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个人对各类算法的总结，并包含MATLAB实现示例。

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简介：
通过对Matlab中各类算法的编程实现进行归纳总结，本书汇集了Floyd算法、贪婪算法、数据拟合、模拟退火算法、神经网络以及遗传算法等一系列M代码，并附有相应的学习手册。内容涵盖图论等多个领域，旨在为广大读者提供丰富的学习资源，鼓励大家积极下载、学习和交流经验。

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  • 个人归纳的各类算法及MATLAB实现
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    本资料汇集了作者对多种经典算法的理解与归纳，并提供了相应的MATLAB编程实现。适合学习和研究算法及其应用的技术爱好者参考使用。 本段落归纳了在MATLAB中的多种算法实现方法，包括Floyd算法、贪婪算法、数据拟合、模拟退火算法、神经网络和遗传算法等。此外还介绍了遗传退火法及图论等相关M代码与学习手册的内容，欢迎下载并进行交流学习。
  • [CommunityToolkit.Mvvm个人总结] 3. Validator 示例
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    本文为《CommunityToolkit.Mvvm》系列文章之Validator部分的个人学习总结，通过示例代码详细介绍如何使用Validator进行属性验证。 CommunityToolkit.Mvvm个人总结：3. Validator-Demo
  • C++示例（包含各类小程序）
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    本合集提供了多种用C++编写的实用小程序示例，涵盖算法、数据结构及基本编程技巧，旨在帮助学习者理解和掌握C++语言的应用。 用C++编写的各种小实例是学习C++的好例子，包括各种接口程序和字符处理程序等。
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    本教程介绍经典的K-Means聚类算法原理及其在MATLAB中的实现方法，并提供具体的应用实例以帮助理解。 k-means聚类算法及MATLAB代码机器学习与数据挖掘实验 目录： - 实验内容 - 小组成员：队长张奥翔；队员何锦辉、王浩辉、吴振廷。 - 文件/目录说明 - 实验一 多源数据集成、清洗和统计 - 题目：广州大学某班有100名学生，需要从两个不同的数据源汇总学生的资料。第一个数据源来自数据库，第二个来源是一个txt文件。由于课程成绩存在缺失、冗余或不一致的情况，请使用C/C++/Java程序实现对这两个数据源的一致性合并，并完成每个学生样本的数值量化。 - 要求： 1. 合并后的数据读入内存后，统计所有来自北京的学生各门课程成绩的平均分； 2. 统计在广州生活且在第一门课得分超过80分、第九门课得分高于9分的男生人数； 3. 比较广州和上海女生体能测试成绩的均值，判断哪个地区表现更佳； 4. 计算学习成绩与体能测试成绩之间的相关性（即九个科目分别对应于体测成绩的相关系数）。 - 实验二 数据统计与可视化 - 题目：在实验一清洗后的数据基础上进行进一步的数据处理，包括但不限于统计分析和图表展示。
  • 多个DOA估计的MATLAB实现示例，包括MUSIC、ESPRIT和JADE算法
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    本项目展示了在MATLAB环境中利用MUSIC、ESPRIT及JADE三种经典算法进行多方向到达信号估计的具体实现方法。 我收集了多种DOA估计算法的MATLAB代码，包括MUSIC、ROOT-MUSIC、2D-MUSIC、ESPRIT、Unitary-ESPRIT和JADE等算法，这些代码简单易懂，并且我已经测试过它们可以无错误运行。
  • Vue.js学习精华实例（个人总结）
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    本资料汇集了Vue.js学习过程中的关键知识点与实用技巧，并通过具体实例帮助读者加深理解与应用。 基于Vue.js开发的移动前端示例包括聊天窗口、消息列表和tab切换功能。
  • Python贪心算法示例总结
