指派问题的基本内容 一般来说指派问题解决的是如何将任务分配到人,使得任务完成的效益最大化(成本型效益则求最小值,利润型效益则求最大值).上述问题一个 0 - 1 整数规划问题. 问题围绕着任务和人展开,即存在着 m 个任务,以及 n 个人.每个人处理每个任务都会有对应的效益,将所有人的情况写在一起,就组成了一个 m*n 的效益矩阵. 当 m = n 时,即此时,任务数和人数相等,那么每个人都会处理一项任务,存在如下约束: 对于任务来说,每个任务必须分配一个人: 对于人来说,每个人必须分配一个任务

转载请标明出处:专注matlab代码下载的网站http://www.downma.com/ 本文主要给大家分享使用matlab编写代码,完成课程设计.毕业设计或者研究项目时,matlab调试程序的技巧和方法. 快速完成一个项目,最简单的方法就是利用前人的开源代码,然后根据自己项目的具体需求和参数,对已有代码进行调试,并增加或删减部分功能,最终实现自己项目的全部功能.所谓"站在前人的肩膀上". 闲话少叙,我们先从最基本的matlab软件安装开始,已经成功安装matlab软件的可以直接跳过

昨天说了,今天要好好的来解释说明一下直方图均衡化.并且通过不调用histeq函数来实现直方图的均衡化. 一.直方图均衡化概述 直方图均衡化(Histogram Equalization) 又称直方图平坦化,实质上是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像象元值,使一定灰度范围内象元值的数量大致相等.这样,原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强,而两侧的谷底部分对比度降低,输出图像的直方图是一个较平的分段直方图:如果输出数据分段值较小的话,会产生粗略分类的视觉效果.[1] 根据香农定理关于信息熵的定义:

学习笔记 V1.0 2015/4/17 如何加速MATLAB代码运行 概述 本文源于LDPCC的MATLAB代码,即<CCSDS标准的LDPC编译码仿真>.由于代码的问题,在信息位长度很长(大于10000)情况下,代码无法正常运行或执行速度很慢.本文将叙述代码修改过程中的一系列手段,然对其加速原理不做探究 修订历史 以下表格展示了本文档的修订过程 日期 版本号 修订内容 2015/04/17 V1.0 初始版本 简介 本程序基于MATLAB 2014a 编写,本文档中提到的"MATL

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

有时候,当你的CSS代码过多的时候,而且已经明确知道有部分CSS代码是多余的: 这时候,有什么较快的办法可以去除多余的CSS呢?? 下面分享一个实用技巧: 1.使用谷歌浏览器:Chrome .下载 2.进入网页,右键->审查元素,选择Audits: 3.点击Run,之后出现如下统计,点击进去后就是多余的CSS代码! 注意:要删除多余的css代码时要小心,这里显示的只是当前页面的多余代码,别的页面可能有用,所以删除之前务必确认是全局多余的代码.

取半径=3 用matlab代码实现上式公式: length=3;for Ki = 1:length for Kj = 1:length for Kk = 1:length Ksigma(Ki,Kj,Kk)=exp(-(Ki-2)^2/8-(Kj-2)^2/8-(Kk-2)^2/8);                                 此公式为:K(u), ρ=3 end endend KONE = convn(ones(size(Img3D_mc,1),size(Img3D_mc,

做实验一直用的matlab代码,需要嵌入到java项目中,matlab代码拼拼凑凑不是很了解,投机取巧采用java调用matlab的方式解决. 1.    matlab版本:matlabR2014a 解决:matlab版本破解不完全是关键问题所在,基本的安装包以及破解包就不说了,这个是进一步破解的文件(链接:http://pan.baidu.com/s/1qYoMZE0 密码:wesu) 我的电脑是64位的,所以将将上图三个文件拷贝到D:\Program Files\MATLAB\R2014a\

labelme_to_dataset 指令的代码实现: show.py文件 #!E:\Anaconda3\python.exe import argparse import json import os import os.path as osp import PIL.Image import yaml from labelme import utils def main(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('jso

公司绩效考核要求,统计GITLAB仓库所有人提示有效代码行业 脚本1: 统计所有仓库.所有提交人的代码总行数(新增加-删除) 脚本2: 统计所有仓库.所有提交人的代码提交汇总与删除汇总 脚本3: 统计指定仓库的所有提交人的代码提交 汇总与删除汇总 注意:所有代码行数为0,统计结果中清除. 所有统计只统计master分支. 安装: 把脚本中的仓库路径搜索修改为GitLab的存储目录. 统计结果存储在/home目录下面. [root@gitlab home]# cat code_statistics

