变量计算

提供一种高效算法，用于计算点云数据中每个点的法向量，并附带测试数据，方便验证算法效果。

利用Excel表格轻松计算抽样误差和样本量：1. 将数据输入B列，自动计算方差。2. 设定置信度（90%或95%）。3. 输入允许的抽样误差以估计样本量或输入样本量以计算抽样误差。

计算并生成电场左旋和右旋分量的幅值和相位图像。

使用Matlab和Excel进行高斯正反算的批量计算。正算时，在Excel的第一列输入纬度，第二列输入经差；反算时，将坐标输入到sheet1，椭球参数放置于sheet2，中央经线放置于sheet3。技术手段为确保计算准确性提供了有效支持。

本表格基于Excel平台，提供螺旋矩形柱钢筋用量的自动计算功能。支持用户自定义修改参数，以适应不同工程需求。

简洁直接的 matlab AHP 程序，对经常做层次的小伙伴还挺友好的。代码不长，逻辑清晰，输入判断矩阵后，直接帮你搞定特征向量迭代，适合快速测试和教学演示。 用的是 幂法 来近似特征向量，虽然不是最精确的做法，但胜在快而直观。像这样： disp('输入判断矩阵 A(n 阶)'); A = input('A='); [n, n] = size(A); x = ones(n, 100); y = ones(n, 100); m = zeros(1, 100); m(1) = max(x(:,1)); y(:,1) = x(:,1); x(:,2) = A * y(:,1); 运行方式简单，直接贴

广联达2011工程量计算软件，配备174驱动程序，适用于全国通用计价标准以及行业 specific 计价规范。

词向量的商品推荐算法，用起来还挺顺手的，尤其是你要做个推荐系统时，直接用 Python 搭一套 embedding 模型就能跑起来。训练语料用得好，效果还真不差。 embedding 的计算逻辑其实不复杂，就是把文本或者商品标签转成向量，做个余弦相似度匹配，谁离得近就推荐谁。跟 word2vec 那套思想差不多，熟悉 NLP 的你肯定上手快。 像我之前做电商类项目时，就用这种方式搭了个基于标题词向量的推荐系统。响应也快，代码也简单，维护起来也方便。你要是想试试看，建议从小规模文本数据开始练练手，数据干净、结果也直观。 相关的资料我也挑了几个，像Spark MLlib 的 ALS 算法实战，还有

比较了两种注氮流量计算方法的优缺点。 提出了一种以工作面通风量为主要影响因素的计算方法，简化了计算步骤。 通过实例分析了注氮前后采空区自燃三带的变化情况。

现在，CO2SYS版本3为MATLAB和GNU Octave提供了计算海洋CO2系统变量的能力，并能有效传播不确定性。该版本支持碳酸根离子、碳酸氢根、溶解CO2、铵和硫化氢的输入。用户可以选择KSO4常数、KF常数（包括Perez和Fraga（1987）的更新）以及总硼分为三种不同的选项。此版本还包括更新的偏导数计算和误差传播例程，以确保计算准确性和一致性。更多功能和变更内容详见README文件。