城市列表

这份列表包含了全国各个城市的详细信息，并已经按照SQL导入格式进行了索引，方便直接使用。

城市选择功能的开发里，cities.db这种全国城市列表数据库真的挺常见的，尤其是搞本地化服务的项目。这个数据库基本上就是个 SQLite 格式，轻量、方便、性能也还不错。里面通常会有城市名、拼音、经纬度这些字段，你可以直接拿来做搜索、展示啥的。要用起来其实也不难，比如在 Android 里你可以用 SQLiteOpenHelper 操作数据库，配合 RecyclerView 展示数据，响应也快。 按省份分类显示、拼音模糊搜索、离线下载，这些功能其实都可以围绕这个数据库来搞。比如你可以用拼音库配合搜索框，实现“输个 b 就出来北京、保定”的效果。数据多的话，建议用异步加载，比如 LiveDat

总结城市列表选择的实现方案，并展望未来发展方向。

从张量投影角度出发，介绍了基于非负分解模型的实现。第四章详细分析了算法的收敛性结果，第五章展示了实验结果，第六章讨论了模型存在的问题及未来研究方向。

这份城市数据已按字母顺序排列，可直接获取和使用。

全国 3165 个城市的 ACCESS 版列表，挺适合做那种下拉地址选择的，尤其在微信小程序或者表单页面里用着挺顺手的。字段也整理得比较规范，拼音、简称、排序字段全都带上了，拿来就能直接上手。 ACCESS 格式的数据表，对搞后台表单的小伙伴友好。你用ComboBox绑定个查询，响应也快，逻辑也清晰。如果你是做微信小程序的，那种城市列表组件正好可以借这个数据源。 像是用position: absolute来控制定位菜单，或者写城市检索功能时跑个首字母筛选，这份数据都挺合适的。尤其是像全国联动那种三级地址选择，拿这个当中间层数据就比较省事。 我还顺手翻了下相关的实现文章，有总结思路的，有贴代码的

研究现状包括我们在第二章中的工作，探索张量的基本概念，如佗模式积和张量分解模型，例如CP分解和非负张量的氐秩分解。第三章介绍了非负张量逼近的投影方法，包括经典的非负梯度下降算法和非线性高斯赛德尔迭代。第四章则分析了算法的收敛性，讨论了模型的KKT条件和算法收敛性定理。

3.3.2交替方向乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers，简称ADMM）主要解决一类如下等式约束凸优化问题。考虑增广拉格朗日函数，ADMM算法是增广拉格朗日乘子法的一种推广形式，其规范化迭代格式简单且高效。

将列表转换为数组。

1.1 RGB图片... 1.2三阶张量的几何直观图... 1.3三阶张量的子张量片段... 2.1三阶秩一张量=uuW... 2.2三阶张量的CP分解... 2.3三阶张量的Tucker分解... 5.1 NTPM和NTF的逼近误差与iter#的曲线... 5.2 NTPM和NTF的逼近误差与iter带的曲线... 5.3 NTPM和NTF特征提取效果图... 5.4 NTPM和NTF的逼近误差与iter带的曲线... 5.5 NTPM和NTF特征提取效果图以及重构图像... 5.6 NTPM和NTF的逼近误差与iter孝的曲线... 5.7 NTPM和NTF重构的人脸图像... 5.8 N