val1_1.m 游戏相关的Matlab开发

利用Matlab编写M/M/1排队系统，准确展示到达和离去过程，以及平均队列长度的三维图像。

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

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。

在Matlab开发中，为生成(1,-1)的随机矩阵A，可以优化代码以避免循环。

Matlab开发：HeartVi1配备SimulinKnewBlockLibrary，引入了Simulink的新功能。

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

这款经典的蛇游戏不仅保留了原版的乐趣，还增加了迷宫等多种新功能。

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

MovieLens 1M数据集是一个稳定的基准数据集，包含来自6000名用户对4000部电影的超过100万条评分。该数据集发布于2003年2月。