来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/find.html?searchHighlight=find&s_tid=doc_srchtitle find 查找非零元素的索引和值 全页折叠 语法 k = find(X) k = find(X,n) k = find(X,n,direction) [row,col] = find(___) [row,col,v] = find(___)   说明 示例 k = find(X) 返回一个包含数组 X 中每个

Atitit. 查找linux 项目源码位置 1. netstat   -anp |grep 801 1.1. 1.3 启动关闭nginx3 1.2. 找到nginx配置文件4 1.3. ./etc/nginx/nginx.conf4 1.4. etc/nginx/conf.d/eform.conf;5 2. Nginx的php安装原理6 1. netstat   -anp |grep 80 /etc$  netstat   -anp |grep 80 tcp        0      0 0

strpos - 查找字符串首次出现的位置 说明 int strpos ( string $haystack , mixed $needle [, int $offset = 0 ] ) 返回 needle 在 haystack 中首次出现的数字位置.与 strrpos() 不同,在 PHP 5 之前,该函数可以使用一个完整字符串作为 needle,并且整个字符串都将被使用. 参数 haystack 在该字符串中进行查找. needle 如果 needle 不是一个字符串,那么它将被转换为整型并

查找系统中jdk的位置: [root@localhost native]# find /|grep jni_md.h /var/lib/docker/overlay2/ec7a5439382a8a6d3fdc47d3968d62077ecf47f2d111aff2390e10672f2e3fbf/diff/usr/java/jdk1.8.0_131/include/linux/jni_md.h [root@localhost native]# ./configure --with-apr=/us

opencv.numpy中矩阵转置,矩阵内的固定位置相应的坐标变换

查找某个值在数组中出现的位置 var attr = [1,4,5,3,2,7,6,9]; var zhao = 8; var sy = -1; for(var i=0;i<attr.length;i++) { if(attr[i]==zhao) { sy = i; } } if(sy==-1) { alert("没有找到值"); } else { alert("该元素在"+sy); } 几个变量在数组中出现的次数 var attr = [1,4,3,5,9,9

用第三方工具OrcaMis (一个可以修改msi文件的工具)来实现的 最后我又试了几次,以为是再程序打包的时候设置有问题,结果都没有找到原因,没有办法只有需求网络资源,网络上有朋友说VS创建的快捷方式不是标准的,是VS制作的安装包的问题,但是可以对VS制作的安装包msi文件进行修正. 具体修正步骤如下: (1)下载工具orca工具(msi文件编辑工具) orcaMis (2)安装orca后,用orca打开msi安装包,在左边的Table列表中找到Shourtcut表,在右边记录中找到桌面快捷方式

1. which mysqld /user/local/mysql/bin/mysqld --verbose --help |grep -A 1 'Default options'

mysql --help|grep 'my.cnf' 查看mysql启动时读取配置文件的默认目录 命令 mysql --help|grep 'my.cnf' 输出 order of preference, my.cnf, $MYSQL_TCP_PORT, /etc/my.cnf /etc/mysql/my.cnf /usr/local/etc/my.cnf ~/.my.cnf /etc/my.cnf, /etc/mysql/my.cnf, /usr/local/etc/my.cnf, ~/.my

View rootview = this.getWindow().getDecorView(); int focusId = rootview.findFocus().getId(); Log.i(TAG,"id = 0x"+Integer.toHexString(focusId)); focusId就是当前焦点的控件ID,我们转换为16进制后,再与R.java文件中的id进行比较,就能知道我们当前焦点是哪个控件了R.java文件中的ID如下

一起来学matlab-matlab学习笔记10 10_3关系运算符和逻辑运算符 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考书籍 <matlab 程序设计与综合应用>张德丰等著 感谢张老师的书籍,让我领略到matlab的便捷 <MATLAB技术大全>葛超等编著 感谢葛老师的书籍,让我领略到matlab的高效 关系运算符 % 示例:关系运算符的用法 format compact % 以紧凑形式的方式输出,以何种方式输出的格式化语句应当事先定义 a=[1 2;3 4]

