位错密度

这款 Matlab 代码用于从 EBSD 数据中计算几何上必要的位错密度，简直是前端开发者必备工具。代码中包含了几个简洁的函数，像是GND_auto.m，用来计算 GND 值，调用它就行。对于不同材质，代码也了专门的doBurgers函数，包括体心立方、面心立方和六角密堆积材料的 Burgers 矢量设定。需要注意的是，cpp_curvatures.cpp是 C++源文件，运行时会显得比 Matlab 原生慢，所以用 C++做的挺高效的。mex文件是 Matlab 和 C++之间的桥梁，如果遇到问题可以通过mex命令重建。，Matlab 的实现简洁，适合做快速的计算和。如果你需要 EBSD 数

SQL 易错点整理 这份笔记总结了 SQL 练习中常见的错误，涵盖排序、分组、去重、连接等方面，并列举了一些 MySQL 和 Oracle 在使用上的区别。 1. ORDER BY, GROUP BY, DISTINCT ORDER BY: 对查询结果进行排序。 GROUP BY: 对查询结果进行分组，通常与聚合函数（如 SUM、COUNT、AVG 等）一起使用。 DISTINCT: 去除查询结果中的重复行。 2. SQL 连接 SQL 中的连接用于合并来自多个表的数据。常见的连接方式有： 内连接 (INNER JOIN/JOIN): 返回两个表中匹配的行。 左外连接 (LEFT

使用ORACLE时，即使是看似简单的问题，对新手来说也可能成为难题。今天我将这些问题进行了简单总结并分享给大家，希望能为大家提供帮助，并共同探讨。

基于煤层赋存条件、开采方式对煤质灰分的评估，计算了不同分区煤层煤质灰分预测值，为煤层群配采灰分控制提供参考。根据合理错距原则，设计配采方案，确保向选煤厂提供均质原煤。

提供一种基于密度峰值快速搜索，用于发现聚类中心的聚类算法 MATLAB 源代码。

该代码是基于 Rodriguez A, Laio A 发表在 Science 上的论文中提出的密度聚类算法实现。

这个资源库包含了我对《基于自适应密度的无监督高光谱遥感图像聚类》论文的实现，该论文参考自2014年的《Clustering by fast search and find of density peaks》。我在MATLAB中进行了大量修改，以优化参数设置和算法框架。

利用 MATLAB 开发的高级金融模型，深入了解期权定价中的风险中性密度。

密度聚类是一种无监督学习方法，通过分析数据点之间的相对密度来识别数据集中的聚类结构。这种方法特别适用于处理不规则形状、大小不一且存在噪声的数据集。在名为\"密度聚类数据集\"的压缩包中，包含多个经典数据集，用于测试和比较各种基于密度的聚类算法的效果。密度聚类算法的核心思想是将高密度区域识别为聚类，而低密度区域则作为聚类间的过渡地带。著名的算法包括DBSCAN，它能够发现任意形状的聚类。除了DBSCAN，还有OPTICS和HDBSCAN等改进型算法，用于理解数据的复杂结构和自动检测不同密度的聚类。这些数据集广泛应用于图像分割、天文数据分析和社交网络分析等领域。

基于麦克风密度的统计分析，优化阵列几何形状以提升沉浸式环境中语音信号波束形成性能。提出目标函数规则的优化算法，综合声源分布先验知识和声学场景概率描述，构建具有出色SNR性能的阵列。通过变异常规配置，克服常规阵列局限性，提供易于安装且具有良好SNR结果的阵列。