confusion matrix使用MATLAB绘制多分类的混淆矩阵图，可自定义横纵坐标、字体、渐变颜色等，适用于深度学习、机器学习中多分类任务的结果分析混淆矩阵图。

利用networkx，numpy，matplotlib，将邻接矩阵输出为图形。 1，自身确定一个邻接矩阵，然后通过循环的方式添加变，然后输出图像 import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np G = nx.Graph() Matrix = np.array( [ [0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0], # a [0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0], # b [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0], # c [0, 0, 0,

FastLED NeoMatrix：使用 Adafruit::GFX API 的 FastLED 矩阵 包含详细信息和图片的博客文章： : 用于 NeoPixel 矩阵和网格的 Adafruit_GFX 和 FastLED 兼容库。 控制单个和平铺 NeoPixel 显示。 这个库需要 FastLED 和 Adafruit_GFX 库以及这个基类库： 有关 API 如何工作的详细信息，请查看 Framebuffer_GFX 页面，您还可以查看示例演示代码： Adafruit::NeoMatrix 对比 FastLED::NeoMatrix 此代码取自 Adafruit_NeoMatrix 并经过调整以与更强大的 FastLED 库配合使用。 使用 FastLED 而不是 Adafruit::Neopixel 作为后端的原因包括： FastLED 支持更多微控制器 比 Ada

矩阵分析_Roger

Smith 范式（也称为 Smith Canonical 形式或不变因子定理）是一个对角矩阵 D，它包含域 F 上任何大小为 n × m 的 A 矩阵的不变因子（在附加的实现中，它为整数 Z 和多项式环 F[x])。 D = |d1 0 ... 0 ... 0|= TAS |0 d2 ... 0 ... 0| |: : ... : ... :| |0 0 ...博士 ... 0| |: : ... : ... :| |0 0 ... 0 ... 0| 其中 d1 , ..., dr ∈ F 是单数的，dj |dj+1 对于 1 ≤ k ≤ r − 1。T 是基本行单模矩阵的乘积，S 是基本列单模矩阵的乘积。 提供了两个函数：用于整数矩阵的 [T,D,S]=smithFormInt(A) 和用于多项式矩阵的 [T,D,S]=smithFormPoly(A)。 运行 smithDemo

我们介绍了彩色玻璃冷凝物（CGC）密度矩阵ρ^ $$ \ widehat {\ rho} $$的概念。 这概括了强子波函数中色电荷分布的概率密度的概念，并且与在将部分强子自由度积分后将CGC理解为一种有效的理论相一致。 我们导出了密度矩阵的演化方程，并表明JIMWLK演化方程在此以色电荷密度基础中ρ的对角矩阵元素的演化出现。 我们分析了该密度矩阵在高能量演化下的行为，并表明其纯度随能量的降低而降低。 我们表明，密度矩阵的演化方程具有著名的Kossakowsky-Lindblad形式，描述了开放系统的密度矩阵的非单位演化。 此外，我们考虑了稀释极限，并证明了在大的速度下，密度矩阵的纠缠熵按照d dy S e =γ$$ \ frac {d} {dy} {S} _e = \线性增长。 γ$$，其中γ是领先的BFKL特征值。 我们还讨论了ρ^ $$ \ widehat {\ rho} $$在饱和状态下的演化，并将其与Levin-Tuchin定律相关联，发现熵再次以线性速度快速增长，但速度较慢。 通过分析全密度矩阵的稠密和稀疏方案，我们能够在方案之间建立对偶。 最后，我们介绍了从该密度矩阵派生

ANSYS APDL 输出有限元模型刚度矩阵和质量矩阵Matlab后处理代码

布局核心代码

本期视频时长约120分钟，通过海量的实例，通俗易懂地讲解了MATLAB变量，数组和矩阵，数值类型，矩阵的创建，矩阵元素的提取、赋值和删除操作，矩阵的合并，矩阵的四则运算等重要内容，帮助零基础学习MATLAB的同学，快速入门。

使用SIMD NEON对矩阵乘法优化计算