文章目录专栏文章（数学建模总结系列）一、背景综述二、常用格式&公式总结归纳1.基本格式和常识总结2.输出函数（disp）3.输入函数（input）4.字符串合并函数（strcat）5.数字转换为字符串函数（num2str）6.求和函数（sum）7.矩阵大小函数（size）8.矩阵复制函数（repmat）9.查找返回函数（find）10.提取矩阵中指定位置的元素11.Matlab中矩阵的运算12.Matlab中求特征值和特征向量13.矩阵与常数的大小判断运算14.判断语句三、总结专栏文章（数学建模总结系列）数学建模总结（一）——MATLAB快速入门数学建模总结（二）——层次分析法的理解与运用数学
功能需求有时候我们希望自己的App能向用户展示与众不同、富有创造力的酷炫视觉效果：如上图所示，我们制作了一款流光边框+微光滑动闪烁的3D透视卡片滚动效果。这是怎么做到的呢？在本篇博文中，您将学到以下内容功能需求1.3D透视滚动2.灵动边框流光效果3.背景微光滑闪（Shimmer）4.源代码总结结束语小伙伴们是不是都兴奋了呢？无需等待，让我们马上开始冒险吧！Let‘sgo！！！😉
数学建模系列_随机森林文章目录数学建模系列_随机森林【前言】【回顾】【简介】【正文】（一）理论部分1.随机森林的定义与特征2.集成学习（1）定义（2）特点与原理3.随机森林与决策树的关系4.构造随机森林的步骤（1）主要步骤（2）详细步骤5.随机森林的优缺点：（1）优点：（2）缺点：（二）实践操作1.应用于特征筛选（1）影响因素：（2）以UCIRaisin数据集为例2.应用于分类任务RandomizedSearchCV全局调优查看最佳参数组合GridSearchCV局部调优查看最佳参数组合预测输出3.应用于回归任务【前言】数学建模备赛内容参考视频：62随机森林模型基本原理_哔哩哔哩_bilibi
认识数学建模及美赛CONTNETS01数学建模和美赛02评奖原则03赛题选择04历年题型算法总结05美赛期间时间安排PARTONE数学建模和美赛什么是数学建模？很多事情无法直接凭借主观经验获取，需要用科学的方法进行解算，此过程便是数学建模。几乎所有的行业都要用到数学建模！预测一下明天的气温评价一下政策的优缺点分析一下理财产品的最优组合土地利用情况进行合理的划分预测一下小麦的产量找出标枪运动员最佳的投掷点涉及农业类、力学类、财经类、实证类、环境类、规划类……官方解释数学模型（MathematicalModel）是一种模拟，是用数学符号、数学式子、程序、图形等对实际课题本质属性的抽象而又简洁的刻画
文章目录赛题思路一、简介--关于异常检测异常检测监督学习二、异常检测算法2.箱线图分析3.基于距离/密度4.基于划分思想建模资料赛题思路（赛题出来以后第一时间在CSDN分享）https://blog.csdn.net/dc_sinor?type=blog一、简介–关于异常检测异常检测（outlierdetection）在以下场景：数据预处理病毒木马检测工业制造产品检测网络流量检测等等，有着重要的作用。由于在以上场景中，异常的数据量都是很少的一部分，因此诸如：SVM、逻辑回归等分类算法，都不适用，因为：监督学习算法适用于有大量的正向样本，也有大量的负向样本，有足够的样本让算法去学习其特征，且未来
需求threejs学习-3D地球实现：1、使用粒子效果模拟宇宙星空2、贴图、模型等资源的加载3、加载资源的监听4、效果合成器EffectComposer的初级使用5、在地球上设置坐标以及坐标涟漪动画6、标点间建立飞线7、简单动画建议先浏览一遍git地址上代码，并运行启动一下在进行学习理解演示效果git源码地址基础准备场景创建letscene:THREE.Scene=newTHREE.Scene();相机透视相机：PerspectiveCamera(fov:Number,aspect:Number,near:Number,far:Number)fov—摄像机视锥体垂直视野角度aspect—摄像机
文章目录1退火算法原理1.1物理背景1.2背后的数学模型2退火算法实现2.1算法流程2.2算法实现建模资料##0赛题思路（赛题出来以后第一时间在CSDN分享）https://blog.csdn.net/dc_sinor?type=blog1退火算法原理1.1物理背景在热力学上，退火（annealing）现象指物体逐渐降温的物理现象，温度愈低，物体的能量状态会低；够低后，液体开始冷凝与结晶，在结晶状态时，系统的能量状态最低。大自然在缓慢降温（亦即，退火）时，可“找到”最低能量状态：结晶。但是，如果过程过急过快，快速降温（亦称「淬炼」，quenching）时，会导致不是最低能态的非晶形。如下图所示
在当今的数字化时代，钢铁厂面临着降本增效、绿色环保、安全第一等发展问题，亟需寻找更有效的解决方案，数字孪生公司深圳华锐视点利用先进的数字孪生可视化、web3D开发和VR虚拟仿真技术制作数字孪生钢铁厂可视化管控平台，实现对钢铁厂区生产工艺流程、生产设备等重要指标细节信息全面查询和监测，为决策分析提供依据。 炼钢工艺展示 依托3D可视化组态技术，将整个炼钢工艺流程以3D组态图的形式进行展示，实现对车间生产流程等加工过程的监控。 视频监控管理 根据钢厂设备分布特点布置高清监控摄像头，在三维场景中设置视频监控点位，以摄像头图标展示其位置。实现对异常目标的自动抓拍和留存，出现异常警告时，监控
这是我用echarts做前端开发遇到的问题，似乎echarts没有提供在3d地球坐标面上画圆的方法。 而我的需求是要在地球上画出一个卫星通信的覆盖范围的圆形区域。 （效果展示）前期的尝试：最开始的时候我用网上的公式将经纬度乘系数转化为千米之后直接计算采样半径，然后在圆周中采样64个点，通过圆心坐标和半径以及采样角度，计算出圆弧上的采样点的经纬度。这样做画出的圆在赤道附近是可以画出较为标准的圆形的，但是如果圆靠近极点的话，纬度较高的部分会逐渐聚合为一个点，并且如果极点在覆盖范围内的话，图形会变成一个8字，变得极其扭曲。 之所以会发生这样的事，是因为直接把经纬度换算成距离计算，相当于把地球看做一个
核模型高斯过程(KMGPs)作为一种复杂的工具可以处理各种数据集的复杂性。他通过核函数来扩展高斯过程的传统概念。本文将深入探讨kmgp的理论基础、实际应用以及它们所面临的挑战。核模型高斯过程是机器学习和统计学中对传统高斯过程的一种扩展。要理解kmgp，首先掌握高斯过程的基础知识，然后了解核模型是如何发挥作用的。高斯过程(GPs)高斯过程是随机变量的集合，任意有限个随机变量具有联合高斯分布，它是一种定义函数概率分布的方法。高斯过程通常用于机器学习中的回归和分类任务。当我们需要一个适合我们数据的可能函数的概率分布时特别有用.高斯过程的一个关键特征是它们能够提供不确定性估计和预测。这使得它们在理解预
