可重现性

Sixin Zhang, Emmanuel Soubies和Cédric Févotte的研究展示了TL-NMF算法在非负矩阵分解中的可辨识性。该代码通过Python（版本3.6）安装包TLNMF进行复现。研究结果包括一个随机矩阵示例，展示了算法在数据处理中的应用。

想要打造一个更具亲和力的网站吗？这篇文章教你如何在 30 天内打造符合亲和力标准的站点，覆盖了 Bobby 指导原则、W3C Web Content Accessibility Guidelines 的各项要求，以及美国联邦政府的 Section 508 指导原则。教程不仅内容详尽，还了可直接应用的技巧，你确保网站对更多人群友好。包括盲人、视障、色盲、智障人士以及那些使用特殊浏览设备的人群。适合新手和有一定经验的前端开发者，快来看看如何提升网站的可访问性吧！

主要了岩石可钻性提取的问题，针对建模难、精度差等难点，提出了基于自适应双链量子遗传算法优化 BP 神经网络的方案。通过对大量数据的和优化，提升了岩石可钻性模型的准确性和效率。具体来说，通过优化 BP 神经网络结构，克服了传统方法中常见的初始权值不稳定和泛化能力差的问题。对于不同类型的岩石，提取的可钻性参数也显著提高，适用于复杂地形的钻井工作。对于从事类似领域的你，会觉得这种优化方法蛮实用的，是在精度要求高的环境下。

文献结果的复现。这份Excel文件是Rocu0001ıo Deanna等人在2023年发表于《New Phytologist》期刊的文章《Fossil berries reveal global radiation of the nightshade family by the early Cenozoic》的附件。我已将用于NMDS分析的数据单独保存在这里，以便使用。

Python 的 Spark 插件库，离线装起来还挺方便的，适合搞大数据或者机器学习的你。Spark 的pyspark就是个好东西，用 Python 写分布式计算，体验比你想象中轻松。嗯，安装方式也灵活，在线装也行，离线装更快更稳——你只要下个压缩包，解压配置下环境变量，几分钟搞定。Sparkcore是核心，大数据靠它，内存计算，响应快，容错性也不错。再加上Sparkstreaming，实时数据流也不在话下，比如日志、实时监控场景合适。搞机器学习？Spark 也有自己的MLlib库，各种算法都有，分类、聚类、协同过滤一把抓，配合管道机制，建模流程挺顺的。你还可以玩玩更高级的Spark ML，统

Matlab开发：可滚动、可缩放的多通道数据显示功能。

要重现屏幕截图，可以使用以下MATLAB开发技巧：定义数据 x=1:100 和 y=sin(x/50)；在subplot(121)中绘制散点图和线图plot(x,y,'r.',x,yx/100,'b^')；导入图像数据img=importdata('cameraman.tif')；在subplot(122)中显示图像imagesc(img)，设置颜色映射为灰色；添加矩形框rectangle('Position',[100 20 50],'EdgeColor','b','FaceColor','y')；在图像上添加文本text(20,20,'你好','Color','g')。

HeidiSQL是一款图形化界面，用于简化MySQL服务器和数据库管理。该软件允许用户浏览数据库、管理表格、浏览和编辑记录以及管理用户权限等功能。

利用可拓学的观点，对属性约简与数据挖掘进行了形式化，引入了计算算子和计算型变换，从而更加精炼地阐明了它们的本质。

SQLite数据库不仅可以打开*.db，还可以打开svn数据库。