为了看懂师兄的文章中使用的方法,研究了一下神经网络 昨天花了一天的时间查怎么写程序,但是费了半天劲,不能运行,百度知道里倒是有一个,可以运行的,先贴着做标本 % 生成训练样本集 clear all; clc; P=[110 0.807 240 0.2 15 1 18 2 1.5; 110 2.865 240 0.1 15 2 12 1 2; 110 2.59 240 0.1 12 4 24 1 1.5; 220 0.6 240 0.3 12 3 18 2 1; 220 3 240 0.3 25

参考这篇文章的代码封装了一个类似Matlab中的magic函数,用来生成魔方矩阵. #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np def magic(n): row,col=0,n//2 magic=[] for i in range(n): magic.append([0]*n) magic[row][col]=1 for i in range(2,n*n+1): r,l=(row-1+n)%n,(col+1)

matlab中的eval函数使用 在matlab的命令行窗口中输入help eval命令回车就可以看到eval函数的官方解释,大概的意思就是执行matlab中的表达式,计算expression表示的代码.意思是相当于在命令行中输入expression表达式命令的意思. 用法: eval(expression) [output1,-,outputN] = eval(expression) 这里就很奇怪了,为啥不直接在命令行中输入命令而是要多使用一个eval函数来完成这样的事情呢.这个是有原因的,下

奇异值分解的理论参见下面的链接 http://www.cnblogs.com/pinard/p/6251584.html https://blog.csdn.net/shenziheng1/article/details/52916278 https://blog.csdn.net/billbliss/article/details/78579308 https://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/43053513 https://bl

Matlab中fread函数用法    "fread"以二进制形式,从文件读出数据. 语法1:[a,count]=fread(fid,size,precision) 语法2:[a,count]=fread(fid,size,precision,skip) size:    不指定     :到尾返回读.           N         : 读出N个数据,构成列向量.           inf       : 读出fid指向的打开的文件的全部数据.           [M,N

在matlab中,矩阵的存储是按列优先,sub2ind函数将矩阵中指定元素的行列下标转换成存储的序号,即线性索引号.下面,我们举例子进行说明. 1 建立一个3*4*2的矩阵 rng(0,'twister');   % Initialize random number generator. A = rand(3, 4, 2) A(:,:,1) =     0.8147    0.9134    0.2785    0.9649     0.9058    0.6324    0.5469    0

先学习一下matlab中CRC函数. 语法如下: h = crc.generator(‘Polynomial', polynomial, ‘param1', val1, etc.) 再看一个例子就比较好容易理解, % Construct a CRC generator with a polynomial defined % by x^3+x+1, with zero initial states, % and with an all-ones final XOR value: h = crc.g

doc funname 在帮助浏览器中打开帮助文档 help funname 在命令窗口打开帮助文档 helpbrowser 直接打开帮助浏览器 lookfor funname 搜索某个关键字相关函数 demo 打开视频教程 转http://blog.renren.com/share/239121107/690877048 里面有些不全的,自己用到的已添加,后面碰到没有的会随时添加. 原文: 想查函数名的功能,matlab中的help里全是英文,这儿都有~~~ matlab函数大全A abs 绝

一.view函数 代码: a=torch.randn(,,,) b = a.view(,-) print(b.size()) 输出: torch.Size([, ]) 解释: 其中参数-1表示剩下的值的个数一起构成一个维度. 如上例中,第一个参数1将第一个维度的大小设定成1,后一个-1就是说第二个维度的大小=元素总数目/第一个维度的大小,此例中为3*4*5*7/1=420. 代码: a=torch.randn(3,4,5,7) d = a.view(a.size(),a.size(),-) e=

前言 因为最近项目上的需要,才发现MATLAB的统计工具箱中的参数估计函数,觉得很简单很好用,现在把所有的参数估计函数整理一下,并在最后面附上调用示例. 参与人员 由于时间关系,这篇随笔是两个人一起整理的,下面是分工列表: 文字整理:鹏老师      博客:https://www.cnblogs.com/PengLaoShi/ 代码整理:CL_Pan_DUT  博客:https://www.cnblogs.com/CL-Pan/ 参数估计函数 参数估计式统计推断问题,即当总体分布的数学形式已知,

