embedding

这款Reversible Data Embedding Using a Difference Expansion算法可让你在图像中隐蔽数据，还能保证图像质量几乎不受影响，适合像医疗影像、版权保护这类要求高度精确的场景。算法核心在于差分扩展，通过计算图像像素间的差值来存储额外的信息。其优势是可以在嵌入数据后，轻松恢复原图，数据也能完整恢复，不会损坏图像的本质信息。MATLAB 环境下实现时，过程还算简单，核心操作包括像素预、差分计算和数据编码等。你可以在代码实现的过程中，细心调整不同的差分值来优化数据存储效果。嗯，想要深入了解如何实现，可以参考相关的示例代码，直接上手练习。这个技术的应用场景广泛

词向量的商品推荐算法，用起来还挺顺手的，尤其是你要做个推荐系统时，直接用 Python 搭一套 embedding 模型就能跑起来。训练语料用得好，效果还真不差。 embedding 的计算逻辑其实不复杂，就是把文本或者商品标签转成向量，做个余弦相似度匹配，谁离得近就推荐谁。跟 word2vec 那套思想差不多，熟悉 NLP 的你肯定上手快。 像我之前做电商类项目时，就用这种方式搭了个基于标题词向量的推荐系统。响应也快，代码也简单，维护起来也方便。你要是想试试看，建议从小规模文本数据开始练练手，数据干净、结果也直观。 相关的资料我也挑了几个，像Spark MLlib 的 ALS 算法实战，还有

HGE代码采用超图嵌入技术对多路关系进行建模。该代码对应论文《Modeling Multi-way Relations with Hypergraph Embedding》，发表于CIKM 2018。 目录结构： train_miss_final：模拟案例1（包含缺失数据），包含DeepWalk、LINE、HHE和HGE算法的测试。 train_nomiss_final：模拟案例2（不包含缺失数据），包含MC-AGA、DeepWalk、LINE、HHE和HGE算法的测试。 用法： 下载完整目录，保持原样。 在目录下运行以“go”开头的程序文件，即可获得论文中给出的实验结果。 致谢： 感

该程序使用 Matlab 实现了 小波变换 彩色图像的 水印嵌入 和 提取。通过小波变换对图像进行多尺度分解，将水印信息嵌入到高频子带中，从而保证图像质量的同时实现水印的隐蔽性和鲁棒性。程序支持彩色图像的处理，并提供了水印提取功能，确保水印信息可以在图像受到一定程度攻击后仍然能够恢复。

This Chaos Toolbox includes a full suite for calculating the largest Lyapunov exponent, as well as methods for simultaneously determining the delay time and embedding window. Additionally, the toolbox can calculate the box dimension and generalized dimension of time series data. The functionality of