仿射传播

仿射传播聚类算法 (Affinity Propagation Clustering, AP) 是一种高效的聚类算法，特别适用于处理大规模数据集和众多类别的情况。 算法原理: AP算法通过数据点之间传递信息来识别数据中的聚类中心 (exemplars)。每个数据点都向其他数据点发送信息，表明其适合作为聚类中心的程度，并接收来自其他数据点的类似信息。通过迭代传递信息，算法最终确定一组代表性的聚类中心，并将其他数据点分配到相应的聚类中。 挑战与改进: 传统的AP算法在实际应用中面临两个挑战： 偏向参数难以确定: 算法的性能受偏向参数的影响，而最佳参数值难以确定。 震荡问题: 算法可能陷入震荡状态，

MATLAB说话代码的实现和优化。

这个程序计算给定二进制图像集的仿射矩不变量，并按正确顺序命名。附带示例图像集的zip文件，程序将输出示例图像的xcel文件。其他详细信息请查看程序注释。

在自由空间中，最简单的波传播情况是直接视距（LOS）传播，没有地球表面或其他障碍物引起的阻碍。

BUCK 变换器的 MATLAB 仿真资源，挺适合刚入门电力电子仿真的你。不用担心从哪开始，这套资料直接给你讲清楚怎么在 Simulink 里把 BUCK 建起来，怎么调 PWM 控制器，甚至结果怎么也都有讲。整个流程比较完整，运行起来也不复杂，参数都配好了，直接能跑。适合那种喜欢边动手边学的朋友。哦对了，文件是个.rar压缩包，记得解压之后再看。

Java 写的病毒传播模拟项目，封装在virusBroadcast.rar里，功能挺全的，适合做建模竞赛或课程设计参考。项目用到了 SIR 模型那一套，模拟病毒在群体中怎么传播，界面也有，直观展示传播过程，点点按钮就能看到变化，比较友好。 Java 编程负责主逻辑和 GUI，数据也靠它。UI 部分用的是 Swing，看着虽然不算炫，但胜在清晰，响应也快。建模部分用了SIR模型，参数像R0、潜伏期啥的都能配置，算得还挺靠谱。 如果你对数学建模感兴趣，是对病毒传播类的模型，这份资源蛮合适的。你能看到模型是怎么一步步跑起来的，而且数据结构和算法也用得比较稳当，逻辑清晰，适合学习。 值得一提的是它的事

一种快速有效的聚类方法，利用Silhouette指标确定偏向参数，结合局部保持投影方法删除数据冗余信息，处理复杂和高维数据。实验表明，该算法优于传统近邻传播算法。

Nathan Yau，加州大学洛杉矶分校统计学博士生，狂热数据爱好者，专注于数据视觉化与个人数据收集。他曾在《纽约时报》、CNN、Mozilla和SyFy工作，认为数据和信息图不仅用于分析，也是讲述数据故事的重要工具。Yau的目标是让非专业人士能够轻松理解和运用数据。他创造了许多设计、可视化和统计实验作品，其中最新作品不容错过。

小卫星项目里，姿态传播这一块总被不少人忽略，但其实它挺关键的。Smart Nanosatellite Attitude Propagator（SNAP）就是一个还不错的小工具，能帮你模拟轨道和姿态的变化情况。模块设计得比较清晰，轨道传播用的是简化的二体引力模型，轻量好上手。再加上重力梯度、磁滞阻尼、空气动力等被动稳定手段，适合做初步方案，不用一上来就动手撸复杂控制器。像那种用永磁体做磁稳定的设计、或者想知道在低轨环境下气动力到底有没有效果，这个模型都能给你点启发。而且作者也有论文支持，想深挖的可以顺着文献看下去。你要是正好在搞姿态控制，或者对被动稳定感兴趣，不妨下载跑一跑。嗯，记得在引用时带上

CVPR 2020年提出了一种零射学习方法，用于探索人类与新对象之间的互动。该方法正在快速更新，要求使用Python≥3.6和相应的PyTorch版本。除了安装detectron2外，还需要安装其他指定的软件包。数据集准备工作请参考指南进行，确保数据集格式符合COCO标准。预训练模型已准备就绪，可用于HICO-DET和V-COCO数据集的推理任务。