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谢中华的《matlab从零到进阶》课件数据及相关程序。

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简介:
《matlab从零到进阶》这套课件,由谢中华编写,属于数据与程序方面的课程资源,以PowerPoint格式呈现,涵盖了最新的Matlab版本以及2010版本的相关内容。所有的数据处理和程序相关的示例均以m文件形式提供,该教材对Matlab的讲解内容十分详尽和深入。对于仅关注建模应用的用户而言,可以根据自身需求选择性地学习其中的一部分章节,以达到快速掌握Matlab技术的目的。

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客服
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  • Matlab》——
    优质
    本书由谢中华编写,《Matlab从零到进阶》提供了详尽的教程、实用案例以及配套的数据和源代码,帮助读者系统掌握MATLAB编程技能。适合初学者与中级用户参考使用。 《matlab从零到进阶》是由谢中华编写的教材,提供详细的课件资料,包括最新版本和2010版本的PPT文件以及对应的m文件程序数据。如果只关注建模部分的学习,可以选择性地阅读书中的部分内容以达到学习目标。希望与大家共同进步。
  • MATLAB与代码》
    优质
    本书旨在为初学者提供全面学习MATLAB编程语言的指导,涵盖了从基础语法到高级应用的各种主题,帮助读者掌握如何有效地使用MATLAB进行数据分析和科学计算。 《MATLAB从零到进阶》是一本专为初学者设计的教程,涵盖了MATLAB的基础知识及高级技巧,旨在帮助读者快速掌握这门强大的数值计算和科学可视化工具。书中不仅提供了详尽的理论讲解,还包含丰富的实践代码,以加深读者的理解。 MATLAB(Matrix Laboratory)是由MathWorks公司开发的一款交互式环境,支持矩阵运算、函数计算、图像处理、数据分析以及用户界面设计等多种功能。对于初学者来说,理解MATLAB的核心概念——即矩阵和数组操作至关重要。在本书中,你将学习如何创建、操作和索引矩阵,并进行基本的数学运算,如加减乘除、指数及对数等。 “入门”阶段的教程会介绍MATLAB的基本语法,包括变量定义、常量、数据类型以及流程控制(例如if语句、for循环和while循环),同时还会讲解函数使用方法。此外,书中还将指导读者如何在命令行窗口和脚本段落件中编写及运行代码。通过这些基础知识的学习,你可以开始进行简单的数值计算与数据处理。 进入“进阶”阶段后,你将接触到更复杂的话题,例如向量化运算、数组操作、逻辑索引、函数句柄以及单元格阵列和结构化阵列的使用方法。MATLAB的图形绘制功能也是这一部分的重点内容,包括2D和3D绘图、图像处理及动画制作等技能,这些对于科学研究与工程应用来说非常有用。 本书还可能包含实际项目中的示例,如数据分析、信号处理、控制系统设计以及优化问题求解等案例。MATLAB的内置工具箱(例如优化工具箱、信号处理工具箱和控制系统工具箱)也会被引入来帮助读者解决具体的问题。通过书中的程序代码练习,读者可以巩固理论知识并提升编程能力。 《MATLAB从零到进阶》是一本全面的教程,它将引导你逐步掌握MATLAB的各项技能,在学术研究或工业应用中都能发挥重要作用。深入学习和实践后,不仅能理解其工作原理还能灵活运用功能来解决实际问题,从而实现从新手向熟练使用者转变的目标。
  • MATLAB基础
    优质
    《MATLAB零基础到进阶》是一本专为初学者设计的教程书,系统地介绍了MATLAB编程的基础知识和高级应用技巧,帮助读者从入门直达精通。 MATLAB从零到进阶的学习资料包含了各个学习模块以及案例分析,供各位下载学习。
  • Geomatica PCI教入门
    优质
    《Geomatica PCI教程:从入门到进阶》是一本全面介绍PCI Geomatics软件使用方法和技术技巧的专业书籍,适合地理信息系统(GIS)和遥感技术初学者及专业人士阅读。书中涵盖了基础操作、图像处理与分析的详细步骤,并通过实例引导读者逐步掌握高级功能应用,助力用户在地学信息领域取得更大成就。 学习PCI的一本好书,内容丰富且实用性强。
  • MATLAB
    优质
    本简介提供一系列用于分数阶微积分计算的MATLAB程序代码,涵盖分数阶导数与积分的数值算法实现,适用于科研和工程应用。 这是一个分数阶的程序,可以通过此函数来辨识传递函数的系数,欢迎大家下载使用。
  • 入门精通:C++基础必做300题源
    优质
