MATLAB与Python实现WMD算法差异对比

K-means 聚类算法一直是数据中常用的一个技术，今天推荐的这个资源正好了 Java 和 Python 两种实现方式，挺适合那些想对比这两种语言的实现效果的开发者。它通过设计一个名为MyPoint的类来表示二维坐标点，并在此基础上进行 K-means 聚类。你可以看到从点的创建到聚类结果输出的全过程，适合用来学习和了解 K-means 的原理。 其实，MyPoint类的设计也蛮巧妙的，包含了距离计算等方法，方便用于计算每个点与其他点的距离。而且它的随机生成数据功能也挺实用，可以确保实验数据的复现性。，如果你也在做聚类，试试这个资源，你更深入地理解算法。还不错的资源！

LEACH-PY是一种基于TDMA的MAC协议，专为降低无线传感器网络中能耗而设计。它通过聚类和简化路由协议优化了数据传输，簇头负责数据聚合和传输至基站。算法通过随机选择簇头来优化能耗，提高网络寿命。LEACH-PY在Python中的实现与MATLAB版本相比，具有更高的灵活性和易用性，适合于各种应用场景。

本项目用卷积滤波器和Matlab代码进行信号处理的实现，帮助初学者掌握信号处理的基本理论。用户可以通过研究变量和观察变化影响，获得扎实的基础知识。对于专家，特别是那些从Matlab转向Python的用户，此项目也提供了重温基础的机会。每个Python文件都是可执行的，能绘图或显示输出。以下是一些关键示例： 1_sinusoids：执行正弦采样的样本。 2_dftAliasing：展示正弦曲线的别名现象，如f + (k * fs)的别名为f。在此示例中，3 + (2 * 100) = 203 Hz的别名为3 Hz。注意，FFT的幅度为（Amplitude * N）/ 2。 3_phase：显示

5.2 规模测算 5.2.1 功能点计数 软件规模测算应基于项目功能描述，采用功能点方法进行。在预算阶段，宜采用预估功能点计数法测算未调整的功能点数。测算前，需依据可行性研究报告或类似文档明确项目范围及系统边界。项目范围描述文档应包含基本业务需求，并进行初步的子系统/模块划分，对各子系统或模块的基本用户需求进行描述或说明，以确保可根据该文档进行预估功能点计数。 预估功能点方法测算软件规模的公式如下： UFP = 35 × ILF + 15 × EIF …………… (1) 式中： UFP——未调整的功能点数，单位为功能点； ILF——内部逻辑文件数量，单位为个； EIF——外部接口文件数量，单

DB2 和 Oracle 的开发差异，真的是一上手就能感觉出来的那种不一样。虽然都是大厂的数据库系统，但从数据库实例的概念，到日常开发里数据类型的选择，再到存储过程的写法，处处都藏着坑。像你平时写PL/SQL习惯了，突然到DB2上用SQL/PL，语法结构差不多，但调试体验和执行机制还是有点区别的；再比如Redo Log和Transaction Log，名字不同，机制也不完全一样，用错了就导致日志还原出问题。这份对比总结挺全的，结构也清晰，基本把开发中会踩到的点都梳理了一遍，尤其是数据库对象和数据类型的差异，写得细。跨库迁移项目，或者你要对接多库环境，拿来参考合适。如果你最近在搞DB2和Orac

MySQL和Oracle的差异详细描述了两种数据库从创建到增删改查、再到数据处理的全过程，以及不同命令的写法差异。结合实际项目，可以快速区分两种数据库的不同之处，帮助开发者在选择合适的数据库时做出明智的决策。

对比两个数据表间的差异。

该函数实现了归并排序算法，该算法源自约翰·冯·诺依曼于1945年提出的经典排序方法。使用方式如下：通过输入向量，调用融合函数进行排序。该脚本还通过多次执行该算法并与MATLAB内置的SORT函数进行对比，计算排序的成功次数及所花费的时间。根据实验结果，归并排序的实现表现良好且正常运行。用户可通过提供不同的向量来测试其性能，看看是否存在其他潜在的异常或优化空间。@ACx // 2013年2月。

这段Matlab代码展示了对比差异方法如何用于估算“专家乘积”方法的模型/概率分布参数。代码生成的数据来自两个高斯分布的乘积，这两个高斯分布具有特定的均值和标准差。目标是在只给出数据的情况下，预测这两个高斯分布的均值和标准差。 该代码基于Hinton等人关于对比差异的论文。 对于两个均值和标准差分别为$mu_1，sigma_1$和$mu_2，sigma_2$的高斯分布，其乘积与具有以下均值和标准差的正态分布成比例： $$ mu = frac {mu_1 sigma_2 ^ 2+ mu_2 sigma_1 ^ 2} {sigma_1 ^ 2 + sigma_2 ^ 2} $$ $$ sigma