数据精度

C++ 高精度乘法算法，实现任意长度整数相乘。

实现高精度整数除法，支持高精度除以低精度的操作。

MATLAB精度检验代码-DNB是一种用于评估和比较基于任务的功能磁共振成像去噪方法的框架。其性能指标为交叉验证的准确性，通过评估对任务相关响应的估计来评估预测滞后数据的准确度。DNB包括MATLAB编写的三大组件：fMRI数据（适用于21个数据集）、自动评估去噪方法的代码框架以及多种去噪方法的实现。要使用DNB，请将其添加到MATLAB路径中（addpath('DNB')），然后转到DNB目录并运行示例脚本。详细信息请参阅使用条款。

基于Chen等人的论文“用于域自适应的边缘化堆叠降噪自动编码器”，提供了MATLAB精度检验代码，实现和评估边缘化堆叠降噪自动编码器（mSDA）。代码同时提供了MATLAB和Python实现，后者是对MATLAB版本的严格翻译，并对变量名和注释进行了优化。此外，为了加速高维数据的处理，项目还包含了对该算法的快速近似实现。示例应用展示了mSDA在文档分类中的应用，使用了20个新闻组数据集进行演示。数据预处理过程包括停用词处理和特征选择，详细代码在process_data.py中实现。

在高精度整数的存储中，t数组采用右往左存储，每一位数字用一个字节表示，这样不仅方便打印，还能简化后面的乘除运算。t的符号位signbit为1（正）或-1（负），而tlastdigit则代表最高位对应的下标。 void print_bignum(bignum *n) { if (n->signbit == MINUS) printf(\"-\"); for(int i = n->lastdigit; i >= 0; i--) printf(\"%c\", '0' + n->digits[i]); printf(\" \"); }

损联接分解吗? 解：(1) πAB(F)={A→B，及按自反律所推导出的一些平凡函数依赖} πAC(F)={A→C，及按自反律所推导出的一些平凡函数依赖} πAD(F)={A→D，及按自反律所推导出的一些平凡函数依赖} (2)ρ相对于F是无损联接分解(解法如下题)。 (3)πAB(F)∪πAC(F)∪πAD(F)={A→B，A→C，A→D},没有满足B→C，D→C函数依赖，因此ρ相对于F的这个分解不保持依赖。 5.15设R=ABCD,R上的F={A→C，D→C，BD→A},试证明ρ={AB,ACD,BCD}相对于F不是无损联接分解。证明：(本题用到教材p114页定理5.4：如果R的分解为ρ={

该项目基于 James Hays 教授在 2013 年秋季“场景识别”课程中的演讲内容，利用多种特征提取技术，对包含 15 个类别、每类 100 张图像（共计 1500 张图像）进行分类。项目运行步骤：1. 从 CS143 页面获取框架项目，并将数据文件夹复制到该项目的工作目录中。2. 项目需要 VLFeat 和 Matlab 图像工具箱，安装 VLFeat 后，需将 proj3.m 文件中的 run('~/Documents/MATLAB/vlfeat-0.9.19/toolbox/vl_setup') 行替换为实际路径。3. 运行 proj3.m 文件，项目将对 data/test 目录中

这是一个完整的Matlab程序，利用高斯混合模型（GMM）实现说话人识别功能，识别率高达95%以上。

相移法提取瑞雷波频散曲线，通过快速矢量传递算法正演计算对比，可利用均方差和相关系数判断提取精度。

在比较运算中，从符号位开始逐位比较高精度整数。如果一个数为负，另一个数为正，则返回正数；反之返回负数。若较大数的位数大于较小数，则返回正数乘以较小数的符号位；反之返回负数乘以较小数的符号位。逐位比较每个数字，若较大数当前位大于较小数当前位，则返回负数乘以较小数的符号位；反之返回正数乘以较小数的符号位。若所有位数相同，则返回零。