Java-based

负梯度方向的直观，总能让人想起梯度下降这个经典算法。讲白了，就是从当前位置往目标函数下降最快的方向走。嗯，负梯度就是这么个“快车道”。你要是做过优化算法、神经网络或者机器学习相关的活儿，肯定绕不过去这个点。 页面里提到的kk ptxx +=+1和f 在点 kx 处的速下降方向，有点数学味儿，但其实核心思想简单——哪边下降快往哪走。要是你用过像sklearn、Matlab，或者自己手撸过C++优化逻辑，那你会发现这些资源链接还挺实用。 像这个sklearn实践分享，就挺适合想看代码实现的；而Matlab 实现 Adam 优化那篇，也不错，适合搞科研的同学参考。你要是图快，建议直接跳回归的梯度下降

The following differential schemes are used to solve the given problem: First Scheme: Combining equations (18), (21), and (22), we derive a differential scheme for solving problem (7). The general form is given as follows:[u^{n+1} = u^n + \Delta t \left( -\left( \frac{d^2 u}{dx^2} \right)^n \right

应用举例的代码资源里有个蛮实用的点子：用MATLAB跑马氏距离和线性分类，直接判断一个新厂家的产品能不能成为畅销品。说白了，就是拿历史 12 家厂的数据（包括式样、包装、耐久性），分类出哪种产品更受欢迎，看新来的得分是偏向哪一类。 评估维度也接地气：外观、包装、用得久——挺贴合真实商业场景的。不用自己造轮子，直接复制代码改下train和sample，跑一跑就有结果，响应也快。 代码本身也比较简单，核心就俩命令： [x1,y1] = classify(sample, train, group, 'mahalanobis') [x2,y2] = classify(sample, train, gr

基于重抽样的多重假设方法 [Peter H. Westfall, S. Stanley Young]

BCI Buffer是一个独立于平台且与语言无关的框架，用于构建Brain Computer Interface实验。它基于客户端-服务器体系结构，多个客户端获取数据并将其放置到中心数据和事件服务器。该服务器可用于Mac、Linux和Windows，并提供以下编程语言的支持：Matlab、Octave、Java、Python、C#和C。对于Matlab和Octave，还提供了信号分析、分类和示例演示的支持。重要提示：这是一个客户端-服务器体系结构，使用任何演示或运行时，至少需要一个正在运行的服务器（“缓冲区”）。

Oracle基于成本的核心原则

基于LSB的图像水印算法是通过MATLAB实现的，包含有实现的源代码和论文。该算法通过最低有效位（LSB）技术，嵌入水印信息于图像中，确保视觉质量不受影响，同时实现信息的隐藏与传输。

根据贝兹理论和空气动力学，风力机从风能中捕获并输出的功率Pw为：Pw=πρR²Cpv³/2。式中，ρ为空气密度，常取1.225kg/m³，R为风轮半径，单位为m；λ为风机叶尖速比；v为风速，单位为m/s；Cp为风机的风能利用系数，反映风力机吸收和利用风能的效率，由桨距角β和叶尖速比λ决定。叶尖速比λ是一个与风速v和机械角速度相关的函数，其公式为：λ=ωmR/v。将不同风速下的最大功率点连接，可以得到一条风力机的最大输出功率曲线，在该曲线上的功率均为风力机在不同风速下的最大输出功率，且该输出功率只与风力机的机械转速有关，其公式为：Pw=0.5πρR⁵Cpωm³/λ³。对于不同桨距角β，当桨距角β

基于关系数据库的工作流系统设计与实现 概述 档主要讨论了如何基于关系数据库设计并实现一个高效的工作流系统。工作流系统是指在组织内部，为处理特定业务流程而设计的一系列步骤，通过自动化工具管理和执行。基于关系数据库的工作流系统能够更好地支持复杂的数据查询和事务处理，从而提高业务流程的效率和可靠性。 关键知识点 关系数据库在工作流系统中的应用 数据存储: 工作流系统的数据模型设计是关键，通常采用关系型数据库来存储工作流定义、实例状态、任务状态等信息。 事务处理: 通过关系数据库的事务特性确保工作流中各环节操作的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID）。 查询优化: 利用SQL查询语言的强大功能

《基于Hadoop的商品推荐系统详解》在大数据时代，如何有效地利用海量用户行为数据，为用户提供个性化推荐，已经成为电商行业的重要课题。将深入探讨一个基于Hadoop的商品推荐算法，该算法利用MapReduce进行分布式计算，实现高效的数据处理，为用户推荐最符合其兴趣的商品。 Hadoop核心组件 我们要理解Hadoop的核心组件MapReduce。MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行计算。在商品推荐系统中，Map阶段主要负责数据的拆分和映射，将原始的用户购买记录转化为键值对；Reduce阶段则负责聚合这些键值对，对数据进行整合和计算。在这个过程中，YARN（Yet Anot