M/M/1 排队系统

利用Matlab编写M/M/1排队系统，准确展示到达和离去过程，以及平均队列长度的三维图像。

本项目利用MATLAB GUI界面，构建了一个M/M/N排队系统的仿真模型，并提供了完整的源代码。模型假设顾客到达时间服从泊松分布，服务时间服从负指数分布。 用户可以通过GUI界面设置参数，例如顾客到达率、服务率和服务台数量，并观察仿真结果，例如平均等待时间、队列长度等。

在网络基础仿真实验中，使用Matlab语言进行了M/M/1排队系统的仿真。该实验分析和评估排队系统的性能及其在网络基础中的应用。

小波变换代码-M_shift1.m zhengxing.m sub_m.m rank_c.m mulscale_edge.m mul_c.m max_c.m M_shift1.m local_max_mode.m local_max_dujiaoxian.m guiyi.m edge_link.m dayu_c.m combi.m

MovieLens 1M 的数据集真的挺经典的，适合想研究推荐系统又不想从零开始搞数据的朋友。数据量刚好——100 万条评分记录，够你跑模型也不会让电脑冒烟。用户信息、电影信息全都有，拿来练手协同过滤再合适不过了。 里面的评分跨度从 1995 年到 2009 年，跨度长、内容全，做冷启动、做时间滑窗实验都挺方便。你可以试试用户协同过滤，比如找出跟你口味相似的影迷，看他们都在看啥，再给你推荐类似的。 物品协同过滤也蛮有意思。你喜欢某部片子，就找相似风格的电影继续推给你。像计算余弦相似度、Jaccard 系数这些，在这个数据集上跑起来都挺顺畅。 要是你想玩点高阶的，也可以上矩阵分解或者深度学习的模

设计一个可修改的集合，并使用Gams执行例程的算法。

适用于macOS苹果M1/M2 ARM64处理器的DB.Browser.for.SQLite专用版本。这是开源数据库管理工具，用于浏览和编辑SQLite数据库。它拥有友好的用户界面和强大的功能，方便数据库管理。

MovieLens 1M数据集是一个稳定的基准数据集，包含来自6000名用户对4000部电影的超过100万条评分。该数据集发布于2003年2月。

详细解析了三菱M70/M700系列数控系统的报警信息，包括操作、硬件和软件报警，对理解系统工作原理、维护及故障排除具有重要意义。例如，操作报警包括近点挡块长度不足及参考点返回方向错误，处理方法包括调整挡块长度和校正轴选择方向。硬件报警如Z相未通过，需重新参考点返回。软件报警如超出行程极限，需要手动操作机床并检查限位开关。

数字信号实验必备PPT，包含详尽教程，建议先阅读PPT再进行操作。