使用Matlab从BodyParts3D数据库提取文件要素代码

NeRVEclustering 文件要素提取代码解析

NeRVEclustering: Matlab 代码解析这段代码实现了 NguyenJP, LinderAN, PlummerGS, ShaevitzJW, L 等人提出的 NeRVEclustering 算法，用于从文件中提取关键要素。核心功能: 数据读取: 从指定格式的文件中读取数据。特征提取: 应用 NeRVEclustering 算法，识别并提取文件中的重要特征。结果输出: 将提取的要素以特定格式进行保存或展示。代码结构: 代码可能包含以下部分: 数据预处理: 对读取的数据进行清洗和转换，使其符合算法输入要求。 NeRVEclustering 算法实现: 包含算法的

Matlab 12 2024-04-30

Matlab代码提取文件要素的数据驱动平衡模型

该存储库通过数据驱动的平衡模型学习主要的物理过程，提供了关于数据驱动优势余额分析的代码和详细信息。代码重现论文结果，并探索其他系统中的主导平衡。使用了开箱即用的scikit-learn算法，无需额外导入库。包含了以下示例笔记本：1. Burgers方程的简单PDE模型；2. $ \mathrm{Re} = 100 $圆柱涡旋唤醒的不确定性分析演示；3. 湍流边界层的平衡区域与两种缩放比例的一致性分析。详细数据来源见附录A。

Matlab 13 2024-08-03

MATLAB DICOM要素提取代码

matlab 的 DICOM 操作工具是那种你一用就觉得“还挺顺手”的小工具。能读取、写入 DICOM RT 文件，尤其适合医疗图像啥的。它用的是 MATLAB 自带的dicominfo()、dicomread()这些老熟人，搭配起来稳。如果你用 Mac，跑 MATLAB 8.3 到 8.5，那基本可以闭眼上，兼容性不错。安装也简单，复制.m文件或者直接git submodule add一把搞定，代码也清爽。嗯，适合那种想快速上手做点 DICOM 的你。

Matlab 0 2025-06-25

用Matlab编写文件要素提取代码-Kyle_protofolioYunpengLiu'sPersonalHomepage

泰坦尼克号的沉没是历史上最臭名昭著的海难之一，发生在1912年4月15日。这艘标志性的客轮在处女航中与冰山相撞后沉没，造成了2224名乘客和机组人员中的1502人死亡。由于船上救生艇不足，导致了这一悲剧的发生。尽管有些幸存者能够侥幸获救，但某些人似乎比其他人更容易生存。面对这一挑战，我们要求您建立一个预测模型，以数据驱动的方式回答以下问题：什么样的人更可能在泰坦尼克号沉船事故中生还？我们将使用旅客的个人数据（例如姓名、年龄、性别、社会经济舱等级等），通过深入进行特征工程和多管道模型集成，达到86.35%的预测准确度，揭示谁能够幸存下来。

Matlab 12 2024-09-29

d3_mpq暗黑3数据提取工具

从暗黑破坏神 3里扒数据？d3_mpq干这个挺顺的。命令行用法简单，几行指令就能搞定 MPQ 文件的提取和。嗯，它不带数据，你得自己找 MPQ 文件，但好在格式清晰，和 smpq 配合起来用，效率还挺高的。你只要把 MPQ 目录丢到项目里，比如： cd /foo/bar cp -r /你的 MPQ 路径/* /foo/bar/mpqs/ 跑命令： cd /foo/bar d3_mpq extract enUS_Text d3_mpq --csv 输出直接就是你能用的文本或 CSV，适合后续做数据挖掘或游戏内容。对了，它不是给小白准备的。如果你熟点命令行，想自己研究游戏文本、剧情、UI 字段

数据挖掘 0 2025-06-26

MATLAB代码变分贝叶斯线性和逻辑回归提取文件要素-VBLinLogit

MATLAB代码VBLinLogit提供了独立的MATLAB / Octave代码，用于执行变分贝叶斯线性和逻辑回归的文件要素提取。与标准线性和逻辑回归不同，该代码库假设先前通过变分贝叶斯推断调整的参数，以避免过拟合。具体来说，它支持完全贝叶斯版本的自动相关性确定（ARD），这是稀疏性提升的方法之前，修剪认为不相关的回归系数。线性回归的两个变体可用：使用ARD的变分贝叶斯线性回归假设权重向量先前为零均值高斯变量，对于该变量，沿协方差矩阵对角线的每个元素均由反Gamma超先验模型建模。没有ARD的变分贝叶斯线性回归。Logistic回归具有两个变体：使用ARD的变分贝叶斯logistic回归假设

Matlab 7 2024-10-01

Matlab环境下3D肺树重建代码提取工具

该项目利用Matlab环境和图像处理技术（如图像分割）从胸部横截面照片重建3D肺部结构。要求所有照片尺寸相同，并按名称降序排列。Matlab应用设计师可以在此实例中探索图像分割的应用。

Matlab 14 2024-09-24

使用Openblas在Node.js中实现线性代数的Matlab文件要素提取代码

Matlab文件要素提取代码lalg，与Node.js的blas / cuda集成。该模块将高效库集成到Node.js环境中，目前处于Alpha模式。已在真实的ML应用程序中测试，效果显著。安装简化，检查Docker文件以了解Linux的先决条件。底层数据类型为float，矩阵按列主要顺序存储以支持cuda。存在有限输入验证，后续版本将改进。提供svdp和pinvp等非阻塞选项。即将推出NVIDIA CUDA支持的Beta测试。Caffe集成。安装NPM安装LALG时需要注意先决条件，例如Node.js版本需为7.2.0以上。

Matlab 15 2024-08-12

使用seed.rs和actix构建的简化Jira克隆的Matlab文件要素提取代码

Matlab文件要素提取代码现已优化，使用了seed.rs和actix技术构建了一个简化的Jira克隆。服务器端采用基于Actor的异步后端，利用WASM技术实现超快速功能。前端部分通过功能丰富的客户端构建，支持项目邀请、消息发送和电子邮件通知，以及项目配置的灵活管理，包括时间跟踪、问题管理和用户权限。版本1.1.1的更新还包括了演员代码的重构，配置文件移动到./config目录，以及对上传头像和SCSS样式的优化。

Matlab 10 2024-08-12