Linear Assignment

线性和分配的匈牙利算法，适用于方形和矩形成本矩阵。因此，对于将M个工人与N个任务匹配的常见示例，M和N可以不同。该实现与另外两个现有的Matlab版本进行了速度对比。此实现对于矩形成本矩阵表现更佳，测试结果显示，其运行速度比其他版本快了超过10倍（具体图表可以参考：GitHub链接）。

数据库课程设计，对数据库系统的建表和查询进行设计与实现。主要涉及以下几个步骤： 建表操作：创建适当的表结构，包括字段名、数据类型、约束条件等。 数据插入：通过SQL语句将数据插入到表中，保证数据完整性和一致性。 查询操作：使用SELECT语句查询数据，涉及简单查询和复杂查询（如联表查询、聚合函数等）。 该设计主要考察学生对数据库设计与SQL操作的掌握情况，并通过实际操作提升数据库管理能力。

线性过程的回归模块，操作简单，功能也挺全的。支持一元、多元线性回归，想要快速跑个模型试试效果，它合适。菜单里的Regression => Linear一选，对话框就弹出来了，参数设置也不复杂，默认配置下直接跑都没问题。如果你想自己挑变量，还能选逐步法、向前法、向后法这些筛选策略，挺灵活。常见场景像是预测销售额、房价、研究煤层气含量啥的，都有相关的例子，比如这个煤层气预测模型。而且不光能建模，连数据解释这块也照顾到了，配合SPSS或Matlab这些工具，用起来就更顺手了。如果你在做数学建模、课设项目、或者平时做点小数据，这套流程还挺值得用的。对了，如果你写代码实现需求，像这个Java 多元线性回

在Matlab Hill代码中，线性求解器的实现由C++编写。为了确保编译成功，需要先安装OpenBLAS。在macOS中，可使用以下命令： 安装OpenBLAS： brew install OpenBLAS 设置路径： export LDFLAGS=\"-L/usr/local/opt/openblas/lib\" export CPPFLAGS=\"-I/usr/local/opt/openblas/include\" 编译命令： gcc-9 -lstdC++ -g -I/usr/local/opt/openblas/include -L/usr/local/op

在数值线性代数中，雅可比方法是一种迭代算法，用于确定严格对角占优线性方程组的解。该方法通过求解每个对角线元素并插入一个近似值，随后迭代该过程直到收敛。此算法是矩阵对角化雅可比变换方法的精简版。该方法以卡尔·古斯塔夫·雅各比（Carl Gustav Jacobi）的名字命名。

在研究LQG主动悬架控制过程中，学习了Matlab的基本使用方法和Simulink的仿真过程。该过程对于理解LQG主动悬架控制的应用至关重要，能够有效提高悬架系统的动态响应性和舒适性。 希望通过本帖能够帮助大家更好地理解该控制方法，同时提供一个讨论和学习的平台。 :victory: ——车行南粤的小明哥~新浪围脖

线性鲁棒控制的老朋友们，Michael Green 和 David J.N. Limebeer 写的《Linear Robust Control》真挺值得一看。书里的重点内容不是大杂烩，而是专挑对你学控制、写代码有用的那些东西，讲得清楚还挺系统，尤其对搞工程落地的你来说，蛮实在的。 H∞控制这一块讲得蛮细，核心思想也直接——怎么在外部扰动下系统还能稳得住、干得漂亮。什么命令响应、干扰衰减这些通俗易懂，看完你就知道怎么优雅地“稳住系统”。 多变量频率响应设计那章我个人觉得实用，像什么奇异值分解、Nyquist 稳定性、模型误差那几节，讲的东西在你做 MIMO 系统的时候用得上。对有点项目经验的朋

你知道《Elementary Linear Algebra 6th Edition》这本书吗？它挺适合刚接触线性代数的同学，尤其是如果你理解数学背后的真正逻辑。这本书的亮点是作者把理论和实际应用结合得相当好。你不仅能学到坚实的理论知识，还能看到多实际例子和几何直觉你深入理解。比如，书里新增的 Capstone 练习，让你在每一部分都有多个概念的反复练习，有用。设计上也做了不少调整，阅读体验比以前好多。如果你还没看过这本书，强烈建议你看看，挺值得的。哦，对了，书里的数据和应用也更新了，贴近现在的统计数据，能你将理论和实际应用更好地连接起来。

移动计算课的第二个作业，叫MobileComp397_Assignment2，主打一个“把数据挖掘搬进手机里”。你没听错，是在手机上跑机器学习模型。用的是移动 Weka，其实就是 Weka 的精简移动版，功能不打折，支持常见的算法比如决策树、朴素贝叶斯这些。操作也不复杂，界面设计得还挺友好，适合用来做原型或者课堂项目。你得考虑内存、耗电这些移动端的老大难，方式嘛，像是特征选择、数据清洗都得在移动端做，而且效果还得稳。比如分类前先把数据做个One-Hot Encoding，能减轻模型负担，响应也快。如果你平时就用 Weka，那这个移动版的上手会比较轻松。对比着桌面版试试，搞不好还能找到更省资源的

欢迎来到sfGuo的仓库！我是武汉大学物理系的学生，热爱物理和编程。我用MATLAB进行了一些工作，包括数据绘图、图像分析、拉曼光谱峰值识别以及一些简单的分子动力学程序。以下是我的计算物理作业：- 第1和第2个作业- 第3个作业- 第4个作业和报告- 第5个作业和报告- 第6个作业和报告- 第7个作业和报告- 第8个作业和报告- 第9个作业和报告- 第10个作业和报告- 第11个作业和报告- 第12个作业和报告- 第13个作业和报告- 第14个作业和报告- 第15个作业和报告- 决赛