M/M/1模型

小波变换代码-M_shift1.m zhengxing.m sub_m.m rank_c.m mulscale_edge.m mul_c.m max_c.m M_shift1.m local_max_mode.m local_max_dujiaoxian.m guiyi.m edge_link.m dayu_c.m combi.m

利用Matlab编写M/M/1排队系统，准确展示到达和离去过程，以及平均队列长度的三维图像。

Matlab开发：Saitis钢琴模型m。新近开发的有限差分模型，专注于钢琴弦的耗损问题。

设计一个可修改的集合，并使用Gams执行例程的算法。

适用于macOS苹果M1/M2 ARM64处理器的DB.Browser.for.SQLite专用版本。这是开源数据库管理工具，用于浏览和编辑SQLite数据库。它拥有友好的用户界面和强大的功能，方便数据库管理。

在网络基础仿真实验中，使用Matlab语言进行了M/M/1排队系统的仿真。该实验分析和评估排队系统的性能及其在网络基础中的应用。

MovieLens 1M 的数据集真的挺经典的，适合想研究推荐系统又不想从零开始搞数据的朋友。数据量刚好——100 万条评分记录，够你跑模型也不会让电脑冒烟。用户信息、电影信息全都有，拿来练手协同过滤再合适不过了。 里面的评分跨度从 1995 年到 2009 年，跨度长、内容全，做冷启动、做时间滑窗实验都挺方便。你可以试试用户协同过滤，比如找出跟你口味相似的影迷，看他们都在看啥，再给你推荐类似的。 物品协同过滤也蛮有意思。你喜欢某部片子，就找相似风格的电影继续推给你。像计算余弦相似度、Jaccard 系数这些，在这个数据集上跑起来都挺顺畅。 要是你想玩点高阶的，也可以上矩阵分解或者深度学习的模

室内点云模型：降采样后包含 14,539 个点 噪音：存在少量室外噪音点

自动选择最优参数的armaforecast.m脚本，用 MATLAB 搞定 ARMA 模型建模这件事，还是挺省心的。你只要喂它一段时间序列，它会自己把p和q的最优组合找出来，连调参都省了，适合懒人快速上手。 armaforecast.m的逻辑还比较清晰，一边用 AIC 在不同的(p, q)组合间比来比去，一边看预测误差表现。你要做的，就是准备好数据扔进去就行了，连模型训练和预测一起搞定。 响应速度也还不错，一般几十上百个样本数据几秒就跑完，适合做一些初步或者批量测试。你要是想搭配 GUI 或者做成批脚本，用它也没什么问题。 另外我还找到几篇相关的资源，可以当拓展阅读看看，比如R 语言里的 AR

MovieLens 1M数据集是一个稳定的基准数据集，包含来自6000名用户对4000部电影的超过100万条评分。该数据集发布于2003年2月。