% forward Euler demo % take two steps in the solution of % dy/dt = y, y(0) = 1 % exact solution is y(t) = exp(t) clear all close all % the exact solution t = 0:0.01:1; yexact = exp(t); % initial conditions y0 = 1 h = 0.5 tt = [0]; yy = [y0]; % one st…

之前建立了一个SVM-based Ordinal regression模型,一种特殊的多分类模型,就想通过可视化的方式展示模型分类的效果,对各个分类区域用不同颜色表示.可是,也看了很多代码,但基本都是展示二分类,当扩展成多分类时就会出现问题,所以我的论文最后就只好画了boundary的图了.今天在研究Random Forest时,找到了下面的demo的MATLAB代码,该代码很好的实现了各分类区域的颜色填充,效果非常漂亮. 下面是一个Demo代码:Demo.m %% generate data…

函数文件1: function b=F(x0,h,u,tau) b(,)=x0()-u(); b(,)=x0()-u()+*h*1e8*cos(tau)*x0(); 函数文件2: function g=Jacobian(x0,h,tau) g(,)=; g(,)=; g(,)=; g(,)=+*h*1e8*cos(tau); 函数文件3: function x=Euler(h,x0,u,tau) % x0 表示迭代初值 % u 表示上一节点数值 tol=1e-; x1=x0-Jacobian(x…

MATLAB在文件内部(在函数内部)定义函数,但文件名以开头函数来命名,与Java中每个文件只能有一个公开类,但在文件内部还是可以定义其他非公开类一个道理. 无参函数 do.m function do img = imread('demo.jpg'); img = tgray(img); imshow(img); function res = tgray(src) res = rgb2gray(src); end end 有参函数 ddf.m,对每个矩阵元素做阶乘并加上该元素作为最终值:n+n!…

http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/article/details/8710462 OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波 2013-03-23 17:44 16963人阅读 评论(28) 收藏 举报  分类: 机器视觉(34)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   KAZE系列笔记: OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波 OpenCV学习笔记…

2.1 Simulink模块的组成要素 用户构建系统模型时无需直接面对成千上万行的代码,而是通过模块化图形界面以模块化的方式构建,能够使理解变得容易,让大脑减负.通过层次化模块分布将系统功能模块化,而将每个功能的细节隐藏在模块内部. 模块的构成元素 输入/输出端口:作为模块之间传递数据的纽带,连接输入信号和输出信号. 模块外观:通常为矩形或圆形,上面带有说明文字或图像并显示有输出/输出端口名. 模块对话框:双击模块外观后弹出的参数GUI,可以在参数控件上进行参数设置. Ctrl+R顺时针旋转90…

最近的<视频处理与分析>课程中有一个大作业,是有关DPM物体检测算法的.网上有DPM的源代码,但是原版只能在Linux或Mac上运行,而我的电脑是Windows系统,于是在网上搜了一下在怎样Windows在运行,最后通过一些代码的修改,可以在Windows上正常运行,下面记录我的修改过程. DPM源程序下载:Discriminatively Trained Deformable Part Models (Release 5) 我下载的是voc-release5版本. voc-release5原…

参考网址:http://www.doc88.com/p-461115156632.html 一.Java程序调试与错误收集 1.Web程序的调试与排错:尽量使用System.out.println();和打印hql语句的方式跟踪查错 (1).非代码引起的报错 ①.jar包引起的错误:当从版本控制器上下载项目时,如果项目报错但是所有类文件和配置文件和所有手动建的包都没有报错的情况时是因为项目中的jar包有错,修改或删 除jar包即可 ②.编译器版本不合报错:当启动服务器或部署项目时控制台打印有:*…

和单目纯视觉的初始化只需要获取R,t和feature的深度不同,VIO的初始化话通常需要标定出所有的关键参数,包括速度,重力方向,feature深度,以及相机IMU外参$R_{c}^{b}$和$p_{c}^{b}$. 一. 外参旋转矩阵初始化 在Feature Detection and Tracking模块中,利用Harris特征点匹配通过基础矩阵和Ransac恢复出$R_{Ck+1}^{Ck}$: 相应的使用IMU陀螺仪数据积分得到$R_{bk+1}^{bk}$: 这两个测量满足: $R_{…

Exercises for IN1900October 14, 2019PrefaceThis document contains a number of programming exercises made for the courseIN1900. The chapter numbers and titles correspond to the chapters of the book“A primer on Scientific Programming with Python” by Ha…