Keplerian Elements

vec2orbElem(rs, vs, mus) converts the position vector (rs) and velocity vector (vs) of an object into Keplerian orbital elements using the gravitational parameter (mus). Input:- rs: 3n x 1 stacked initial position vector:[r1(1); r1(2); r1(3); r2(1); r2(2); r2(3); ...; rn(1); rn(2); rn(3)]or 3 x n p

数据挖掘里的数学基础，The Elements of Statistical Learning算是绕不开的一本。内容硬核，推导也比较多，适合那些想深挖机器学习底层逻辑的朋友。你要是数学功底还行，看这本准没错，虽然不轻松，但收获真的大。 统计学习的核心算法、Lasso、稀疏建模这些都有讲，像支持向量机、Boosting 也都有提到。讲得比较系统，适合你做算法原理或者准备走科研路线的场景。 不过说实话，这本书对数学要求挺高，线性代数、概率论、高数都要跟得上。建议你先补一下基础，比如可以看看机器学习数学基础那篇，把数学铺垫好。 有意思的是，它对 R 语言也有点支持，如果你平时用 R，可以顺手看看统计

使用非NaN元素在二维数组中插入NaN元素。也可以外推，因为它不使用数据的三角剖分。Inpaint_nans提供了几种不同的插值方法，可以在准确性与速度和所需内存之间进行权衡。目前在inpaint_nans中发现的所有方法都基于稀疏线性代数和PDE离散化。本质上，PDE被求解为与提供的信息一致。