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    本文章主要介绍了几种典型的使用Python实现的贪心算法示例，并进行了详细的总结和分析。通过具体代码演示了如何高效解决问题。 本段落实例讲述了Python贪心算法：1. 找零钱问题：假设只有 1 分、2 分、5 分、1 角、2 角、5 角、1 元的硬币。在超市结账时，收银员希望将最少数量的硬币找给顾客。那么，给定需要找回的零钱数目，如何求得使用最少硬币的数量呢？ ```python def main(): d = [0.01, 0.02, 0.05, 0.1, 0.2, 0.5, 1.0] # 存储每种硬币面值 d_num = [] # 存储每种硬币的数量 s = 0 # 拥有的零钱总和 ```
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  • MATLAB示例：各类MATLAB学习案例
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    本书提供了丰富的MATLAB学习案例，涵盖多个应用领域，旨在帮助读者通过实践掌握MATLAB编程技巧和解决实际问题的能力。 在“MatlabSamples-master”压缩包里包含了一系列与MATLAB相关的学习案例，涵盖了机器学习算法、图像处理以及MATLAB GUI等多个重要领域。作为一款强大的数学计算软件，MATLAB广泛应用于科研、工程计算及数据分析等领域。接下来将详细介绍这些领域的基本概念及其在MATLAB中的应用。 1. **机器学习算法**： - MATLAB提供了丰富的工具箱来支持各种机器学习方法，包括神经网络、支持向量机（SVM）、决策树和集成学习等。通过案例分析可以了解如何利用MATLAB构建并训练模型，例如使用神经网络解决分类或回归问题，应用SVM进行非线性数据的分类，并采用随机森林技术选择特征及预测结果。这些例子有助于你掌握在实际场景中运用机器学习的方法和技术。 2. **图像处理**： - MATLAB强大的图像处理工具箱为图像分析和操作提供了丰富的资源。案例可能包括了从读取、显示到预处理（如去噪和平滑滤波）的全过程，以及特征提取技术（例如边缘检测与角点识别）、变换方法（比如傅立叶变换及小波变换），还有增强和恢复图像质量的技术。通过实际操作这些案例，你将能够掌握图像处理的基本流程及其常用函数。 3. **MATLAB GUI**： - MATLAB的GUI功能让用户可以创建交互式的应用程序，在数据分析、实验控制以及可视化等领域非常有用。示例可能展示了如何使用GUIDE（图形用户界面开发环境）来建立按钮、文本框和滑块等元素，并定义回调函数以实现用户互动，结合MATLAB代码完成特定任务。通过学习这部分内容，你可以掌握为自己的项目定制专属的MATLAB界面的方法。 4. **MATLAB基础**： - 压缩包中可能还包含有关MATLAB基本语法及编程技巧的例子，例如矩阵运算、循环结构、条件语句和函数定义等。这些都是使用MATLAB进行高级应用的基础知识与技能，掌握这些内容将有助于你更好地理解和编写MATLAB代码。 5. **数据分析**： - MATLAB是处理大量数据并执行统计分析的强大工具，支持绘制图表及进行数据挖掘工作。案例可能涵盖了从导入到清洗、探索性数据分析（EDA）、建模直到结果可视化的一系列步骤。通过学习这些实例，你将提高在MATLAB中进行数据分析的能力。 总结来说，“MatlabSamples-master”提供了丰富的实践案例供用户参考和练习，无论你是初学者还是有一定经验的使用者都能从中获益匪浅。深入研究并动手操作这些示例可以让你更熟练地掌握MATLAB用于机器学习、图像处理及GUI设计等方面的应用技巧，并进一步提高工作效率与技能水平。
  • Matlab中的简易遗传算法代码 - 包含两个实例的 Genetic Algorithm 实现
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    本资源提供在MATLAB环境中实现简易遗传算法(GA)的代码及教程，包含两个具体应用示例，适合初学者学习和实践。 在MATLAB中最简单的遗传算法实现包含两个例子，这两个例子的主要区别在于CalFitness.m和PlotModel.m文件中的内容有所不同，其余部分通用。 第一个例子的目标是求解函数z=sinx+cosy+0.1(x+y)的最大值，在这个例子里，CalFitness.m和PlotModel.m中都包含了相关的注释以解释实现细节。 第二个例子则涉及一系列给定的点。具体来说，这些点的数据如下： | 序号 | x | y | |------|----|----| | 1 | 1.4|3.6 | | 2 | 2.7|0.1 | | 3 | 1.5|6.9 | | 4 | 4.6|3.6 | | 5 | 5.2|1.2 | | 6 | 5.6|2.7 | | 7 | 8.2|3.5 | | 8 | 3.8|2.1 | | 9 | 4.6|2.9 | | 10 | 8.7|3.3 | 该例子的目标是利用欧式距离公式求解一系列点中的某个点，使得这个点到其余所有点的距离之和最小。直接运行代码即可得到这个问题的解决方案。 这两个实例展示了遗传算法在不同场景下的应用方式，并且通过对比CalFitness.m和PlotModel.m文件的不同实现方法来体现这一灵活性。