稀疏矩阵 TAUCS 和eignen

最新推荐文章于 2024-05-22 15:09:05 发布
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博客指出在实际应用中，经常会用到稀疏矩阵，但由于相关库众多，导致使用者不知如何选择。
很多时候需要用到稀疏矩阵，太多的库了，不知道用哪个了
nakemind
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Eigen3编译教程（eigen3.3.9+vs2017+cmake超详细、末尾有编译结果）
weixin_42962516的博客
02-27 1万+
0简介 Eigen是一个高层次的C ++库，有效支持线性代数，矩阵和矢量运算，数值分析及其相关的算法。Eigen是一个开源库，从3.1.1版本开始遵从MPL2许可。 Eigen目前最新的版本是3.3.5，除了C++标准库以外，不需要任何其他的依赖包。Eigen使用的CMake建立配置文件和单元测试，并自动安装。如果使用Eigen库，只需包特定模块的的头文件即可。 Eigen适用范围广，支持包括固定大小、任意大小的所有矩阵操作，甚至是稀疏矩阵；支持所有标准的数值类型，并且可以扩展为自定义的数值类型；支持多种矩
C++解方程组的库
BlueMan
04-26 3270
请注意，Eigen的非线性优化模块并不包含真正的BFGS实现，而是提供了Levenberg-Marquardt算法，它更适合于非线性最小二乘问题。它支持多种类型的矩阵运算，包括求解线性方程组。对于更复杂的问题，你可能需要更高级的数值优化库，如Ceres Solver或NLopt，它们提供了更多的优化算法和更好的稳定性。这个示例中，我们定义了一个非线性方程组和它的雅可比矩阵，然后使用牛顿法进行迭代求解。请注意，这个模块是Eigen的一部分，但并不属于其稳定的官方API，因此在未来的版本中可能会有所变化。
HDU2819:Swap
I just want to AC you~~~
08-18 1007
点击打开题目链接 Swap Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 1046    Accepted Submission(s): 348 Special Judge Problem Desc
Levenberg-Marquardt算法实现高斯曲线拟合（qt creator）
weixin_30237281的博客
05-07 1397
基于qt creator开发环境下的高斯曲线拟合实现过程： 空气VOCs色谱图得到的一系列离散数据，色谱峰处符号高斯分布，故采用高斯函数对其进行曲线拟合。开发环境为qt creator，拟合算法选用Levenberg-Marquardt，结果与origin拟合结果一致。Matlab中具有强大的矩阵运算功能，容易实现。本文软件在qt creator下实现则调用了Eigen矩阵库，进行矩阵操作。 ...
c++ 一维高斯拟合_高斯混合模型（GMM）
weixin_29056145的博客
12-31 1770
笔者最近在计算机视觉课程里接触到了高斯混合模型（Gaussian Mixture Model），遂写一篇笔记来整理记录相关知识点，分享给大家。欢迎讨论、指正！混合模型（Mixture Model）混合模型是一个可以用来表示在总体分布（distribution）中含有 K 个子分布的概率模型，换句话说，混合模型表示了观测数据在总体中的概率分布，它是一个由 K 个子分布组成的混合分布。混合模型不要求观...
signature=de504d1df5453e02b4ca0af991aa0332,Erzeugung von Pilotsignaturen zur Kanalschätzung in einem...
weixin_36151775的博客
05-30 308
DerErfindung liegt daher die Aufgabe zugrunde, ein verbessertes Verfahrenzum Erzeugen von Pilotsignaturen aufzuzeigen. Insbesondere sollendie fürdie einzelne Teilnehmerstationen erzeugten Pilotsignatu...
Glasfaserkabel vs Twisted-Pair-Kabel vs Koaxialkabel
stephanieli1994的博客
12-28 375
Glasfaser-, Twisted-Pair- und Koaxialkabel sind drei Haupttypen von Netzwerkkabeln, die in Kommunikationssystemen verwendet werden. Was ist der Unterschied im Bereich der Leistung und Kapazität bei Gl...
PCA(Principal Component Analysis) —— Python Data Science Cookook
you1314520me的专栏
02-11 1215
Tip   before learning about the following example , we need to have the notion ofthe principle of PCA   the principle of PCA in english refers to https://en.wikipedia.org/wiki/Principal_component...
ubuntu中卸载与重装Eigen库
2301_78292787的博客
05-22 1629
上篇文章中提及到了，有点麻烦，用第一种就可以啦。
德语动词前缀汇总.docx
09-21
"sich an/sehen"和"sich an/hören"分别代表注视和倾听，"sich etwas an/eignen"意为习得或掌握某技能。 再者，"auf-"前缀通常与上升、开始或完成有关。"auf/stehen"是起床，"auf/nehmen"能表示接收或录音，"auf/...
