水和水蒸气性质，按照IAPWS-IF97的规则

采用振型分解法，Newmark-beta法，振型叠加法，对车桥系统进行动力分析

K近邻算法，含多种距离度量和决策机制，含K折交叉验证和性能指标、混淆矩阵计算分析

K-D树K最近邻搜索自编程序，含K折交叉验证，并与matlab自带KD树程序比较，结果完全一致

自编码器的源代码 非常有效 在matlab上运行状态良好，

VAE总结 VAE的本质是什么？VAE虽然也称是AE（AutoEncoder）的一种，但它的做法(或者说它对网络的诠释)是别具一格的。在VAE中，它的Encoder有两个，一个用来计算均值，一个用来计算方差，让人意外：Encoder不是用来Encode的，是用来算均值和方差的；此外均值和方差都是统计量，这里是用神经网络来计算。 事实上，VAE本质上就是在我们常规的自编码器的基础上，对encoder的结果(在VAE中对应着计算均值的网络)加上了“高斯噪声”，使得结果decoder能够对噪声有鲁棒性；而那个额外的KL loss（目的是让均值为0，方差为1），事实上就是相当于对encoder的一个正则项，希望encoder出来的东西均有零均值。 另外一个encoder（对应着计算方差的网络）的作用用来动态调节噪声的强度的。直觉上来想，当decoder还没有训练好时（重构误差远大于KL loss），就会适当降低噪声（KL loss增加），使得拟合起来容易一些（重构误差开始下降）；反之，如果decoder训练得还不错时（重构误差小于KL loss），这时候噪声就会增加（KL loss减少），使得拟合更加困难了（重构误差又开始增加），这时候decoder就要想办法提高它的生成能力了。两者是对抗的过程。重构损失希望p(Z|X)的方差越小越好（噪声越小，重构越容易），KL损失希望它的方差越接近1越好。

免费

matlab自编插值函数myinter.m，解决插值问题.希望能够对您有所帮助~~

自编EXCEL测量计算程序，可以批量计算测量放样数据

JDK 9中文文档，采用谷歌机翻，对源码自行编译，去除广告，安安静静的做一个文档。