魔方算法

Matlab编写魔方游戏。任务是解决魔方的挑战。

号码的日常操作，真挺常见的，是做营销、客服或者数据的你，应该深有体会。像区号筛选、号码清洗、格式统一、去重这些，手动搞不但烦还容易出错。号码魔方工具_downcc就比较贴心，一口气帮你把这些事都办了，支持批量，效率高，响应也快。 筛选功能挺强的，比如你想找出某个城市的号码，或者只保留手机号，那就一句话的事。清洗方面也省心，像多余空格、乱七八糟的符号，它能一键搞定，格式也一律帮你改成规范的样子，像是 +86 138****8888 这种。 合并、去重这种事，手动对着几千条数据看，累不说，还容易漏掉重复。用工具自动跑一遍，省事还省心。你还可以直接从 Excel 或 CSV 导入，导出时对接到 CR

MATLAB 的图像能力加上魔方算法，居然还能玩出花来？这个项目用 MATLAB 做了个三阶魔方复原模拟器，自动、手动两种模式都安排得明明白白。你只要拍六张图，它就能识别魔方当前状态，一步步复原，整个过程还能动态演示，挺炫的。手动模式下还能自己点着玩，就像个虚拟魔方一样。 算法那块也不含糊，用了CFOP、ZZ之类的经典解法，配合搜索或者递归，找到一条高效的还原路径不在话下。图像这边主要靠imread、bwlabel这些 MATLAB 自带的工具函数，识别准确率也还不错，颜色分割那块做得挺细的。 图形界面是交互式的 GUI，点一下按钮就能模拟魔方转动，响应也快，适合拿来做教学或者练手。项目里有两

随着技术的进步，MorphFace项目利用Matlab编写，专注于生成人脸变形视频的源代码。该项目探索图像处理技术在视频编辑中的创新应用。

将魔方的54个彩色块按照标准排列输入，实现一键式导出解决步骤。此程序支持单独运行，也可与其他程序如Matlab颜色识别相结合，为解决魔方问题提供高效便捷的解决方案。

这个程序可以通过两种方式运行来求解魔方： 自动打乱模式 拍摄六张魔方图像，每面一张，并按照以下约定命名： 黄脸：Img1.jpg 橙脸：Img2.jpg 蓝脸：Img3.jpg 红脸：Img4.jpg 绿脸：Img5.jpg 白脸：img6.jpg 为了获得最佳检测效果，图像应该非常靠近立方体，尽量减少背景干扰，并确保光线充足。2. 将包含这些图像的文件夹存储在 Detector/Images 下。3. 打开 Detector/CVRubiksCube.m 文件，将第 2 行的 “ExampleSet” 更改为你的文件夹名称。 手动打乱模式 将您自己的打乱算法输入到求解器程序

作为算法领域的奠基性著作，《算法导论》为读者打开了通往算法世界的大门。它以清晰的思路、严谨的逻辑，深入浅出地阐释了各种基本算法的设计与分析方法。

DBSCAN 算法是一种基于密度的聚类算法，挺适合那些形状不规则的数据。在 Matlab 里实现 DBSCAN，可以帮你更轻松地发现不同形态的聚类，尤其在噪声数据时有用。核心思路是通过两个参数：ε（邻域半径）和minPts（最小邻居数）来定义一个点的密度。简单来说，如果一个点的邻域内有足够的点，那它就是核心点，核心点周围的点就会被聚在一起，形成一个聚类。实现这个算法的时候，你得数据，比如从 txt 文件读入数据，设置好ε和minPts这两个参数，选择合适的值才能得到靠谱的聚类效果。之后就是进行邻域搜索了，这一步比较重要，要用到 K-d 树之类的数据结构来加速查找。就是把聚类结果用不同颜色显示出

智能算法是各个领域如路线规划、深度学习中广泛使用的优化算法，是算法进阶的必备工具。主要涵盖遗传算法、粒子群算法、模拟重复算法、免疫算法、蚁群算法等一系列核心算法。实现版本包括Java、Python和MatLab多种选择。详细内容请访问TeaUrn微信公众号了解更多。

Apriori算法是用于关联规则学习的数据挖掘算法。它通过逐次生成候选频繁项集并从数据中验证它们的频繁性来识别频繁模式。