******************************************************** ***数据集下载地址 :http://pan.baidu.com/s/1geb8CQf**** ********************************************************* zhangtao1698@126.com 一次模式识别课中的关于SVM用法的一个简单的实例(训练集和测试集简单的划分): 一.实验目的 1．掌握支持向量机(SVM)的原理.核

需要用到listings宏包 使用方法: 导言区\usepackage{listings}\lstset{language=Matlab}      %代码语言使用的是matlab\lstset{breaklines}                   %自动将长的代码行换行排版\lstset{extendedchars=false}  %解决代码跨页时,章节标题,页眉等汉字不显示的问题 正文区:\begin{lstlisting}此处写下Matlab代码 \end{lstlisting}

论文:Frequency-tuned Salient Region Detection.CVPR.2009 MATLAB代码运行出错如下: Error using makecform>parseWPInput (line 389)Expected input number 2, PROPERTYNAME, to match one of these strings: AdaptedWhitePoint The input, ''whitepoint'', did not match any of

1.Gamma函数: Gamma函数matlab代码: x=:0.5:5syms t y=)*exp(-t),,inf) y=double(y) plot(x,y,) 图像如下: 2.lgΓ(x)函数 matlab代码: x=:0.1:5syms t y=)*exp(-t),,inf) y=log10(double(y)) plot(x,y,) 图形: Gamma分布: matlab代码: a=,b=0.5 syms c d=)*exp(-c),,inf) t=: g=b.^a*(t.^(a-)

1 安装java环境: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html 下载JDK最新版本并安装,CloudSim需要运行在jdk1.6以上版本. 以jdk1.6.0_24为例,默认的安装目录为C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_24. 设置环境变量: 新建系统变量JAVA_HOME,变量值设为JDK安装目录,即C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_24: 在P

https://blog.csdn.net/u011574296/article/details/72956446: Windows下对文件夹下所有图片批量重命名(附C++,python,matlab代码) 2017年06月09日 12:48:37 ZealCV 阅读数:8436    版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,请注明出处 https://blog.csdn.net/u011574296/article/details/72956446 原文件夹 重命名之后 C++ #includ

参考原理博客地址https://blog.csdn.net/u013713294/article/details/53407087 一.基本原理 在信息论中,熵是对不确定性的一种度量.信息量越大,不确定性就越小,熵也就越小:信息量越小,不确定性越大,熵也越大. 根据熵的特性,可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度,也可以用熵值来判断某个指标的离散程度,指标的离散程度越大,该指标对综合评价的影响(权重)越大,其熵值越小. 二.熵值法步骤 1. 选取n个国家,m个指标,则为第i个国家的第j

传统的OLS(普通最小二乘)方法无法解决样本数据的共线性(multicollinearity)问题,如果你的数据样本中每个特征变量具有共线性,那么使用基于PCA的PCR和PLSR方法对数据样本进行回归建立模型将会是一个不错的选择.PCA是一种数据降维方式,但同时保持了原始数据降维后的特性:PCR是在降维后的数据空间(英文里常称为score)上进行OLSR(普通最小二乘回归),然后将回归系数矩阵转化为原始空间:PLSR则可以看成改进版的PCR,该方法通过X和Y数据集的交叉投影方法使得回归模型兼顾到

例如:将gitLab 上的dev分支拉取到本地 git checkout -b dev origin/dev 在本地创建分支dev并切换到该分支 git pull origin dev 就可以把gitLab上dev分支上的内容都拉取到本地了 git pull 和 git fetch 的区别 https://blog.csdn.net/weixin_41975655/article/details/82887273 参考 https://blog.csdn.net/qq_40973353/arti

Matlab 代码注释 一直在找类似doxygen一样将程序注释发表成手册的方法,现在发现,Matlab的publish功能自己就能做到. Publish 简介 并非所有注释都能作为文本进行输出,MATLAB 的 publish 要求内容中必须包含段落标题,即双百分号注释%%.且注释内容与行首%号之间也必须有空格,才能让注释内容正确显示. 而且与doxygen不同的是,Matlab publish需要像调用函数一样输入参数,而函数运行结果也可以同内容一齐打印出来. Publish 输出格式 Pu

拉丁超立方体初始化种群 1.引言 群智能算法一般以随机方式产生初始化种群的位置,但是这种方式可能导致种群内个体分布不均匀.拉丁超立方体抽样方法产生的初始种群位置,可以保证全空间填充和抽样非重叠,从而使种群分布均匀. 2.LHS抽样过程 step1: 确定抽样规模\(H\) step2: 将每维变量\(x^i\)的定义域区间\([x_l^i,x_u^i]\)划分成\(H\)个相等的小区间: \[x_l^i=x_0^i<x_1^i<x_2^i<....<x_j^i<...<