使用Matlab实现M/M/1排队系统

在网络基础仿真实验中，使用Matlab语言进行了M/M/1排队系统的仿真。该实验分析和评估排队系统的性能及其在网络基础中的应用。

本项目利用MATLAB GUI界面，构建了一个M/M/N排队系统的仿真模型，并提供了完整的源代码。模型假设顾客到达时间服从泊松分布，服务时间服从负指数分布。 用户可以通过GUI界面设置参数，例如顾客到达率、服务率和服务台数量，并观察仿真结果，例如平均等待时间、队列长度等。

小波变换代码-M_shift1.m zhengxing.m sub_m.m rank_c.m mulscale_edge.m mul_c.m max_c.m M_shift1.m local_max_mode.m local_max_dujiaoxian.m guiyi.m edge_link.m dayu_c.m combi.m

最近，我完成了一位老师布置的大作业，主题是关于分类器的组合（svm和NN）。在这里，我先分享了一个关于最近邻分类器的简单Matlab程序，希望能得到大家的意见和建议！

设计一个可修改的集合，并使用Gams执行例程的算法。

MovieLens 1M 的数据集真的挺经典的，适合想研究推荐系统又不想从零开始搞数据的朋友。数据量刚好——100 万条评分记录，够你跑模型也不会让电脑冒烟。用户信息、电影信息全都有，拿来练手协同过滤再合适不过了。 里面的评分跨度从 1995 年到 2009 年，跨度长、内容全，做冷启动、做时间滑窗实验都挺方便。你可以试试用户协同过滤，比如找出跟你口味相似的影迷，看他们都在看啥，再给你推荐类似的。 物品协同过滤也蛮有意思。你喜欢某部片子，就找相似风格的电影继续推给你。像计算余弦相似度、Jaccard 系数这些，在这个数据集上跑起来都挺顺畅。 要是你想玩点高阶的，也可以上矩阵分解或者深度学习的模

myErrorBar.m是一个用于在matlab中绘制图表的函数。它提供了一种简便的方法来展示数据的误差范围和变化趋势。使用myErrorBar.m，用户可以快速生成包含误差条的数据可视化，帮助分析数据的稳定性和趋势。这个函数在科学研究和数据分析中具有广泛的应用，为研究人员和工程师提供了一个强大的工具，用于可视化和解释实验数据。

AdaBoost是一种将“强”分类器构建为简单弱分类器的线性组合的算法。通过此演示，您将能够理解如何利用AdaBoost进行二维点的分类。具体实现请参考以下资源： 参考资料

例如，eomdateAN(2007,0)可以返回日期31.12.2006，eomdateAN(2007,-1)可以返回日期30.11.2006，eomdateAN(2007,-12)可以返回日期31.12.2005，eomdateAN(2007,13)可以返回日期31.01.2008。