曲线阶数

展 BOM 的分阶程序，逻辑清晰、结构直观，挺适合做 ERP 系统的物料清单拆解。尤其多层级 BOM 展开的地方，跑得快、也稳。适配像 Oracle、用友 U8、金蝶 K3 这些平台都还不错，SQL 脚本也友好，能直接嵌进去用。 多层级展开那块做得蛮精细，不只是一级一级拆，还能分清物料来源、用途，节点清楚。像你要在 U9 系统里批量查询 BOM 结构，用它的脚本一套上，响应也快，省了不少事。 它比较实用的地方是可以跟 ACCESS 配合用，适合一些旧系统或者日文版本的转换场景。还有一点不错，MongoDB 那块视图转换也能搭，换个角度看 BOM 更直观。要是你做 K3 或者 Oracle 的，

各种差分方案的数值比较项目，最适合你想搞清楚 CFD 里前向、后向和中心差分到底差在哪。Sreetam Bhaduri 用 MATLAB 写的，代码风格清爽、结构清晰，适合边跑边理解。项目重点就在于：用一份代码对比了三种常用的差分方法，看看谁更稳、谁更准、谁更快，适合你平时做模拟前预估效果。 前向差分简单，写起来快；后向差分稳，误差小；中心差分精度高，但对网格有点挑。代码里不仅有算子实现，还有误差、残差图、可视化，适合你拿来做教学演示，或者做自己项目里的参考模板。 文件Assignment_1_CFD_1a_c.m是主程序，定义好网格、初值边界、调用不同方法的函数，画图结果。你也可以直接改参数

PAUL框架用于曲线特征的实现，在低信噪比图像中进行子像素曲线特征的预先提供的无监督学习。

在 PictureBox 中绘制曲线，使用 Line 等函数生成曲线。

该函数使用公式 n!/(n-k)! 计算所有可能的排列数，其中 n 表示样本中所有元素的数量，k 表示选择的元素数量。

Squarezzle是数独游戏的新版本，由MATLAB开发。

使用Python判断给定数字是否为回文数，即正序和逆序读值相同。

非线性拟合的 Logistic 曲线，蛮适合拿来那种“S”型增长趋势的场景，像用户增长、药物反应这些都能用得上。用 MATLAB 来搞挺方便的，是配合fminspleas这种函数，拟合效果不错，收敛也快。 Logistic 模型本身就不算复杂，核心就是把那种逐渐趋于饱和的趋势用一个函数表达出来。你只要喂进去一些采样点，用最小二乘法一拟，拟出来的曲线贴合度还挺高的。 想系统了解的，推荐看看Logistic 回归那篇，讲得清楚，代码也直白；还有这篇使用 Fminspleas 进行 FMI 高效非线性回归拟合，对非线性优化做了比较细的拆解，适合搞深入点的同学。 用 MATLAB 跑起来的速度也挺快，

理解ＲＯＣ的正确用法，深入了解概念。

动态曲线绘制 (MFC) 基于数据库数据，利用 MFC 框架实时生成动态曲线图。