摘自:http://blog.csdn.net/masibuaa/article/details/8119032 有齐次线性方程AX=0,且rank(A)=r<n时,该方程有无穷多个解, 可以用matlab 中的命令 x=null(A, r)求其基础解系.其中:r=rank(A) 例: A=[ 1 1 1 1 -3 -1 1 1 0 0 0 1 1 0 -2 0 0 -1 0 -1 -2] 用matlab 求Ax=0的基础解析的解程序为: A=[1 1 1 1 -3 -1 1;1 0 0 0 1

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

有下面非常经典的一个字符串复制程序. test1.c #include <stdio.h> int main() { char str_t[]="This String comes from t";//初始化字符数组 char str_s[]="This is an empty string ";//初始化字符数组 char *t=str_t;//初始化字符指针 char *s=str_s;//初始化字符指针 while(*s++=*t++)//*的优先

https://blog.csdn.net/u011534057/article/details/51673458 https://blog.csdn.net/qq_34784753/article/details/78668884 https://blog.csdn.net/kangroger/article/details/61414426 https://www.cnblogs.com/lindaxin/p/8027283.html 神经网络中权值初始化的方法 <Understanding

局部连接与权值共享 下图是一个很经典的图示,左边是全连接,右边是局部连接. 对于一个1000 × 1000的输入图像而言,如果下一个隐藏层的神经元数目为10^6个,采用全连接则有1000 × 1000 × 10^6 = 10^12个权值参数,如此数目巨大的参数几乎难以训练:而采用局部连接,隐藏层的每个神经元仅与图像中10 × 10的局部图像相连接,那么此时的权值参数数量为10 × 10 × 10^6 = 10^8,将直接减少4个数量级. 尽管减少了几个数量级,但参数数量依然较多.能不能再进一步减

1.MATLAB给每种对象的每一个属性规定了一个名字,称为属性名,而属性名的取值成为属性值.例如,LineStyle是曲线对象的一个属性名,它的值决定着线型,取值可以是'-' .':'.'-.'.'--'或'none'.2.属性的操作    set函数的调用格式为:    set(句柄,属性名1,属性值1,属性名2,属性值2,…) 例子: clearx=0:0.2:12;y1=bessel(1,x);y2=bessel(2,x);y3=bessel(3,x);h=plot(x,y1,x,y2,x

最近做验证码识别,原本用MATLAB已经实现的整个识别模型,不过代码要部署在Linux服务器上还是需要用另外的语言实现,于是决定用Python + OpenCV来实现. bwlabel函数的作用是检测二值图像中连通域的个数及为每个连通域标记后的矩阵. 关于连通域检测算法我是参考的http://blog.sina.com.cn/s/blog_ad81d4310102vmll.html 这篇文章中的基于行程的标记 方法,以及传统的Two-Pass方法. 传统的Two-pass方法中关于连通域标记的规

rectangle函数功能:创建二维矩形对象. rectangle('Position',[x,y,w,h])从点(x,y)开始绘制一个宽w高h的矩形,对坐标轴数据单元指定值.注意,按指定的比例显示矩形,需要设置坐标轴数据宽高比来使得x和y轴有等长的单位.你可以用命令axis equal 或者daspect([1,1,1]). rectangle绘制一个矩形,其默认位置是[0,0,1,1] ,默认曲率是 [0,0](也就是说,没有曲率). rectangle(...,'Curvature',[x

find()函数: 功能:用于返回矩阵中想要的元素的索引值: 用法: index = find(X), 当X为一个矩阵时,返回的index是一个列向量,表示矩阵X中非零值的索引值,这个索引值吧,是按把矩阵按column-major 排成列向量的索引值: index = find(X, k, 'first') ,  与上面相同,只是返回前K个不为零的索引值: index = find(X, k, 'last'),   上上面相同,只是返回后K个不为零的索引值: [row, col] = find(

matlab函数 randn:产生正态分布的随机数或矩阵的函数 randn:产生均值为0,方差σ^2 = 1,标准差σ = 1的正态分布的随机数或矩阵的函数. 用法: Y = randn(n):返回一个n*n的随机项的矩阵.如果n不是个数量,将返回错误信息. Y = randn(m,n) 或 Y = randn([m n]):返回一个m*n的随机项矩阵. Y = randn(m,n,p,...) 或 Y = randn([m n p...]):产生随机数组. Y = randn(size(A))

Matlab 的fspecial函数用法 转载:https://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/50255837 fspecial函数用于建立预定义的滤波算子,其语法格式为:h = fspecial(type)h = fspecial(type,para)其中type指定算子的类型,para指定相应的参数:type的类型有:1.'average'averaging filter为均值滤波,参数为hsize代表模板尺寸,默认值为[3,3].H =