MovieLens1m.csv

MovieLens 1M数据集是一个稳定的基准数据集，包含来自6000名用户对4000部电影的超过100万条评分。该数据集发布于2003年2月。

MovieLens 10M 数据集是一个广泛应用于推荐系统研究的公开数据集，包含了大量的用户对电影的评分数据。 该数据集可以用于探索和评估不同的推荐算法，例如协同过滤、基于内容的推荐等，推动推荐系统性能的提升。此外，MovieLens 10M 数据集还可以应用于其他数据挖掘任务，例如用户行为分析、电影流行度预测等，具有广泛的应用价值。

首先，这是对cell2csv.m代码的改进链接： https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/47055-cell-array-to-csv-file-improved-cell2csv-m 。这次更新改进了以下功能：通过网络驱动器大幅提升了性能（通过删除循环），在本地驱动器上有时也提高了性能；改进了内置writecell()函数的效率；增加了设置输出CSV文件访问权限的选项（写入、追加等）；增加了设置浮点精度的功能（旧版cell2csv通常限制在%.4f，而writecell总是%.15f）。这些改进使得此工具更加高效和灵活。

小波变换代码-M_shift1.m zhengxing.m sub_m.m rank_c.m mulscale_edge.m mul_c.m max_c.m M_shift1.m local_max_mode.m local_max_dujiaoxian.m guiyi.m edge_link.m dayu_c.m combi.m

利用Matlab编写M/M/1排队系统，准确展示到达和离去过程，以及平均队列长度的三维图像。

包含推荐系统算法开发和评估所需的用户评分、电影元数据和标签。

设计一个可修改的集合，并使用Gams执行例程的算法。

包含 GroupLens MovieLens 三套常用数据集：100k、1m 和 10m，与官网数据一致，方便快速获取。

适用于macOS苹果M1/M2 ARM64处理器的DB.Browser.for.SQLite专用版本。这是开源数据库管理工具，用于浏览和编辑SQLite数据库。它拥有友好的用户界面和强大的功能，方便数据库管理。

在网络基础仿真实验中，使用Matlab语言进行了M/M/1排队系统的仿真。该实验分析和评估排队系统的性能及其在网络基础中的应用。