抽象数据类型Java图结构与交互设计

如果你对图论或者数据结构有一些了解，肯定知道有向图和带权图这些概念。其实，图这种抽象数据类型挺有意思的，是在实际问题时，带权图的应用真的广泛。从交通网络到社交网络，几乎都能看到它的身影。 在这份资源中，你可以了解如何通过 Java 接口来定义图结构，支持一系列操作，比如返回顶点数量、判断两个顶点是否相邻、删除顶点和边等等。是在编写算法时，这些操作方法重要。假如你正在做一个需要图算法的项目，这个接口设计会是个不错的参考。 如果你对图算法感兴趣，想了解带权图的各种操作方法，看看这篇内容应该会有。其实它在抽象数据类型的使用上有多值得借鉴的地方，是在交互设计和算法实现时。你可以从这些示例中学到如何高效

算法与数据结构 0 2025-06-18

关联规则隐藏算法研究

关联规则挖掘算法里的规则隐藏，真的是个挺有意思的方向。OSA 算法算是比较实用的一个，思路也蛮灵活。它不是单纯砍掉规则，而是通过加点东西、设点限制，把支持度和置信度搞低一点，巧妙隐藏那些敏感的信息。 你要是平时接触数据挖掘，尤其是做那种要隐私数据的项目，这篇论文就挺值得一看。讲得比较细，思路也比较清晰。重点是，它没有绕的数学公式，读起来还挺顺。 而且里面提到的优化策略，也能应用在类似的Apriori或多层关联里，大数据的时候还能顺带优化一下性能，效率也能提上去。实操性还不错。 建议你顺便看看这些相关文章：像Apriori 算法那篇就讲得挺清楚的，还有Hash Tree 优化的思路也蛮实用，是在

数据挖掘 0 2025-06-18

MATLAB导向滤波函数

导向滤波的 matlab 实现，真的挺实用的，尤其是搞图像的同学，应该都知道这个算法在边缘保留方面表现不错。这份guidedfilter.m资源，结构清晰、注释也比较友好，调试起来还挺方便的。 图像的细节增强、去雾、HDR 压缩这种场景都少不了导向滤波。你直接加载这个M 文件，给定引导图和原图，几个参数一设，滤波效果就能立马出来。 代码里的核心函数就是guidedfilter，基本是按论文原理一步步来写的，思路蛮清晰。如果你习惯用 OpenCV，也可以拿这个做参考，自己改写成 Python 版的。嗯，逻辑没那么绕，就是矩阵运算多点。 哦对了，下载资源的时候顺手看下这几个相关文章，也挺有用：

Matlab 0 2025-06-18

Relational Machine Learning for Knowledge Graph综述

知识图谱里的关系学习，真的是个挺有意思的方向。《A Review of Relational Machine Learning for Knowledge Graph》这篇文章就把图模型怎么用在知识抽取和表示上讲得挺清楚，尤其是潜在特征模型和统计关系学习这块，得还蛮细的。你要是做推荐系统、问答系统，甚至是图谱构建，看看准没错。 文章里的图模型，不是那种可视化图表，而是基于实体关系构建的知识图谱结构。比如两个概念之间的“属于”、“包含”关系，就能抽象成边和节点。再配合嵌入技术，能自动学出隐藏的语义关系，效率高还挺稳。 对了，里面提到的Latent Feature Models，你可以理解成让模型

算法与数据结构 0 2025-06-18

朋科PECU-ERP 1.4.5企业资源管理系统

朋科的这套PECU-ERP 企业资源管理系统还挺有意思，尤其适合做小生意的朋友或者搞个体的。界面不花哨，功能却蛮全的，像采购、仓库、销售、财务这些常见模块一应俱全，甚至还有员工管理、设备用品、运输 它最大的特点是以资源为中心，不是围着流程转。这思路就灵活，不管你业务怎么变，核心资产（人、财、物）都能跟上节奏。还有个“时光倒流”功能，意思是用之前不需要开账，先上手再补数据都行，不怕你还没建账业务就跑起来。 ACCESS当底层数据库，简单、稳定，兼容性也还不错，对硬件要求也低，家用电脑都能跑。部署也方便，本地局域网几分钟就能搞定服务器设置，速度也快，不用专门配什么昂贵设备。 还有个挺贴心的是12

