mm1算法

北邮通信网实验中使用了mm1算法进行了实验，报告详细记录了实验过程和结果，并附带了可在matlab上运行的代码。

这个M文件模拟M/M/1队列模型，并生成详细图表，展示模型在到达间隔时间1/lambda变化期间的状态变化。

使用MATLAB进行排队模型仿真，展示MM1模型的吞吐率和平均等待时间曲线，并提供详细的注解。

基于 MATLAB APP 设计的灰色预测 G(1,1) 算法工具包，专为数据预测而打造。无需更改或调试程序，直接导入数据即可使用。 该工具包包含: 算法理论介绍 算法源代码 实例数据 使用教程 广泛应用于数据分析预测、数学建模竞赛（如全国大学生数学建模大赛、美国大学生数学建模大赛）等领域。

本专栏已更新至第10篇，此文集锦了前9篇关于算法的代码文件，涵盖递归算法、2种查找算法和10种排序算法。期待这份代码库能助你高效学习Python算法，如遇问题，欢迎随时交流。

凸包问题是指给定平面上n个点的集合Q，需要找出一个凸多边形P，使得Q中的所有点要么在P上，要么在P内部。本实验实现了基于分治思想的凸包求解算法。

算法全集1至30章完整版

本篇介绍了Snakes算法在MATLAB中的实现代码，主要用于图像分割和轮廓提取。代码通过迭代优化Snakes模型来拟合目标边缘。具体实现步骤包括： 初始化蛇形曲线，设定初始轮廓； 计算外部和内部力，通常包括图像的梯度信息； 根据这些力迭代更新蛇形曲线的位置，直到收敛； 输出优化后的轮廓。 该代码适用于基于图像梯度的轮廓提取任务，并提供了简单的调整参数接口，使得算法可灵活适应不同图像。通过运用此算法，可以实现精确的边缘提取和目标跟踪。 代码如下： % 初始化蛇形曲线 n=100; % 曲线点数 theta=linspace(0,2*pi,n); X=50+40*cos(theta); Y=

PrimalCR和PrimalCR ++算法可以在大规模数据集上进行协作排名，并且具有近似线性时间复杂度。代码下载论文已被KDD'17大会接受口头陈述（8.5%接受率），于2017年8月13日至17日在哈利法克斯作了口头报告。引用方式：Wu，Liwei，谢祖瑞和James Sharpnack。“近似线性时间的大型协作排名。”第23届ACM SIGKDD国际知识发现和数据挖掘会议论文集。 ACM，2017年。示例数据“MovieLens1m.csv”格式为：“用户ID，电影ID，等级”。

在数据结构的学习中，相关概念涉及到事件（Vi）的最早开始时间和最迟开始时间。具体而言，最早开始时间 ee(0) = 0，而对于其他节点，ee(j) = max{ee(i) + w()}，其中w()表示事件间的权重。最迟开始时间 le(n-1) = ee(n-1)，对于其他节点，le(i) = min{le(j) - w()}，这描述了从后向前推算任务开始的最晚时间。 这些概念通常在调度算法和时间优化的分析中得到应用，是构建复杂系统的重要基础。