===== 这个函数只是 Matlab 内置 SVD 函数的一个很好的包装器，它仅在二维数据集中运行。 包装器只是重塑矩阵在应用 SVD 之前和之后，输入序列 X 可以是n 维并确保输出模式 U 也是 n 维的。 ===== %POD 有多个名称（POD、SVD、PCA、...），是一种数学工具% 突出显示随机变量系列的主要模式（即， %财务测量、流体流场、结构振动、神经元% 发射模式、视频帧，以及基本上任何可以想象的东西！） %POD 工具在数据分析中非常有用，可以识别最%通过简单地执行测量复杂系统的能量模式，当它正在运行。 （但如果你已经在这里，你已经知道这一切。） ％===========输入：============= %X - 要分析的时间序列或快照。 可以是n维矩阵%(n>=2)。 第一个维度是时间/快照，所有其他维度都是% 为输出保留。 %============输

fern_fractal Python蕨类植物分形图

按原样运行脚本 M-File，它将计算一组 10,000 个点，这些点绘制为单个点时，类似于蕨类植物和分形。 每个点从一个随机种子开始，然后根据概率分布在每次迭代中转换一次。 使用文件中的任何数字来更改图像（可能想要保留备份）。 当我有机会时，我会发布一个更好的文件，其中包含更好的评论和文档。 如果你打扰我，我会更快地发布它。 如果您有任何想法如何使情节更好，或文件的任何部分，请告诉我。

一款可以直接将一个文件夹内全部class直接反编译成java文件并根据原先代码包的形式生成，目前见过非常帮的工具。 楼主已经亲测，成功反编译一个项目，但是对于代码量比较大的文件，有的反编译工具还是无法正常解析，不过已经满足需求，即使解析失败也有提示，配合luyten工具使用就行了。

Ray Tracing From The Ground Up-光线跟踪算法技术-Kevin Suffern英文原版-彩色高清PDF,分卷1（共2分卷）

蕨类植物 EPFL CVLab 为 OpenFrameworks 实现的 Fern 跟踪器。 请参阅文档。 OpenFrameworks 是一个跨平台的开源工具包，用于在 C++ 中进行创造性编码。 描述 ofxFern 是一个插件，用于使用 ferns 库使用图像作为标记进行 2D“无标记跟踪”。 参见。 安装 要使用ofxFern，首先您需要下载并安装Open Frameworks。 要获取存储库的副本，您可以从下载源代码，或者，您可以使用 git clone： git clone git://github.com/ofTheo/ofxFern.git 插件应该位于openFrameworks/addons/ofxFern/ 。 您还需要以下插件依赖项： ofxOpenCV：包含在 OpenFrameworks 中 运行示例项目 如果您使用的是 OS X，请在 ofxFer

费恩威{fern-weh} ，原始德国人想家想去一个你从未去过的地方。 Fernweh3D是Termotank发行的新的交互式专辑。 这是一个探索的黑暗和田园的三维世界。 用户在这个特别设计的虚拟世界中移动，以便可以在其中发现并收听来自新专辑的曲目。 Fernweh3D不使用任何预定的路径或优先的方向。 它没有情节，没有要遵循的方向，也没有操作顺序。 用户对他们的虚拟身体拥有完全的自由和绝对的控制权。 Termotank是MatíasBrunacci和Guido Flichman于2008年创建的项目。 www.termotank.com.ar/fernweh3d http://www.termotank.com.ar http://www.termotank.bandcamp.com http://www.facebook.com/trmtnk

在这种快节奏的办公室模拟中，扮演地狱承包商的角色，并引起混乱。

Create React App入门 该项目是通过引导的。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： npm start 在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看它。 如果您进行编辑，则页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 npm test 在交互式监视模式下启动测试运行器。 有关更多信息，请参见关于的部分。 npm run build 构建生产到应用程序build文件夹。 它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。 生成被最小化，并且文件名包括哈希值。 您的应用已准备好进行部署！ 有关更多信息，请参见关于的部分。 npm run eject 注意：这是单向操作。 eject ，您将无法返回！ 如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject 。 此命令将从您的项目中删除单个生成依赖项。 相反，它将所有配置文件和传递性依赖项（w

深度学习散步 演讲者Victor Rodriguez-Fernandez和Alejandro Martin（“ Stardust-R TS-III”的一部分）的演讲材料“深度学习”。 该站点是使用库构建的。