    本书为初学者提供全面而深入的C++编程教程,涵盖基础知识与高级技巧,并包含300道精选习题及其解答,旨在帮助读者逐步掌握并精通C++语言。 《由浅入深学C++:基础进阶与必做300题》是一本针对初学者的教程,全面介绍了C++语言的基础知识、高级内容以及核心概念。本书共分为三篇二十二章,涵盖了从基础知识到面向对象编程方法的所有重要方面。 书中详细讲解了C++语言的基本构成和开发流程,并深入探讨了数据类型、表达式与语句控制程序执行的机制;同时介绍了数组及字符串处理技巧,指针和引用的概念以及函数使用的方法。此外还涉及到了模板、错误异常管理等高级主题,包括宏定义预编译指令的应用。 在面向对象编程部分,《由浅入深学C++》深入讲解了封装性原则、继承关系的建立方法以及多态性的实现策略;同时对类模板和文件流操作进行了介绍。此外还介绍了标准模板库STL及其应用实践,帮助读者掌握更广泛的开发技能。 本书内容丰富多样,并通过实际案例来加深理解,适合所有希望全面学习C++编程技术的人群阅读,特别推荐给没有程序设计背景的初学者使用。
  • zyboz7配套工-入门-2
    优质
    zyboz7配套工程-从入门到进阶-2是一本深入探讨ZYBOZ7硬件平台应用开发的技术书籍,适合初学者及有经验的工程师阅读。书中详细讲解了如何利用ZYBOZ7进行复杂项目设计和优化,是学习嵌入式系统开发的理想资料。 zyboz7从入门到进阶-2配套工程是基于Xilinx Zynq-7000(简称Zybo Z7)的嵌入式开发学习资源,这是一款集成了可编程逻辑(FPGA)和处理系统(PS)的SoC平台。Zynq-7000系列是Xilinx公司推出的一种高度集成的系统级芯片,广泛应用于各种嵌入式系统设计领域。 在zyboz7从入门到进阶-2的学习过程中,可能涵盖了以下知识点: 1. **FPGA基础**:了解查找表(LUT)、触发器(FF)和分布式RAM等基本结构,并学习如何使用硬件描述语言(HDL,如VHDL或Verilog)设计数字逻辑电路。 2. **Zynq SoC架构**:理解包括可编程逻辑部分(PL)和处理系统部分(PS)在内的Zynq-7000 SoC组成。通常情况下,PS包含ARM Cortex-A9或Cortex-A53多核处理器。 3. **Zybo Z7板卡特性**:熟悉Zybo Z7开发板的硬件资源,如GPIO引脚、DDR内存、以太网接口和USB端口等,并了解如何在实际项目中使用这些资源。 4. **HDL编程**:学习编写数字逻辑设计的方法,例如通过VHDL或Verilog控制LED灯的操作。 5. **Vivado工具应用**:掌握Xilinx的Vivado集成环境的各种功能和步骤,包括创建项目、设置硬件平台以及实现FPGA配置等操作。 6. **嵌入式软件开发**:了解如何在Zynq PS上部署Linux或其他实时操作系统(RTOS),并编写C/C++程序以与FPGA逻辑进行通信或控制LED灯的操作。 7. **IP核的应用和创建**:学习使用预定义的IP核,如AXI GPIO,并掌握自定义IP核的方法来满足特定需求。 8. **调试技巧**:了解如何利用硬件调试工具(例如JTAG接口)以及Vivado提供的功能进行问题排查。 配套工程提供了一个实例供学习者参考和实践。如果在创建LED控制项目时遇到困难,可以通过下载该配套工程并与自己的代码对比来找出差异并解决问题。这种方法有助于快速定位错误,并加深对理论知识的理解。 通过分析这个配套工程,“zyboz7从入门到进阶-2”资源包为Zybo Z7的学习者提供了一个实用的实践平台。“led_2”可能表示关于LED控制的一个改进或扩展版本,或者是一个更复杂的设计示例。这有助于进一步提升学习者的技能水平。
  • Kotlin实战:入门
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    本书旨在帮助读者掌握Kotlin编程语言,内容涵盖基础知识、语法特性以及高级应用技巧,适合初学者和有经验的开发者阅读。 《Kotlin从入门到进阶实战》专为Kindle设计,涵盖了从基础语法到高级应用的全面讲解。本书循序渐进地介绍Kotlin语言的基础知识,并通过项目案例深入探讨使用Kotlin结合Spring Boot进行服务端开发及Android应用程序开发的实际操作技巧。读者不仅能系统掌握Kotlin编程的核心技能,还能深入了解如何在实际项目中运用这些技术。 全书共14章,主要涵盖以下内容:Kotlin概述、基础语法介绍、类型系统和可空类型的使用方法、面向对象编程中的类设计与实现、函数式编程的技巧及扩展功能的应用等。此外还包括集合处理、泛型应用以及文件I/O操作等相关技术,并且详细讲解了正则表达式和多线程开发。 本书还特别介绍了如何利用Kotlin创建领域特定语言(DSL)、运算符重载及其约定规则,元编程与反射机制等内容。最后两章分别探讨了将Kotlin集成到Spring Boot服务端应用程序中以及使用该语言进行Android应用的开发实践。 《Kotlin从入门到进阶实战》内容清晰且案例丰富,非常适合想要学习或深入了解 Kotlin 的读者群体,无论是初学者还是希望提升技能的专业人士都可从中受益。这本书同样适合有经验的 Android 和 Java 开发者以及其他编程爱好者参考使用,并适合作为技术培训课程的教学材料。
