Kolmogorov-Smirnov

通过重采样进行稳健关联测试这段代码蛮有意思的，主要是通过重采样测试两个 ECDF 是否独立，代码里会用 Kolmogorov-Smirnov 检验来比较条件分布和无条件分布之间的差异。你可以通过(1 - p_values)的中位数来得到结果，挺。如果你有更复杂的多维数据需求，代码也能轻松扩展，不怕数据复杂。你可以把它用在多场景，比如数据独立性检测或者做更深入的统计。如果你对重采样技术感兴趣，这个工具会对你有哦。

Similar Matrices and Quadratic Forms To solve the quadratic form, consider the matrix ( A = \begin{bmatrix} 0 & 1 & 1 & -1 \ 1 & 0 & -1 & 1 \ 1 & -1 & 0 & 1 \ -1 & 1 & 1 & 0 \end{bmatrix} ). Use the following code to calculate the eigenvalues and eigenvectors: A = [0, 1, 1, -1; 1, 0, -1, 1; 1, -1, 0

Matlab数据平滑代码，是由Shai Bagon编写的Matlab包装器，用于GraphCut算法。核心CPP应用程序由Olga Veksler编写。该算法通过图割有效近似能量最小化，详细介绍可见于Yuri Boykov、Olga Veksler和Ramin Zabih在IEEE Transactions on PAMI上的研究（2001年）及Vladimir Kolmogorov和Ramin Zabih的研究（2004年）。算法应用在视觉领域的能量最小化实验中。