德语专四重点词汇.doc
09-29
20. **+sich (D) + A an/eignen**: 获得或学会A，表示掌握了某种技能或知识。 21. **mit D an/fangen**: 开始做D，用于启动某项活动。 22. **Angst vor jm./etw. haben**: 害怕某人或某事，表达恐惧感。 23. **auf A...
JAVA面试题示例：== 和 equals 的区别
12-22
JAVA面试题示例：== 和 equals 的区别
智慧养老基于C++的养老院管理系统设计：融合AI风险预测与多终端协同的智能化服务调度平台开发 项目介绍 基于 C++的养老院管理系统设计与实现（含模型描述及部分示例代码）
12-22
内容概要：本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现，旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能，构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型，实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能，并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义，提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障，同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例，如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群：具备C++编程基础，从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员，尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标：①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统；②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案；③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议：此资源不仅包含系统架构与模型描述，还附有核心代码片段，建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制，并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
智能交通基于C++的交通流量分析系统：多源数据融合与可视化模型设计 项目介绍 基于 C++的城市交通流量数据可视化分析系统设计与实现（含模型描述及部分示例代码）
12-22
内容概要：本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计，实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例，如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制，增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群：具备C++编程基础，熟悉数据结构与算法，有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师；适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于城市交通管理部门，实现交通流量实时监测与拥堵预警；②为市民出行提供路径优化建议；③支持交通政策制定与信号灯配时优化；④作为智慧城市建设中的智能交通子系统，实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议：建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践，重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节；可进一步扩展机器学习模型用于流量预测，并集成真实交通数据源进行系统验证。
LTI系统故障检测的MATLAB仿真.zip
12-22
LTI系统故障检测的MATLAB仿真
利用 SSI-COV 算法自动识别线状结构在环境振动下的模态参数研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-22
利用 SSI-COV 算法自动识别线状结构在环境振动下的模态参数研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了利用SSI-COV（协方差驱动的随机子空间识别）算法自动识别线状结构在环境振动下的模态参数，并提供了完整的Matlab代码实现。该方法适用于仅依靠环境激励（如风、交通等自然扰动）获取结构响应的场景，通过处理加速度等振动数据，自动提取结构的固有频率、阻尼比和振型等关键模态参数，具有较强的工程实用性。文中强调了算法的自动化识别能力，有助于提升大型线状结构（如桥梁、高层建筑）健康监测的效率与准确性。; 适合人群：具备一定信号处理和结构动力学基础，熟悉Matlab编程的研究生、科研人员及从事土木工程、机械工程等领域结构健康监测的技术人员。; 使用场景及目标：①用于实际工程中无法施加人工激励的结构模态参数识别；②开展结构健康监测、损伤识别与安全性评估研究；③学习和掌握SSI-COV算法原理及其Matlab实现方法，推动相关算法在实际项目中的应用。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行理解算法流程，重点关注数据预处理、Hankel矩阵构建、奇异值分解及稳定图绘制等核心步骤，并尝试将代码应用于实测或仿真数据以加深理解。
实例QT程序 - QTableWidget 表格清空带控件的单元格
12-22
根据原作 https://pan.quark.cn/s/1e84cff99659 的源码改编 [TOC] QT QT基础与实例应用，基于书籍 QT5开发及实例 第4版 环境 Win10 Qt5.12.10 更多参见 QT基础与实例应用目录 希望我的文章对于大家有帮助，由于个人能力的局限性，文中可能存在一些问题，欢迎指正、补充！
基于Matlab开发的人脸识别考勤签到系统_该系统采用Matlab编程语言构建集成图形用户界面GUI设计支持通过输入全身照人脸图片进行自动化人脸检测与定位利用图像处理技术.zip
12-22
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基于Matlab的指纹识别系统设计与实现_指纹图像处理与特征提取算法研究_灰度化二值化细化端点分叉点距离计算人机交互界面开发_用于个人身份验证与安全识别的生物特征识别系统_Matl.zip
12-22
基于Matlab的指纹识别系统设计与实现_指纹图像处理与特征提取算法研究_灰度化二值化细化端点分叉点距离计算人机交互界面开发_用于个人身份验证与安全识别的生物特征识别系统_Matl.zip
这是html的学习笔记
12-22
这只是一个作业罢了，没啥好看的
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