稀疏矩阵技术手册 - 爱普生Epson维修指南
在第二章中,我们介绍了普通的MATLAB数组。当声明普通数组时,MATLAB会为每个数组元素分配内存。例如,执行函数a = eye(10),创建一个10×10的矩阵,其中对角线元素为1,其余为0,总共包含100个元素,但只有10个元素为非零值,其余为0。这种情况下的矩阵即为稀疏矩阵的示例。稀疏矩阵指的是大部分元素为0的大型矩阵。若定义矩阵b为10×10,其非零值元素分布为1、2、5等,那么矩阵相乘a * b将得到结果c,详细操作请参考www.52pdf.net。
Matlab
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2024-09-29
爱普生EPSON维修技术手册的个性化数据
除了一个GUI对象定义的标准属性以外,程序可以定义要控制的数据的特殊属性。程序员可以通过附加属性将任意类型的数据添加到GUI对象中,实现个性化定制。可以存储任意数量的数据。
Matlab
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2024-09-25
关系运算符-爱普生epson-维修技术手册
第三章分支语句和编程设计好的编程习惯遵循上述步骤编写可靠且易于理解的MATLAB程序。在大型编程项目中,编写程序所需的时间相对较少。Frederick P Brooks在他的《神话般的人月》一书中指出,对于大型软件工程项目,约三分之一的时间用于规划,六分之一的时间用于编写代码,近一半的时间用于调试。我们的目标是尽可能减少调试时间。通过充分的规划准备和良好的编程习惯,可以显著降低调试时间,减少错误数量,并帮助他人快速发现错误。伪代码作为设计步骤的一部分非常重要,它描述了算法的执行过程,并以一种易于理解的标准形式呈现,有助于转化为MATLAB代码。伪代码是MATLAB和自然语言的结合体,用简单明了
Matlab
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2024-07-17
大型程序的典型调试流程 - 爱普生Epson维修技术手册
图3.2展示了大型程序在整个程序被组合后的典型调试过程。一开始,程序被称为“alpha版本”,程序员和其他人员利用这一阶段来发现和修正其中的漏洞。随着大量错误的修复,程序进入“beta版本”,并开始向广大需要该程序的用户发布。用户在不同环境和输入条件下使用程序,发现并反馈错误给程序员。随着错误的修正,程序最终准备好面向公众使用。尽管本书中的程序规模较小,但我们依然遵循基本的调试原则。程序设计的基本步骤包括:清晰定义问题、确定输入输出、设计算法、转化为MATLAB语句、以及调试MATLAB程序。
Matlab
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2024-09-29
深入解析爱普生 LQ-1600K 打印机
爱普生 LQ-1600K:高效可靠的针式打印解决方案
LQ-1600K 是一款来自爱普生的针式打印机,以其卓越的性能和耐用性著称。它非常适合处理大量票据、报表和多联复印的需求。
主要特点:
高速打印: LQ-1600K 拥有出色的打印速度,可显著提升工作效率。
耐用性强: 견고한 설계와 뛰어난 내구성으로 장기간 안정적인 성능을 제공합니다.
多功能性: LQ-1600K 支持多种纸张类型和尺寸,满足不同打印需求。
易于使用: 操作简便,易于维护,即使是初学者也能轻松上手。
连接选项: 提供多种连接方式,方便与各种设备集成。
LQ-1600K 凭借其可靠性和高效性,成为企业和个人用
DB2
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2024-04-30
20个Weka机器学习数据集
该包含20个.arff格式数据集,源自机器学习和数据挖掘开源软件Weka。
数据挖掘
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2024-05-20
SPSS 20高级教程PPT
张文彤的 SPSS20 高级教程 PPT,内容是真挺实在的,讲得也不枯燥。你要是经常跑回归、做方差这些统计活儿,这套资料看一遍确实能省不少时间。PPT 里案例多,操作步骤讲得细,适合边看边练。
SPSS20的逻辑挺清晰,张文彤的方式也比较接地气,不是那种一板一眼的学术风。像多元线性回归、聚类这些常见模块,他都会带实际案例,数据也都是你能用得上的。
高级 SPSS20.张文彤 ppt.zip这个压缩包不大,资源比较干净,解压就能用,响应也快。如果你习惯用 PPT 自学,这一套是省心的选择。文件结构也清爽,不会找个目录都找半天。
顺手也可以看看这两篇文章,内容比较互补:张文彤深入探索 SPSS 1
统计分析
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2025-06-17
MySQL 面试20问
MySQL 面试20问
MySQL 中有几种数据类型?
什么是主键和外键?
如何创建一个 MySQL 数据库?
如何选择数据库?
如何创建一个表?
如何插入数据到表中?
如何从表中选择数据?
如何更新表中的数据?
如何删除表中的数据?
什么是索引?
如何创建索引?
什么是视图?
如何创建视图?
什么是存储过程?
如何创建存储过程?
什么是触发器?
如何创建触发器?
什么是事务?
如何使用事务?
如何优化 MySQL 查询?
MySQL
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2024-05-14
MovieLens 100K 10M 20M数据集电影推荐系统经典数据源
电影推荐系统里的经典数据源,非MovieLens莫属。100k、10M、20M 三个版本,数据量一步步升级,拿来练手或做项目都挺合适。尤其 10M 和 20M,样本量大,适合跑点复杂模型。
评分矩阵干净规整,用户、电影、评分时间都有,不用你费劲清洗,拿来就能用。适合做协同过滤、做矩阵分解,或者训练神经网络模型。
你要是用Pandas搞点初步统计,或者用Surprise 库直接套模型,都方便。数据结构就是经典的userId, movieId, rating, timestamp那种,起来没啥坑。
还可以配合可视化工具一起用,比如matplotlib、seaborn,做用户评分趋势,看评分分布也一
算法与数据结构
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2025-06-25