提高了在稀薄涂片显微镜图像中的精确度和扩展性。

这份报告展示了一个数字实验室报告的样本，作为readme.md文件的最佳选择。本实验探讨了牛顿后向差分法在预测地理数据未知值中的应用。通过MATLAB软件版本16.01，利用给定数据点x=[1921 1931 1941 1951 1961 1971 1981]和相应的函数值fx=[35 42 58 84 120 165 220]，我们创建了牛顿后向差分表，并分析了其插值公式的实际应用。此外，实验结果展示了如何使用差分表精确计算目标数据点的方法。

MATLAB Hill代码LED立方体项目作为Python、C++和MATLAB编程知识的示范模块，通过六个64x64 RGB LED面板制成的立方体提供构建说明和代码。这些多维数据集几乎能够展示任何内容！学生可以使用虚拟模拟器快速可视化他们在物理立方体上编写的代码结果。作者Ira Hill（ufh.edu上的ijh3）致力于教育和开源发展。您可以从“发行”选项卡获取最新的正式版本或按照Wiki上的说明从源代码进行编译。欲了解更多，请查看Wiki快速入门指南，开始使用多维数据集和模拟器。

Matlab Hill代码展示了两种未抽取形式的二维对偶树复数小波变换（DT-CWT），结合了未抽取离散小波变换的精确平移不变性和DT-CWT的方向选择性和复杂子带。离散小波变换（DWT）在图像处理中广泛应用于分析、降噪和融合，但受限于移位方差。UDWT通过精确的移位不变性改进了这一问题，但缺乏方向选择性。DT-CWT提供了更紧凑的表示形式和改进的方向选择性，每个尺度有六个方向子带，以及复数值系数用于变换域中的幅度和相位分析。

McGraw Hill出版的《Oracle自动存储管理》英文版详尽介绍了Oracle数据库管理中关键的存储管理技术。

Oracle Database 11g SQL基础

一位报纸编辑正在研究过去几年中有关H1B签证申请处理的移民数据趋势，试图确定获得批准的H1B签证数量最多的职业和州。她从美国劳工部及其部门获得了统计数据。尽管已有相关报告，但网站近年来未再更新这些数据。作为数据工程师，您需要创建模块化的机制来分析过去几年的数据，计算出经认证的签证申请的前十名职业和前十名国家。如果报纸获得2019年的数据并放在input目录中，则运行run.sh脚本应在output文件夹中生成结果，无需修改代码。输入数据集原始数据在Google驱动器中，转换为分号分隔的格式。请在开发前查看文件结构文档。

Oracle DBA经典书籍，由McGraw Hill出版，详细介绍了Oracle Database 11g的管理和运维技术。

Matlab Hill代码学习DFO评估了无导数优化器在系统生物学中用于参数估计的适用性。本研究补充材料来自YannikSchälte、Paul Stapor和Jan Hasenauer在2018年FOSBE会议上的工作。要求安装Matlab 2017a或更高版本，除了2017b版本的全局优化工具箱中的算法外，其他Matlab优化和全局优化工具箱中的优化器也包括其中。部分优化器需要Fortran编译器生成.mex文件。推荐使用操作系统推荐的编译器。应用示例需要ODE解决环境，C++编译模型需C/C++编译器。参数估计工具箱的适用版本包含在存储库的各个子文件夹中。克隆存储库命令：git clone https://github.com/icb-dcm/Study-DFO。tests_testfunction文件夹中的脚本可即开即用。