快速点云法向量计算

词向量的商品推荐算法，用起来还挺顺手的，尤其是你要做个推荐系统时，直接用 Python 搭一套 embedding 模型就能跑起来。训练语料用得好，效果还真不差。 embedding 的计算逻辑其实不复杂，就是把文本或者商品标签转成向量，做个余弦相似度匹配，谁离得近就推荐谁。跟 word2vec 那套思想差不多，熟悉 NLP 的你肯定上手快。 像我之前做电商类项目时，就用这种方式搭了个基于标题词向量的推荐系统。响应也快，代码也简单，维护起来也方便。你要是想试试看，建议从小规模文本数据开始练练手，数据干净、结果也直观。 相关的资料我也挑了几个，像Spark MLlib 的 ALS 算法实战，还有

简洁直接的 matlab AHP 程序，对经常做层次的小伙伴还挺友好的。代码不长，逻辑清晰，输入判断矩阵后，直接帮你搞定特征向量迭代，适合快速测试和教学演示。 用的是 幂法 来近似特征向量，虽然不是最精确的做法，但胜在快而直观。像这样： disp('输入判断矩阵 A(n 阶)'); A = input('A='); [n, n] = size(A); x = ones(n, 100); y = ones(n, 100); m = zeros(1, 100); m(1) = max(x(:,1)); y(:,1) = x(:,1); x(:,2) = A * y(:,1); 运行方式简单，直接贴

Matlab开发：修正三角形网格法向量计算。对三角形网格（面片）进行法向量计算的过程进行了优化。

% [circFun, rad, C, n] = circleArc3d(A,B,T) % ％在3D空间中构造一个弧线，该弧线穿过点A和B，并且在A点处通过T指定的切线向量。 % %输入： % A =起点% B =终点% T = A处的切向量% %输出： % circFun = @(t) =当t从0到1时从A插入到B % rad =弧线的半径% C =弧线的中心% n =弧线所在平面的法线单位% %注释： %如果不带参数运行，那么这个函数会自动%调用一个测试程序，将随机数据集的结果可视化。

利用Excel表格轻松计算抽样误差和样本量：1. 将数据输入B列，自动计算方差。2. 设定置信度（90%或95%）。3. 输入允许的抽样误差以估计样本量或输入样本量以计算抽样误差。

这篇资源详细介绍了在Matlab中实现矩阵特征值与特征向量计算的多种方法，包括幂法、反幂法、位移反幂法、雅可比方法、豪斯霍尔德方法、实对称矩阵的三对角化、QR方法以及求根位移QR方法。内容涵盖了实验报告和例题分析，为数值分析和数值代数领域的学习者提供了丰富的学习资料。这些资源不仅全面，而且经过整理和优化，确保能够满足专业学术需求。

计算并生成电场左旋和右旋分量的幅值和相位图像。

使用Matlab和Excel进行高斯正反算的批量计算。正算时，在Excel的第一列输入纬度，第二列输入经差；反算时，将坐标输入到sheet1，椭球参数放置于sheet2，中央经线放置于sheet3。技术手段为确保计算准确性提供了有效支持。

本表格基于Excel平台，提供螺旋矩形柱钢筋用量的自动计算功能。支持用户自定义修改参数，以适应不同工程需求。