张量解码

电梯 ID 卡解码的资源，适合想搞清楚 ID 卡数据结构或者搞 RFID 开发的朋友。嗯，资源不多，这种能拿来直接研究的还挺难找的。 电梯 ID 卡的卡号格式说复杂也不复杂，大部分就是16 进制编码+位移规则那一套，碰上厂商自定义的编码方式，就得靠你自己解。这个资源挺实用，直接能让你试着对照卡号数据。 你要是对RFID或者门禁系统做开发，这类卡号解码就是刚需。配合像C#K3RFID这样的工具用，效果更好。你可以看看这篇C#写卡与销卡的工具源码，配合使用挺方便。 想深入了解不同解码方式的区别，也可以看看迭代解码 vs 维特比解码的文章，虽然偏通信，但原理上有借鉴意义。 对了，别忽略编码方式，比如

这是在Matlab上实现的迭代解码与维特比解码比较分析，算法非常出色，与大家分享。

MATLAB 可实现不同多项式下不同长度的 CRC 编解码。

高效非凸正则张量完成的结构感知近邻迭代 matlab 代码。

Java 写 TensorFlow 张量相乘的代码，结构清晰，调用方式也比较直观。用Tensor对象搞定矩阵乘法，思路跟 NumPy 有点像，但又不失 Java 的稳。适合想在 Java 项目里跑点深度学习的你，轻松集成，不用折腾太多原生 API。

高阶 DTI 估计的 Matlab 脚本，用起来还挺顺。直接从扩散加权 MRI 数据里估张量，输出是正定或半正定的，稳定性不错。用的是 Barmpoutis 和 Vemuri 那篇 2010 年的方法，基础扎实，理论也靠谱。整个流程对 Matlab 用户蛮友好的，改改参数就能跑，适合搞高阶 DTI 建模的朋友试试。顺带还能看看其他配套资源，比如归一化脚本、质量检查工具，配合用效率更高。

专门跑Hierarchical Tucker分解的htucker toolbox matlab，在高维张量数据时，真的是个省心又省力的利器。比起传统的Tucker分解，这套工具用层次结构来搞定庞大的数据维度，压缩率更高，计算也更快。 支持的函数挺全，从初始化、分解，到重构、剪枝、可视化都有，操作方式也 MATLAB 风——用起来跟SVD那套感觉差不多，顺手。比如要压缩一个四维张量，分分钟就能搞定，甚至还能做特征提取。 实际用下来，像图像压缩、医学影像、甚至大规模推荐系统这种场景，都能直接上手。你只要用对函数，比如htensor结构初始化，再用分解函数一跑，出来的结果还能直接丢进模型里。 哦对了

解读WEKA算法执行后的输出信息，可以帮助你理解算法行为，评估模型性能，并进行后续的分析和优化。

HDB3编码解码仿真是一种广泛应用于数字通信系统中的技术，有效地处理信号的编码和解码过程。这种技术通过在信号中引入特定模式的电平变化来保持数据传输的可靠性和效率。在数字通信领域，HDB3编码解码仿真已被广泛采纳，以提高信号传输的稳定性和准确性。

Matlab最简单的代码标量，向量，矩阵和张量——沿代码介绍。在本课程中，我们将介绍线性代数中使用的基本数学实体。我们还将研究如何使用NumPy在Python中创建（和稍后操纵）这些实体。目标是使您能够：比较标量、向量、矩阵和张量，使用Numpy和Python创建向量和矩阵，使用转置方法转置Numpy矩阵。背景让我们首先定义一些数学实体，数据科学家在处理机器学习和深度学习算法时会经常遇到这些数学实体。这些实体用于存储、处理和表示我们的数据，而分析活动主要集中在操纵这些代数实体以为未知数据实体提供解决方案。标量是一个数字，与其他对象（通常是多个数字的数组）相比，标量是线性代数中最简单的实体。在文