检测实例图

这份Matlab代码涵盖了人脸检测和识别功能，并附带详细的检测实例图片。代码经过完善，下载即可直接运行。

介绍了工厂E-R设计的实例，包括详细说明和E-R图，以及PowerDesign工具的应用。

以下是Matlab的绘图示例：在第一个子图中，绘制了包含一季度、二季度、三季度和四季度数据的饼图；在第二个子图中，展示了包含复数的相量图。

我们公司在线业务部署了MySQL集群，通过使用心跳检测技术（heartbeat）来确保稳定性和可靠性，经过亲身实践验证。

MATLAB图与网络模型：实例与编程 本章深入探讨图与网络在数学建模中的应用，并结合MATLAB编程，提供实际案例的解决方案。 主要内容包括: 图的基本概念与表示方法 网络流问题建模与求解 最短路径问题建模与求解 最小生成树问题建模与求解 应用实例：交通网络优化、物流配送规划等 通过学习本章内容，您将掌握使用MATLAB构建和分析图与网络模型的技巧，并能够应用于解决实际问题。

饼图指令pie 用于在 MATLAB 中生成饼状图，表示各元素在总和中的百分比占比。此指令的第二个输入变量为一个与第一个输入变量长度相同的0-1向量，指定为1的元素对应的扇块将被突出显示。 示例代码： % 定义数据a并绘制平面饼图 a = [1, 1.6, 1.2, 0.8, 2.1]; subplot(1, 2, 1), pie(a, [1 0 0]), legend({'1', '2', '3', '4', '5'}) % 使用pie3绘制3D饼图，并突出最小值 subplot(1, 2, 2), b = int8(a == min(a)) pie3(a, b) colormap(cool) 代码解析：- a=[1,1.6,1.2,0.8,2.1];：定义饼图的数值。- subplot(1,2,1)：创建一个1行2列的图像，在第一个位置绘制平面饼图。- pie(a, [1 0 0])：生成饼图，[1 0 0]控制第一个扇块突出。- legend({'1', '2', '3', '4', '5'})：添加图例。- subplot(1,2,2)：在第二个位置绘制3D饼图。- b = int8(a == min(a))：定义与a同长的0-1向量，突出显示最小值。- pie3(a, b)：绘制3D饼图，突出最小值对应的扇块。- colormap(cool)：设置色彩映射为冷色调。

这个项目提供了在大型图中实现社区检测算法的分布式方法。利用邻域聚合策略，采用Spark和GraphX包，通过简洁的数据管道实现Louvain社区检测算法的分布式计算。该方法适用于各种类型的图，如社交网络、网站图、学术引文网络等。大型图的复杂性使得人类难以直接理解和分析，因此数据挖掘算法在这一领域的应用变得尤为重要。

这个Matlab程序专门用于在灰度图像上执行SUSAN边缘检测算法。

Aggarwal, P., & Gupta, A. (2019) 提出了一种用于检测自闭症患者动态大脑网络异常连通性的多元图学习方法。该方法在医学图像分析领域展示了显著的潜力，详细阐述了其MATLAB实现。

1. E-R图与数据库设计概述 E-R图（实体-联系图）是数据库设计中的重要工具，用于直观表示实体及其相互关系。在数据库设计中，使用E-R图有助于理清不同角色和部门间的联系。 2. 商场管理系统中的E-R图结构 在商场管理系统中，通常涉及多种实体，如经理、部门、员工等。不同实体之间通过联系1、联系2、联系3等关联起来。示例结构如下： 经理与部门：1对m的关系 部门与员工：m对n的关系 经理与员工：1对1的关系 通过E-R图能够清晰呈现商场管理中的各角色分工及其相互作用。 3. 使用E-R图的优势 提供清晰的视角理解系统各实体之间的关系 促进数据库的合理设计，减少冗余信息