新安江三水源模型Python流量计算程序

比较了两种注氮流量计算方法的优缺点。 提出了一种以工作面通风量为主要影响因素的计算方法，简化了计算步骤。 通过实例分析了注氮前后采空区自燃三带的变化情况。

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

为了优化车站人流量的计算，采用MATLAB和图论分析方法对六个车站进行了等效处理。这一方法关注有效人流量概念，并考虑观众群体组成结构对购物需求的影响。

该程序利用1963年Chen过冷沸腾流的相关性计算管道壁温度，基于入口压力、管壁压力的初始估计值和三个常数：A、B、C。其中，A = h_pbS，其中h_pb为池沸腾系数，S为Chen抑制因子；B = h_c，其中h_c为强制对流系数；C = h_c(Tsat - Tbulk) - q''，其中Tsat为入口压力下管道中水的饱和温度，Tbulk为整体流体的温度，q''为管道到流体的热通量。此程序基于Magnus Holsten上传的Steam表格。

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

基于 Matlab 的云模型计算程序，挺适合那些又模糊又带点随机性的数据。它的核心是三个参数：期望值、熵和扩散度，听着有点抽象，其实就是用来数据大致分布的。整个程序逻辑清晰，从数据预到模型构建、特征提取都有，适合拿来直接跑一跑，也方便你改成自己的项目风格。 比如说你要传感器数据、用户行为预测之类的，数据不稳定又偏模糊，用传统的统计方法不太稳，这时候云模型就派上用场了。而且用 Matlab 搞这套东西，图形可视化也挺直观，调参也方便。代码结构也比较清晰，各模块分得细：参数估计、模型生成、可视化啥的都有。 嗯，压缩包里基本上该有的都有了，拿来当教学案例也不错。如果你以前没接触过云模型，建议先了解下

提供一种高效算法，用于计算点云数据中每个点的法向量，并附带测试数据，方便验证算法效果。

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。

计算并生成电场左旋和右旋分量的幅值和相位图像。