一起来学演化计算-matlab基本函数find 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 找到非零元素的索引和值 语法 k = find(X) k = find(X)返回一个向量,其中包含数组X中每个非零元素的 线性索引 . 如果X是一个向量,那么find返回一个与X方向相同的向量 如果X是一个多维数组,那么find返回结果的线性索引的列向量 如果X不包含非零元素或为空,则find返回一个空数组 k = find(X,n) k = find(X,n)返回与X中的非零元素对应的前n个

一.NumPy简介 其官网是:http://www.numpy.org/ NumPy是Python语言的一个扩充程序库.支持高级大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库.Numpy内部解除了CPython的GIL(全局解释器锁),运行效率极好,是大量机器学习框架的基础库! 关于GIL请参考博客:http://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9056555.html NumPy的全名为Numeric Python,是一个开源的Python科学计算库,它包

numpy.flatnonzero(): 该函数输入一个矩阵,返回扁平化后矩阵中非零元素的位置(index) 这是官方文档给出的用法,非常正规,输入一个矩阵,返回了其中非零元素的位置. 1 >>> x = np.arange(-2, 3) 2 >>> x 3 array([-2, -1, 0, 1, 2]) 4 >>> np.flatnonzero(x) 5 array([0, 1, 3, 4]) import numpy as np d = np.a

numpy.flatnonzero(): 该函数输入一个矩阵,返回扁平化后矩阵中非零元素的位置(index) 这是官方文档给出的用法,非常正规,输入一个矩阵,返回了其中非零元素的位置. 1 >>> x = np.arange(-2, 3) 2 >>> x 3 array([-2, -1, 0, 1, 2]) 4 >>> np.flatnonzero(x) 5 array([0, 1, 3, 4]) import numpy as np d = np.a

转载自: http://blog.csdn.net/dengjianqiang2011/article/details/8753807 MATLAB矩阵操作大全 一.矩阵的表示在MATLAB中创建矩阵有以下规则:a.矩阵元素必须在"[ ]"内:b.矩阵的同行元素之间用空格(或",")隔开:c.矩阵的行与行之间用";"(或回车符)隔开:d.矩阵的元素可以是数值.变量.表达式或函数:e.矩阵的尺寸不必预先定义. 二,矩阵的创建:1.直接输入法最简单的

转载自:http://blog.csdn.net/dengjianqiang2011/article/details/8753807 MATLAB矩阵操作大全 一.矩阵的表示 在MATLAB中创建矩阵有以下规则: a.矩阵元素必须在”[ ]”内: b.矩阵的同行元素之间用空格(或”,”)隔开: c.矩阵的行与行之间用”;”(或回车符)隔开: d.矩阵的元素可以是数值.变量.表达式或函数: e.矩阵的尺寸不必预先定义. 二,矩阵的创建: 1.直接输入法 最简单的建立矩阵的方法是从键盘直接输入矩阵的

原地址:http://www.cnblogs.com/Ran_Ran/archive/2010/12/11/1903070.html 一.矩阵的表示在MATLAB中创建矩阵有以下规则: a.矩阵元素必须在”[ ]”内: b.矩阵的同行元素之间用空格(或”,”)隔开: c.矩阵的行与行之间用”;”(或回车符)隔开: d.矩阵的元素可以是数值.变量.表达式或函数: e.矩阵的尺寸不必预先定义. 二,矩阵的创建: 1.直接输入法 最简单的建立矩阵的方法是从键盘直接输入矩阵的元素,输入的方法按照上面的规

关于Python Numpy库基础知识请参考博文:https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9722794.html Python矩阵的基本用法 mat()函数将目标数据的类型转化成矩阵(matrix) 1,mat()函数和array()函数的区别 Numpy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组array),都可以用于处理行列表示的数字元素,虽然他们看起来很相似,但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可能得到不同的结果,其中Numpy函数库中的mat