matlab中元胞数组(cell)转换为矩阵. cell转换为矩阵函数为:cell2mat(c),其中c为待转换的元胞数组: 转化之后的矩阵可能不满足我们对矩阵维数的要求,那么也许还需要下面两个函数: ——reshape(A,m,n,p,...),将矩阵A变换为m*n*p*...的矩阵: ——permute(A,[1,3,2]),将矩阵A的第3维和第2维交换,从而满足顺序要求: 下面举一个我自己用过的例子: H——<K*1>cell,其中每个元素为U*S*N*T的四维矩阵(H为WINNERII

在View里面 //1.创建UICollectionViewFlowLayout UICollectionViewFlowLayout *flowLayout=[[UICollectionViewFlowLayout alloc] init]; //设置 //1.1设置大小 flowLayout.itemSize=CGSizeMake(90, 90); //1.2设置左右间距(注意如果给定间距,无法满足屏幕的宽度,设置无效) flowLayout.minimumInteritemSpacing=

题意大致是这样的,一共要放 m 段括号序列,每一段放 n 个括号,也就是放 n*m个括号,再每一段中的 n 个位置分别有放左括号和右括号的代价,问最终摆放出合法的括号序列的最小代价是多少. 另外保证,n小于20,m小于1e7,m是整数 这个大概是我一年前多做的,当时在21组上T了,然后就放弃了,我也不记得当时怎么做的了,也不想看以前的代码. 很明显 n 个段是循环的,所以肯定每个段作为一个整体考虑.为了保证括号序列的正确性,可以认为左括号为+1,右括号为-1,则正确性即过程中前缀和始终为正,最终

补一补之前的坑 因为上次关于矩阵的那篇blog写的内容太多太宽泛了,所以这次把一些板子和基本思路理一理 先看这道模板题:P3390 [模板]矩阵快速幂 首先我们知道矩阵乘法满足结合律而不满足交换律的一种运算 因此我们对于矩阵A的p次只需要先算出A^(p/2)即可 这不就是快速幂吗,快速幂的模板看这里 然后我们把其中的整数乘法改成矩阵乘法即可 关于矩阵的其他东西都不会,好吧,看一看概述矩阵 CODE #include<cstdio> #include<cstring> using n

矩阵,一个神奇又令人崩溃的东西,常常用来优化序列递推 在百度百科中,矩阵的定义: 在数学中,矩阵(Matrix)是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合 ,最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵.这一概念由19世纪英国数学家凯利首先提出. 好,很高深对吧.那我们就更加直接地理解一下矩阵的实质:二维数组 好了这个SB都会,就不解释了 同二维数组一样,矩阵是一个'纵横排列的二维数据表格',它一般是一个n*m的二维数组,其中n*m表示它有n行m列 每一位上的数可以用下标i,j来表示,形如这样一个矩阵:

题目链接 我们可以把棱柱拆成有\(n\)条高的矩形,尝试递推. 在计算的过程中,第\(i\)列(\(i\neq n\))只与\(i-1\)列有关,称\(i-1\)列的上面/下面为左上/左下,第\(i\)列的上面/下面为右上/右下. 我们可以发现,右上可选的颜色数与左上和右下是否同色有关,右下同理,那就记\(f[i][0/1][0/1]\)表示左上与右下是否同色,左下与右上是否同色. 但是第\(n\)列和第\(1\)列不能同色,最后怎么算答案? 不知道第\(n\)列状态算不了,所以我们还要记第\(

有两个操作: 将 $[l,r]$所有数 + $x$ 求 $\sum_{i=l}^{r}fib(i)$ $n=m=10^5$   直接求不好求,改成矩阵乘法的形式:  $a_{i}=M^x\times fib_{1}$直接用线段树维护 $M^x$ 即可. 因为矩阵乘法是满足结合律的: $A*B+A*C=A*(B+C)$ #include <cstdio> #include <algorithm> #include <cstring> #define lson (now &

MATLAB中文论坛帖子整理(GUI) 目   录  1.GUI新手之——教你读懂GUI的M文件... 10 2.GUI程序中改变current directory引起的问题... 15 3.GUI中h0bject和handles 的区别... 16 4.handles结构中句柄和对象的关联问题... 17 5.Matlab利用定时器连续显示图片的问题... 19 5-1.GUI中实现在图片任意位置上标注text. 22 5-2.使用edit的另外一种callback. 22 6.MATLAB

[C003]LJX的校园:入学典礼[难度C]—————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————— [题目要求] LJX上中学啦!他与YSM,YSF,WHT,LTJ等人都是校友.今天,是他人生中“溺亡”的一天.今天,他要向同学们证明他的数学很“乐呵”. 于是,刚学会简单的A+B问题的他,在课上,向冤  家对头 斯沃琪 挑战 QAQ,斯沃琪 队有YZM,SJY,ZZQ等人.而LJX

MQTT是第二个即时聊天协议(了解) 5.即时通讯 即时通讯网上有第三方的解决方案,比如环信,融云等.我们是自己搭的xmpp服务器,服务器使用的tigase,之前写过相关的博客,自己去年也做了对应的webim.前段时间看了环信webim的sdk,使用的也是strophe的js类库,相关实现跟我们的差不多,但是自己搭建xmpp会遇到了不少问题,比如丢消息!所以如果想比较快速的实现im,推荐使用第三方的解决方案. 移动端的丢消息大概是这个样子.A和B通讯,A发了一条消息给服务器,服务器发给B,但是B