统计分析 0 2025-06-18

Matlab基础与进阶练习题

Matlab 的练习题资源，内容覆盖还挺全面的，从基本概念到抽象数据类型，连常见的出错和输入输出方法也都有涉及。最妙的是，它不是那种干巴巴的讲理论，而是带例子讲操作。像复数 ADT、有理数 ADT这些定义，不只是写出公式，还顺带告诉你每个操作是干嘛用的，思路清晰。你如果是刚开始接触 Matlab 或者想系统复习一波基础，这套题解析还蛮值得一看。

Matlab 0 2025-06-18

生命游戏JavaScript Canvas实现

生命游戏的基础源码，适合刚入门前端或者信息学竞赛的小伙伴玩一玩。写法挺简单，结构清晰，用的基本是原生 JS 和 canvas，没太多花活儿。如果你在学图形、或者想自己实现一套小型模拟系统，拿它练手再合适不过了。 源码逻辑比较直白，细胞状态的切换全靠一组二维数组来模拟。写多了复杂页面逻辑的你，会觉得这样纯逻辑的代码，还挺有意思的。像这种每轮刷新一遍状态、再统一渲染的方式，和游戏开发中常见的Game Loop有点像。 页面渲染用的是canvas，不用你操心 DOM 性能问题，响应也快，关键是图形更新流畅。你可以在draw()里试着加点颜色变化，做成更炫的效果。或者加个控制面板，比如开始/暂停按钮，

算法与数据结构 0 2025-06-18

myGBVS MATLAB显著性检测代码

自己写的myGBVS，核心算法思路清晰，代码也写得挺干净，适合拿来练手或者二次开发。显著性检测这个方向，说白了就是找图里哪些区域“比较重要”。而GBVS就是靠亮度对比，来决定图像的“关注点”在哪。整个流程不绕弯子，从图像预、亮度差计算到显著图生成，一步步都能看懂。 导航是函数式的，直接调用myGBVS('xxxx.jpg')就能跑。预部分包括灰度化和直方图均衡，这两步可以提高对比度，方便后面的。后也不马虎，加了滤波和阈值，能去掉噪声，结果挺干净。 这套代码适合想入门显著性检测或者图像分割的你。应用场景蛮广，比如视频监控里自动识别移动物体，自动驾驶识别障碍，甚至医学图像里找病灶。代码结构清爽，变

Matlab 0 2025-06-18

实用多元统计分析自学与参考指南

多元统计的学习资料还挺难找的，但这本《实用多元统计》就蛮值得推荐给你。内容写得比较细，适合自学，也能当作参考书放在手边。不管是搞前端数据可视化的你，还是要配合后台数据的你，都能从这本书里抠出不少干货。 讲得比较系统，从基本概念到实际应用，层层递进。像什么主成分、因子这些内容，书里不仅讲原理，还搭配了示例，嗯，理解起来轻松多了。尤其是你平时用 R 或 Matlab 做数据的，这本书刚好能串起来。 相关的拓展资料也不少，我顺手挑了几个有用的链接，比如：多元统计学基础与应用学习资料、因子应用于多元统计学，还有 Matlab 统计学习工具箱。平时碰到复杂数据任务，这些都能帮上忙。 如果你刚入门，推荐先

统计分析 0 2025-06-18

数据挖掘经典论文合集

数据挖掘方向的资料真不少，尤其是论文这块，整整三大部分，干货挺足的。你要是最近在搞机器学习或者聚类，肯定能从里面翻出点有用的东西。嗯，我自己用的时候最顺手的是那篇关于聚类算法的，应用场景讲得比较接地气，看完就能上手。 数据挖掘领域的经典论文集合，分成三部分整理，逻辑清晰、分类还挺全的。适合平时喜欢翻资料、做调研的朋友。每篇文章都配好标题和链接，点进去就能直接看内容，响应也快，不用跳转好几层。 聚类算法的那篇文章，讲了好几种主流的做法，像是 K-means、DBSCAN 这类。里面还有应用案例，比如用在电信用户行为上，挺实用的。你做推荐系统或者画像建模，能直接套用思路。 还有一篇讲特征选择的，用

数据挖掘 0 2025-06-18