支持数

该Quaternion类（Quaternion.h）在MATLAB中实现了多种常用功能，主要包括：四元数乘积、从单位四元数转换为旋转矩阵、基本插值（SLERP）和微分运算。此类不仅支持加法、四元数乘法、标量乘法等常规操作，还特别注重Modified Rodrigues参数化（MRP），即通过MRP更新实现了旋转和四元数导数的解析计算。此外，Quaternion类通过完全模板化的精度控制，可以自动处理不同精度的四元数对象或变量进行运算。该类具备强大的功能，支持直接操作四元数，无需借助外部库，能够实现从轴角、MRP、吉布斯向量等不同参数形式的初始化，并提供必要的转换和计算操作，保证了高效与精度的平

Squarezzle是数独游戏的新版本，由MATLAB开发。

使用Python判断给定数字是否为回文数，即正序和逆序读值相同。

该函数使用公式 n!/(n-k)! 计算所有可能的排列数，其中 n 表示样本中所有元素的数量，k 表示选择的元素数量。

统计 HDFS 空间占用的大数据作业脚本，挺适合日常运维排查用的。支持自定义目录和 TopN 数，一键就能筛出那些吃空间的大户。脚本逻辑也不复杂，响应也快，拿来就能用。你如果经常遇到 HDFS 快满，真可以试试这个。

网易云音乐的数据仓库搞得还挺系统的，是他们对流量数据治理这块的方式，思路清晰、落地性强。雷剑波讲的内容没那么晦涩，更多是那种‘怎么踩坑、怎么填坑’的经验分享，蛮值得一听的。 统一数仓体系的设计逻辑、埋点方案的优化，这些在实际项目里都绕不开。尤其你如果也在做数据建模、埋点治理，那这份资料可以说是有点启发性的。 讲得比较细的还有流量数据的管理策略，怎么把杂乱的数据整合起来，沉淀成有价值的数据资产，怎么设计数据规范，这些其实都是老问题，但网易的做法还挺有意思。 建议你搭配下面几篇文章一起看，像《企业数据资产建设实战指南》和《大数据数仓 5.0 模拟数据》，内容互补性挺强的。如果你是用Kafka搭建数

LeetCode 第 202 题探讨如何判定一个正整数是否为快乐数。快乐数的定义是：将一个正整数的各个位上的数字平方后求和，得到一个新的数字，重复此过程，如果最终能得到 1，则该数为快乐数；如果陷入不包含 1 的循环，则该数不是快乐数。 判定快乐数的关键在于循环判断。算法使用 HashSet 记录出现过的数字，如果在计算过程中，某个数字已经存在于 HashSet 中，则说明出现了循环，该数不是快乐数。

这是一个使用 Matlab 语言编写的数独求解程序，包含程序文件和相关文档，能够快速求解各种难度的数独谜题。 简单级别的数独可在 1 秒内求解。 困难级别的数独求解时间通常在 3-5 秒。

以下是我们使用Matlab解决数独问题的代码实现。

本程序用于查找三位阿姆斯壮数。阿姆斯壮数是指一个数字等于其每一位数字的立方之和。 程序逐位提取数字，计算每个数字的立方，并将立方和累加。如果累加和等于原始数字，则该数字为阿姆斯壮数。