Mandelbrot集

展示了如何使用 MATLAB 编写 Julia 集合、Mandelbrot 集合 和 分形树 的程序。通过编程实现这些分形图形，用户可以直观地观察到分形的自相似性质及其无限细节。以下是每个程序的简要实现方法： Julia 集合：通过迭代函数 ( z_{n+1} = z_n^2 + c )，生成 Julia 集合 图像，选择不同的常数 ( c ) 会影响结果的形状。 Mandelbrot 集合：此集合由公式 ( z_{n+1} = z_n^2 + c ) 定义，测试每个复数 ( c ) 是否属于该集合，生成独特的图形。 分形树：使用递归算法绘制树形结构，调整角度和分支长度可以得到不同形态的分形树。 每个分形的代码都包括必要的注释，便于理解和修改。 详细代码和解释可参考下文。

MATLAB development - Mandelbrot set with Parallel Computing Toolbox. This example demonstrates how to fully leverage the Mandelbrot set using parallel computing techniques in MATLAB to improve performance for large-scale computations. Parallel processing allows the algorithm to run faster by utilizing multiple cores to handle different parts of the set simultaneously, speeding up the visualization and exploration of fractals.

在MATLAB中实现Mandelbrot集的矢量化方法，使用meshgrid函数和复数运算来简化计算过程。通过向量化，可以同时对每个点进行迭代计算，以检测是否接近无穷大（即数值无穷大的状态）。在此过程中，使用绝对值来判断迭代结果，磨碎R值并生成最终图形。 主要步骤： 使用meshgrid生成坐标网格。 初始化复数数组并应用迭代公式：z = z.^2 + c。 向量化计算所有点的迭代，避免传统的循环。 根据迭代次数或绝对值判断每个点是否发散，最终形成Mandelbrot集的图像。

Redis 作为一款功能强大的工具，提供一系列模块，满足各种数据处理需求。

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。

Redis 2.8 版RedisWatcher for Windows《Redis 入门指南》RedisStudio GUI

提供适用于FastText文本分类训练的高质量数据集。

标签推荐算法中常用的数据集，源自Lastfm。

该数据集包含 PCA 分析的数据。

两个实体集之间的实体关联称为联系。 一对一联系：当实体集E1的每个实体最多关联实体集E2的一个实体，且反之亦然时，则E1和E2为一对一联系，记为1:1。 例如：校长实体集和学校实体集之间是一对一联系。