紧致格式

Matlab开发：基于紧致模糊模型的粗糙集与细糙集，创建一种无需转换输入变量的易解释模型。

采用四阶紧致有限差分法，计算函数 f=tanh(k(x-1)) 在区间 (0, 5) 上的二阶导数。内部节点采用三点紧凑对称格式，边界节点采用单侧显式格式，并利用矩阵法进行求解。

在学习过程中，读者发现网上的翻译版格式混乱。因此，我们使用IEEE LaTeX论文格式按照原论文进行了翻译，希望读者可以对比原论文，快速理解Raft算法，节省时间。如果觉得翻译存在问题，可以到 GitHub 提建议或改进。如有侵权，请联系作者进行删除。

随机选取一致性MATLAB代码，新手可以多加关注，是很好的学习资料。

Corfu是围绕共享日志的抽象设计的一致性平台。CorfuDB对象是内存中的高度可用的数据结构，可提供线性化的读/写操作和严格可序列化的事务。CorfuDB基于同行评审的研究，请参见以详细了解软件体系结构和示例用法。Corfu基础结构可以在任何支持Java 8的系统上运行。我们对使用的存储类型没有任何要求，Corfu可与您的操作系统允许Java使用的任何设备一起使用：传统硬盘，SSD甚至NVM。我们还为不需要持久性的节点提供了内存模式。即使Corfu是分布式系统，您也可以仅使用一台机器就可以开始使用Corfu。

该工具可以将 MAT 格式的数据转换为 LIBSVM 格式的数据，并将转换后的数据保存为 TXT 文件。

数据模型的选择真的是离群检测的关键点，尤其是当你没法提前知道哪些数据是异常的那种。文中举了不少例子，比如高斯混合模型、基于回归的、最近邻的模型，优劣也讲得比较透。像你平时用GMM做图像，或者想搞点行为模式检测，这篇文章里的思路都能派上用场。对没标签的数据来说，靠模型本身来找异常值，是个常规又棘手的活，选错模型，结果真能南辕北辙。文章后面提到的“空间局部异常”的例子挺实用，比如做环境传感器数据时，局部温度突然变化，这种场景就吃模型的合理假设。建议你可以顺带看下这几个工具，像PyODDS这种离群检测库，用起来还挺方便的；还有GMM-Master，聚类类任务也能轻松搞定。，如果你常和“没标签的数据”

本包提供了浮点数在十进制和二进制IEEE 754表示之间的转换功能，该功能由四个脚本组成： float2bin：十进制浮点数转二进制字符串 bin2float：二进制字符串转浮点数 bitstr2vec：二进制字符串转二进制向量 bitvec2str：二进制向量转二进制字符串

基本句型： SELECT 字段名 FROM 数据表 示例： SELECT * FROM grade SELECT 学号, 姓名 FROM grade SELECT 学号, 姓名, 语文 + 数学 + 英语 AS 总成绩 FROM grade

本代码实现了将 Matlab 格式的图像标注转换为 Yolov4 格式。原始标注数据采用 .mat 文件存储，包含以下信息： bbox_x1：边界框左上角 x 坐标 bbox_x2：边界框右下角 x 坐标 bbox_y1：边界框左上角 y 坐标 bbox_y2：边界框右下角 y 坐标 class：图像类别标签 fname：图像文件名 Yolov4 格式要求的标注信息包括： object-class：目标类别 x_center：边界框中心 x 坐标 y_center：边界框中心 y 坐标 width：边界框宽度 height：边界框高度