John D'Errico

实验设计的套路搞不清楚？John Lawson的《Design and Analysis of Experiments with R》就挺好用的，逻辑清晰，案例也实在。不光教你怎么设计实验，还顺手把数据收集、、解释一条龙给讲了，感觉像带你打了一遍副本，清清爽爽。 整本书比较接地气，不绕弯子，讲设计原理时就配上了 R 代码，像lm()、aov()这些用得顺手，搭配自己的数据直接上手，效率还蛮高。适合做 AB 测试、农业试验、工艺流程优化这种场景。 我当时用这本书做一个营销实验，设计方案、方差、事后检验全靠它搞定，R 的代码贴心到位，还不复杂。你要是以前只接触过方差表，不知道怎么搭建设计模型，这本

本书详细探讨了数据科学中的关键概念，包括高维空间、最佳拟合子空间、奇异值分解、随机图、随机漫游与马尔科夫链、VC维、聚类、主题模型、隐传播马尔科夫过程、图模型和信度传播。

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以imshow3D开头的图像展示工具，还挺适合想搞点 3D 花活的你。它跟imshow()差不多用法，但可以把图像贴到球体、圆柱体或者你自己定义的形状上。嗯，是那种真的贴上去，不是 PPT 上的“拟物效果”。默认是贴在一个圆柱体上，但你也可以自己传x, y, z坐标或者一个半径函数，来生成像圆锥、球体这种自定义表面。代码也不复杂，响应还快，配合colormap还能调出各种风格，热力图那种效果也有。举个例子：I = peaks(); imshow3D(I,'shape','sphere','colmap',hot(256)); 这样图像就能包裹在一个热热的球体上了，视觉效果直接。你也可以自己写个

关于 D3 的中文指南

3D 图像的 Haralick 特征提取，cooc3d 这个 MATLAB 小工具还挺方便的。它能把传统的 2D 纹理算法扩展到三维，直接帮你搞定共生矩阵那一套。你只要给它一份 3D 图像的灰度矩阵，它就能输出一堆纹理特征，像什么对比度、同质性这些，做分类、识别都挺好用。 cooc3d.m是主力函数，逻辑清晰，注释也不少。读取 3D 图像、计算共生矩阵、提取 Haralick 特征，全流程一条龙。你可以直接扔进自己的图像流程里，比如医疗 CT、地质勘探建模这些都挺适配。 用法也不复杂，cooc3d 了一些demo 数据和测试脚本，基本上照着跑一遍就能懂。如果你熟 MATLAB，应该几分钟就能上

用于1D AEM（或任何1D模型）反演的Matlab Trans-D代码示例，运行仅需在Matlab路径中包含/ include目录和子目录，按照编号顺序运行命名脚本。基于Blatter等人（2018）和Ray等人（2013，2012）的工作，来自机载瞬态电磁数据的跨维贝叶斯反演泰勒冰川。

The PlotClusters function is used for visualizing clustering data, such as the output from k-means, in 2D or 3D. The inputs include: Data: An m×d matrix, where m is the number of data points and d is the number of dimensions. IDX: An m×1 vector that associates each data point with a cluster. Optio

这对于处理时需要将3D图像转换为2D图像进行配准的情况非常有用，例如基于地标的薄板样条方法。

《RRT_Star算法在三维与二维路径规划中的应用》RRT（Rapidly-exploring Random Trees）算法是一种用于复杂环境中寻找机器人路径的有效方法，属于概率道路规划的一种。其核心思想是通过随机生成树节点并逐步扩展树来探索配置空间，找到从起点到目标点的可行路径。在此基础上，RRT*（RRT Star）进一步优化，确保路径逐渐收敛到最优解。 本压缩包“RRT_Star_Algorithm.zip”包含RRT算法在三维和二维环境下的实现，提供了在MATLAB平台上的源代码，用户可根据需求进行修改。MATLAB因其强大的可视化功能*，非常适合进行路径规划仿真。 2D环境中的RR