高斯正反算批量计算的应用技巧

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。

这个数值分析方法在数据处理中具有显著效果，尽管高斯法曾经被广泛使用，但现在已经不再流行，我们仍然将其分享给大家。

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。

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。

计算并生成电场左旋和右旋分量的幅值和相位图像。

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。

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

广联达2011工程量计算软件，配备174驱动程序，适用于全国通用计价标准以及行业 specific 计价规范。

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