温度场计算程序c++有限元计算大坝

傅立叶分解M文件，一直在用，非常好用，很经典-Fourier decomposition of M documents, has been in use, very easy to use, it is a classic

数值比较 判断两个数是否相等 大于 或 小于-numerical comparison to judge whether two equal number greater than or less than

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在labview自己打包的一个小程序，可以实现角度的正弦余弦计算，从而补充了lv中只有弧度计算的小缺憾。

数学建模方法，写论文的重要帮助，不会建模可写不出高质量的文章啊。-Mathematical modeling method, an important thesis help, will not be high-quality modeling can not write an article ah.

线性规划模型与整数规划 线性规划模型与整数规划-Linear programming model with integer programming linear programming model with integer programming

包含 排序，堆，二叉树，二进制，括号匹配，简易word，四则运算，银行叫号系统等 编程实例  有利于初学者进行学习

为了观察交通计划的匝道系统在仿真实验中更多的羽毛真正，四个不同的 lanechanging 规则介绍了基于点的安全距离。实验结果表明车道变化规律，对匝道系统交通流所没有的重要影响。该规则没有安全距离能使经济性的上坡道部分获取其最大值，同时容量 ofupstream 和下游的主要道路都获取击落 ；ruleconsidering 向前和向后安全-距离能使上游、 下游部分和整个系统得到其最大的价值。

UserCF和ItemCF是协同过滤中最为古老的两种算法，在top-N的推荐上被广泛应用。这两个算法之所以重要，是因为他们使用了两个不同的推荐系统基本假设。UserCF认为一个人会喜欢和他有相同爱好的人喜欢的东西，而ItemCF认为一个人会喜欢和他以前喜欢的东西相似的东西。这两个假设都有其合理性。根据我的测试，用UserCF和ItemCF做出的推荐列表中，只有50%是一样的，还有50%完全不同。但是这两个算法确有相似的精度。所以说，这两个算法是很互补的。我一直认为这两个算法是推荐系统的根本，因为无论我们是用矩阵，还是用概率模型，我们都非常的依赖于前面说的两种假设。如果用户的行为不符合那两种假设，推荐系统就没必要存在了。因此我一直希望能够找出这两种算法的本质区别。他们有相似的精度，但是coverage相差很大，ItemCF coverage很大而UserCF很小。我还测试了很多其他指标，不过要从这些表象的指标差异找出这两个算法的本质区别还是非常困难。不过上周我基本发现了这两个算法推荐机理的本质区别。我们做如下假设。每个用户兴趣爱好都是广泛的，他们可能喜欢好几个领域的东西。不过每个用户肯定也有一个主要的领域，对这个领域会比其他领域更加关心。给定一个用户，假设他喜欢3个领域A,B,C，同时A是他喜欢的主要领域。这个时候我们来看UserCF和ItemCF倾向于做出什么推荐。结果如下，如果用UserCF, 它会将A,B,C三个领域中比较热门的东西推荐给用户。而如果用ItemCF，它会基本上只推荐A领域的东西给用户。因为UserCF只推荐热门的，所以UserCF在推荐长尾上能力不足。而ItemCF只推荐A领域给用户，这样他有限的推荐列表中就可能包含了一定数量的不热门item，所以ItemCF推荐长尾的能力比较强。不过ItemCF的推荐对某一个用户而言，显然多样性不足。但是对整个系统而言，因为不同的用户的主要兴趣点不同，所以系统的coverage会很大。显然上面的两种推荐都有其合理性，但都不是最好的选择，因此他们的精度也会有损失。最好的选择是，如果我们给这个用户推荐30个item，我们既不是每个领域挑选10个最热门的给他，也不是推荐30个A领域的给他，而是比如推荐15个A领域的给他，剩下的15个从B,C中选择。认识到这一

面对 演示；识别方法