沙门氏菌

本项目通过对公开基因组数据集的启发式挖掘，利用基于层次的种群结构分析，发现基因座并预测性状。我们使用ProkEvo平台处理Illumina原始序列，生成核心基因组比对、BAPS、MLST、SISTR、AMR定位、质粒鉴定和全基因组注释。FasTree用于构建核心基因组系统发育，而AKronyMer则用于构建细菌基因组之间的成对距离矩阵。所有数据挖掘和静态建模均使用自定义R和Python脚本完成。

BFO的详细代码已提供，可直接执行，并包含优化函数在Cost中。附带有注释，包括参数解释，便于学习。

Matlab 蔡氏电路仿真代码挺实用的，适合想用 Matlab 进行电路设计和仿真的同学。你可以通过几个链接直接下载相关的代码和工具，像是蔡氏电路的 MATLAB 仿真工具。你可以直接在 MATLAB 环境中运行这些代码，快速查看电路行为的模拟效果。对于一些电路和设计的需求，使用这些工具能够节省不少时间，代码也挺简洁，容易上手。如果你是做电路设计的，试试看这些资源，应该会对你有。

非酿酒酵母菌的多样性用起来还挺顺手的，尤其是你在做菌群结构或者 DNA 层面的研究时。支持多种DNA方法，兼容性也不错，导入数据方便，响应也快。界面嘛，说不上多炫酷，但逻辑清晰，上手没啥门槛。最方便的是你可以直接用一些主流的多样性计算方法，比如Shannon或者Simpson指数那类。导出结果也挺干脆，表格、图形一应俱全，省得你后面再折腾。顺带说一下，有不少相关的参考资料可以搭配着用，比如这个DNA 提取方法对比，对实验前期有。还有决策树方法和菌群优化算法也蛮有意思的，搞算法的朋友可以瞧瞧。，如果你刚好在做非酿酒酵母相关研究，又想找个轻量级的工具，不妨试试看。数据多样性搞清楚，后续会轻松不少哦

HanoiBachKhoaGroup OpenStack研究资料库 该资料库包含 HanoiBachKhoaGroup 关于 OpenStack 研究的文档和 Matlab 仿真代码。 贡献指南 OpenStack 一般问题： 贡献代码至 master 分支。 特定版本更新： 创建新分支并贡献代码至该分支。

马氏距离的数学建模资料，挺适合做聚类或者异常检测用的。哈工大那边整理的资源还蛮全，讲得不死板，例子也比较贴近实战，像你用过 PCA 或者 KNN 这些算法的话，接上手挺快的。是搞视觉搜索系统、用 MATLAB 建模的朋友，可以直接拿来做参考。

菌群优化算法是一种创新优化算法，其灵感源自菌群的集体行为。它通过模拟菌群在环境中寻找食物和交流的过程，为优化问题提供有效的解决方案。

介绍了基于马氏距离的视觉搜索系统。该系统使用 MATLAB 和 MSRCv2 数据集研究了不同的视觉搜索方法，包括颜色直方图、空间颜色、空间纹理以及上述方法的组合。报告中提供了详细的实验结果和分析，该系统在计算机视觉与模式识别模块评估中获得了满分。

MATLAB仿真工具DOCBAO研究CLI，支持从DOCBAO框架收集的新闻数据的处理和分析。适用于PC和笔记本电脑，方便记者、研究人员和标记员使用。工具支持自动数据检索、快速查询执行和数据导出到文件的功能。版本：1.1.0，作者：hailoc12，发布日期：2019年8月15日。

在经典的马氏链模型中，第n周的平均销售量为0.857架，略低于每周平均需求量1架的情况引发思考：为何这一数值稍低于需求水平？进一步估算显示，当销售量足够大时，需求不会超过存量，但若需求过高，则会超过当前存量。