首先我们自己做一个的IOS客户端程序 先看一下我们完成的效果图 首先下载xmppframework这个框架 点ZIP下载 接下来,用Xcode新建一个工程 将以下这些文件拖入新建工程中 加入framework 到这里我们就全部设好了,跑一下试试,看有没有错呢 如果没有错的话,我们的xmppframework就加入成功了. 我们设置我们的页面如下图: 我们的KKViewController.h KKViewController.m 这里的代码相信大家学过UITableView的话应该很熟悉了,如果

未加强传送门0601:http://oj.cnuschool.org.cn/oj/home/addSolution.htm?problemID=571 加强传送门0602:http://oj.cnuschool.org.cn/oj/home/problem.htm?problemID=572 试题描述: 我们把一个数称为有趣的,当且仅当:1. 它的数字只包含0, 1, 2, 3,且这四个数字都出现过至少一次.2. 所有的0都出现在所有的1之前,而所有的2都出现在所有的3之前.3. 最高位数字不为

xmind是什么东西我不多说.作为一个程序员,我通常用来编写一个文档.比如某个模块的设计或者流程图. 一开始我是以word画图的方式来用xmind的,即想要什么图形,就去插入里面找.结果碰了一鼻子灰,很多东西都找不到.总结一下,xmind是以主题为中心的,无论你做什么图形,都是先以一个自由主题开始.其次,是结构.确定结构后,才能生成所要的图形.如果你的结构是思维导图,那么就会生成很多子主题.如果你的结构是矩阵,那就不可能做出一个思维导图.最后才是插入内容,除了常用的图标.图片,还有附件.联系.概

转载 http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a1853330102v0mr.html Sparse coding: 本节将简单介绍下sparse coding(稀疏编码),因为sparse coding也是deep learning中一个重要的分支,同样能够提取出数据集很好的特征.本文的内容是参考斯坦福deep learning教程:Sparse Coding,Sparse Coding: Autoencoder Interpretation,对应的中文教程见稀疏编码,

最近在研究深度学习视觉相关的东西,经常需要写python代码搭建深度学习模型.比如写CNN模型相关代码时,我们需要借助python图像库来读取图像并进行一系列的图像处理工作.我最常用的图像库当然是opencv,很强大很好用,但是opencv也有一些坑,不注意的话也会搞出大麻烦.近期我也在看一些别人写的代码,因为个人习惯不一样,他们在做深度学习时用于图片读取的图像库各不相同,从opencv到PIL再到skimage等等各种库都有,有些库读进来的图片存储方式也不太一样,如果不好好总结这些主流图像读写

一.介绍 bvlc_reference_caffenet网络模型是由AlexNet的网络模型改写的,输入图片尺寸大小为227x227x3,输出的为该图片对应1000个分类的概率值. 介绍参考:caffe/models/bvlc_reference_caffenet at master · BVLC/caffe · GitHub  https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/models/bvlc_reference_caffenet 二.利用pycaffe

在统计学中,线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析.这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合.只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归. 模型 一元回归 以房价预测为例,假设存在这样的训练集: m2 Price 123 2250000 86 1850000 76 1280000 179 2860000 120 2050000 123 2350000 90 13

 特殊变量: 数组的创建: %% 数组的生成(带:不在命令行显示结果) x= rand() ; %随机生成3*3的矩阵,矩阵数的值在[,] x(:,::); %取所有行,(从第1列开始:步长为2:到第3列结束) a=rand(,); %*4的二阶矩阵,也可写randn(,) b=randn(,,); %**5的三阶矩阵 y= magic(); %随机生成一个5阶幻方,任意阶数幻方的各行.各列.各条对角线上所有数的和的公式为:S=n(n^+) / a1 = [,,; ,,];%直接建立数组,*,(

啊..酱油记三连发.. 果然SHTSC用掉太多RP了.. 其实感觉没什么好写的..都被考懵逼了.. 但还是写一下吧.. DAY0 月考完提前一天到了..什么也没发生 DAY1 先考试再开幕式..好奇怪的设定.. 拿了块胸牌..发了件衣服和一个包..这估计就是这两天最大的收获吧 试机的时候不会用终端的蒟蒻一脸懵逼..一顿瞎搞然后终于会了..没有guide还是各种不适应啊.. 正式考试的时候跑到试机的教室去了..场面一度非常尴尬.. T1类似是在一个矩阵里求一个符合一些奇怪要求的联通的一块?总之暴力

一.一些基本概念 最优化:在给定约束之下如何寻求某些因素(的量),以使某一(或某些)指标达到最优.高中学过的线性规划就是一类典型的最优化问题. 凸集:在集合空间中,凸集就是一个向四周凸起的图形.用数学语句描述就是:集合边界任意两点连线上的所有点都在这个集合内部. 超平面:能够用于切割已给集合的点集.数学公式为$X={x|c^T=z}$.它的意义在于能够将一个凸集分为两部分. 举例说明.对于二维空间,用一条直线划分给定的散点,则有$y - ax - b = 0 $.它就是一个超平面,“超”在b这个