  • Python大Spark编基础PPT模板.pptx
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    本课程提供全面的Python、大数据处理以及使用Spark进行高效数据分析的基础与高级知识。通过丰富的案例和实践项目,帮助学员掌握数据科学的核心技能,适用于从入门到专业的各个阶段学习者。 **Python大数据之Spark编程基础与提升** Spark是大数据领域的一款高效、通用并行计算框架,在处理大规模数据方面具有内存计算的显著优势,极大地提升了计算效率。本课程深入讲解如何利用Python进行Spark编程,并旨在提高学员对Spark的理解和应用能力。 ### 第1章 Spark入门 #### 1-1 Spark简介与启动方法 Spark的核心理念在于提供快速且通用的大数据处理平台,支持批处理、交互式查询、流处理及图形计算等多种工作负载。启动Spark涉及配置环境变量以及创建SparkContext等步骤;对于分布式集群,则需配置Hadoop等相关依赖。 #### 1-2 案例:使用Spark分析商品数据 此部分通过实际案例展示如何利用PySpark读取、转换和分析商品数据,包括数据导入、清洗及统计分析等基本操作。 #### 1-3 案例:使用Spark交互式分析商品数据 Spark的交互特性使得数据分析人员可以在Jupyter Notebook环境中实时查看结果。本案例演示了如何进行此类互动性较强的分析工作。 ### 第2章 Spark的数据预处理与分析 #### 2-1 案例:电影用户行为分析 此部分探讨使用Spark对电影数据执行用户行为的前期准备,包括构建用户画像及挖掘其模式等操作。 #### 2-2 案例:基于内容的电影数据分析 本节介绍如何提取并处理关于影片类型、演员与导演等相关信息以备后续推荐系统或分类任务所需的数据特征。 #### 2-3 案例:分析观众评分数据 通过研究用户对不同电影的评价,可以更好地理解用户的偏好,并为建立更加精准的推荐算法提供支持依据。 ### 第3章 Spark机器学习中的特征提取 #### 3-1 one-hot向量原理与应用实例 在机器学习中常用的预处理步骤之一是特征编码。本章节将讲解one-hot编码的工作机制及其具体操作示例,以帮助学员掌握如何将其应用于实际数据集当中。 #### 3-2 Spark的特征抽取技术一 Spark提供了强大的工具用于执行如转换、选择等任务。此部分详细说明了使用MLlib进行此类工作的方法和实践案例。 #### 3-3 Spark的特征抽取技术二 进一步深入探讨更复杂的特征构造与组合技巧,以增强模型训练效果。 ### 第4章 Spark机器学习核心应用 #### 4-1 Spark SQL库简介 Spark SQL是处理结构化数据的关键组件之一,它结合了SQL查询和DataFrame API的功能特性,使用户能够轻松地执行复杂的数据操作任务。 #### 4-2 Spark的机器学习库ML介绍 作为Spark的一部分,MLlib包含了各种监督式与非监督式的算法、模型评估工具以及调优选项等资源。这些都为构建高效的学习系统提供了便利条件。 #### 4-3 实战演示:利用Spark ML建立机器学习模型 通过具体示例来说明如何使用MLlib实现分类、回归及聚类任务,从而帮助学员掌握实际操作技巧和方法论。 ### 第5章 公司项目实战案例:基于Spark的电影推荐引擎开发 #### 5-1 推荐系统设计与协同过滤算法应用 本节将重点介绍利用Spark构建个性化推荐系统的策略,并详细讨论了如何实现包括基于用户的协同过滤等在内的多种推荐机制。 #### 5-2 提升推荐准确度和覆盖率的方法论探讨 深入剖析优化现有推荐引擎的具体措施,从而达到提高性能、增加用户满意度的目的。 ### 第6章 使用Spark完成Hadoop作业 #### 6-1 商品数据分析实例解析 本部分展示了如何使用Spark来处理并分析商品数据,并与传统MapReduce方法进行了对比以说明其优越性。
  • PSS/EIEEE格式转换MATLAB
    优质
    本简介介绍一款将电力系统仿真软件PSS/E输出数据转化为IEEE标准格式的MATLAB程序。该工具旨在促进不同仿真平台间的兼容性与互操作性,简化数据交换过程,助力电力系统的分析与优化工作。 本资源包含两个MATLAB程序,用于将PSS/E RAW文件转换为IEEE COMMON FORMAT。这两个文件对数据列的理解有所不同:raw2cfd-psasp代码生成的数据较为确定且可被综合程序导入;而raw2cfd则能额外生成可用于PST的bus line数据。尽管本资源处理的是较旧版本的RAW格式,但可以作为蓝本进行修改以适应新的RAW文件。 附件中的《PSSE实验指导教程.pdf》提供了关于pss/e和ieee的数据格式说明,可供参考。 另外建议:如果为了研究目的需要使用自定义模型,则最好不要依赖于综合程序。因为综合程序在UD功能方面存在很多问题,并且一旦出现问题排查起来较为困难。相比之下,PST和PSAT作为开源项目,在遇到问题时更容易处理。