Self-Organizing Map

不确定数据的可视化一直挺烧脑的，尤其是那种来自位置数据库、传感器的数据，误差大不说，波动还频繁。余志文这篇论文就给了个还挺有意思的解法：直接上了一个不确定自组织映射（USOM）的神经网络模型，结合了自组织映射（SOM）和模糊距离函数，专门搞定这类“不靠谱”的数据。 自组织映射你听过，类似在高维数据里建个二维小地图，什么分布、聚类，一眼就能看出个。现在配合模糊距离，用概率的方式不确定数据，USOM 就能把这些“模糊”的点有效归类，结果在低维网格上可视化，嗯，直观多了。 论文还用最小生成树（MST）把这些网格神经元聚合成更大类群，逻辑清晰，也不复杂。举个例子，比如你想研究移动设备用户的分布行为，这

前端学习路线不清晰？skill-map-master.zip里的技能图谱还挺全的，从基础到进阶，条理清楚，结构也舒服。不光有HTML、CSS、JavaScript，还有React、Vue这些框架的脉络整理，适合一边学一边查漏补缺。 前端的 HTML 结构清晰好维护，CSS加点flex或grid就能玩出各种布局花样，JavaScript配点事件绑定，交互也挺顺的。像$('.nav-item')这种操作，新手刚上手也不算难。 框架部分整理得也蛮实用，比如React状态管理怎么配，Vue组件之间怎么通信，甚至连Vuex和Redux的核心概念都有标出来，方便你按图索骥地学。 除了前端，后端、大数据、测

SQL21自学通是一个非常好的资源，能够让初学者快速掌握SQL基础知识，真正是初学SQL的宝典。

该系统只有一个自由度。绳索的长度由它已经盘绕的角度phi决定。

自关联查询方法 GROUP BY/HAVING查询方法 确定Oracle数据库表中重复的记录 Exception into子句

在本篇文章中，我们将深入探讨自校正调节器控制器在MATLAB Simulink中的仿真。通过自校正控制技术，可以有效地调节系统的动态响应，使系统自动适应变化并提升性能。以下是仿真步骤： 1. 初始化模型- 打开MATLAB Simulink，新建项目文件并加载必要模块。- 设置输入和输出参数，使系统初步适应基本控制要求。 2. 配置自校正调节器模块- 在Simulink库中添加自校正控制模块，并对其参数进行详细设置。- 配置调节器的反馈路径，以确保控制器能够实时响应。 3. 运行仿真并分析结果- 启动仿真过程，实时监测系统动态响应。- 观察并记录控制输出的变化趋势，分析控制器的自校正效果。 通

MATLAB最大后验概率MAP准则代码提供下载。

自激感应发电机（SEIG）是一种无需外部电源激励的发电机，利用电磁感应原理生成电力。其工作原理依赖于转子与定子之间的相互作用，通过磁场的变化实现能量的转化。在MATLAB开发中，可以通过模拟SEIG的动态模型，分析其电气特性和性能表现，进而优化其控制系统和输出稳定性。

基于Map和Reduce的并行计算模型，是处理海量数据的重要工具。在这个模型中，数据被划分为初始键值对，并经过中间结果的计算和分布式存储。最终，通过聚合和数据重排阶段，将计算结果汇总并输出。

使用两种边界颜色和一种中心颜色创建颜色图。此方法在包含正值和负值时非常有用，中心颜色（通常为白色）代表零。用户可以定义边界和中心颜色，以及组成颜色图的段数。所有颜色输入需采用RGB三元组格式（例如[0 0 0]表示黑色）。生成颜色图后，使用：colormap(gca,newColormapName)上传到当前图形。请参阅函数文本（注释）以获取进一步的描述和示例用法。如果存在任何错误，请告诉我。