matlab将矩阵数据归一化到[0,255]     function OutImg = Normalize(InImg) ymax=255;ymin=0; xmax = max(max(InImg)); %求得InImg中的最大值 xmin = min(min(InImg)); %求得InImg中的最小值 OutImg = round((ymax-ymin)*(InImg-xmin)/(xmax-xmin) + ymin); %归一化并取整 end

目前计算机中用得最广泛的字符集及其编码,是由美国国家标准局(ANSI)制定的ASCII码(American Standard Code for Information Interchange,美国标准信息交换码),它已被国际标准化组织(ISO)定为国际标准,称为ISO 646标准.适用于所有拉丁文字字母,ASCII码有7位码和8位码两种形式.因为1位二进制数可以表示(21=)2种状态:0.1:而2位二进制数可以表示(22)=4种状态:00.01.10.11:依次类推,7位二进制数可以表示(27=

浅谈[0,1]区间内的n个随机实数变量中增加偏序关系类题目的解法 众所周知,把[0,1]区间内的n个随机.相互独立的实数变量\(x_i\)之间的大小关系写成一个排列\(\{p_i\}\),使得\(\forall i<n, x_{p_i} < x_{p_{i+1}}\),那么有一个结论是所有的排列都是等概率出现的,这完全不难理解,因为所有的变量都是可以轮换的. 但是,题目显然不会这么简单,有些题目会给一定的条件限制,例如强制一些偏序关系\(p_u<p_v\),对于这种情况,一般要求给定的偏

版本matlab 2009 和vc++6.0 SP6 步骤 1)  配置环境,新建一个VC工程,然后在VC界面的“工具->选项”的目录选项卡中的“include”中加入如下路径: 2)  D:\Program Files\MATLAB\R2010b\extern\include 3)  在“library”中加入如下路径 4)  D:\Program Files\MATLAB\R2010b\extern\lib\win32\microsoft 3)通过菜单工程/设置,打开工程设置属性页,进入Li

网络上有很多ubuntu上caffe配置环境的帖子,本人照着其中的许多进行了参考,都出现了或多或少的错误,很多地方也有差异. 于是自己整理了下自己的安装过程,成功进行了测试,跑通了faster-rcnn.配置环境时间为2017.1.4 系统ubuntu16.04 一:显卡驱动的安装: 由于要使用GPU,所以先要查看自己显卡所匹配的显卡驱动,网址:http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us 选择电脑匹配的显卡驱动,本人电脑显卡为GTX7

0,Matlab语言的介绍 1．什么叫计算? 在汉语中,“计算”一词的含义: 谋划 ,考虑 , 算计.随着电子计算机的产生与应用,人们对“计算”的理解发生了很大的变化.             (1)算术运算,即数的加.减.乘.除.乘方.开方等数学运算.                    例如,16-5×2=6.这里,“计算”体现的是一种数学技能,这是人类的基本技能.            (2)较复杂的运算,即根据已知量算出未知量. 但问题是,当需要求解的问题变得复杂而用传统数学 方法无法

% % V 原始评价指标矩 % % v_ij 第i个地区第j个指标的初始值 % % r_ij 第i个地区第j个指标的标准化值 % % R 标准化后的评价矩阵 % % m 统计地区总个数 % % n 已给指标个数 % % Y^+ 正理想解 % % Y^- 负理想解 % % D_j^+ 第i个指标与y_i^+的距离 % % D_j^- 第i个指标与y_i^-的距离 % % H_i 信息熵 % % f_ij 指标的特征比重 % % w_i 权值表 % % Y 加权规范化评价矩阵 % % T_j 第j项

问题一 证明:一根1米长的绳子,随机切成 $N$ 刀,变成($N+1$)根绳子,则最短的一根绳子长度的期望为 $\displaystyle \frac{1}{(N+1)^2}$. 证: 引理:当分成 $n$ 段时,第一段的长度至少为 $x$ 的概率为 $(1-x)^{n-1}$. 很容易理解,因为第一个人拿 $x$,后面的 $n-1$ 刀都切在 $(1-x)$. 推论:当切成 $n$ 段时,每一段的长度至少为 $x$ 的概率为 $(1-nx)^{n-1}$. 即 $P(v_{min} > x)

当看到这个错误的时候,网上搜索可以会有些说列数有限制之类的说法,这个说法是相对于 Office 2003 的,在 Office 2007 之前,最多只可以创建  列:在 Office 2007 之后,可以创建的列数大多了,使用 Office 2013 实测最多可以创建 列. 解决办法: 其实换用另外一个 NPOI 中的类就可以了,参见以下代码: var workbook = new XSSFWorkbook(); // 最多只能创建 16384 列 //var workbook = new HS

1. 解决办法:在内核配置时候文件系统中选中Root file system on NFS

彩色模型(又称彩色空间或彩色系统)是描述色彩的一种方法,本质上,彩色模型就是坐标系统和子空间的规范,系统中的每种颜色由单个点来表示.下面介绍两种最常用的彩色模型. 一.RGB彩色模型: RGB模型是最通用的面向设备的彩色模型,主要用于彩色显示器和彩色视频摄像机.RGB模型利用了三原色原理,即大多数颜色都可由红.绿.蓝三原色按不同比例混合构成.该模型确定的彩色子空间如下: 红.绿.蓝在3个角上,青.深红.黄在另外3个角上,黑色在原点处,白色位于离原点最远的角上:灰度等级沿着主对角线从黑色到白色分布

第0节.引例  本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集.Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set  找到.这里简要介绍一下Iris数据集: 有一批Iris花,已知这批Iris花可分为3个品种,现需要对其进行分类.不同品种的Iris花的花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽度会有差异.我们现有一批已知品种的Iris花的花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽度的数据. 一种解决方法是用已有的数据训练一个

转自:http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/03/07/1976443.html 第0节.引例  本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集.Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set  找到.这里简要介绍一下Iris数据集: 有一批Iris花,已知这批Iris花可分为3个品种,现需要对其进行分类.不同品种的Iris花的花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽

本文主要内容包含: (1) 介绍神经网络基本原理,(2) AForge.NET实现前向神经网络的方法,(3) Matlab实现前向神经网络的方法 . 第0节.引例  本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的測试数据集.Iris数据集能够在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set  找到.这里简要介绍一下Iris数据集: 有一批Iris花,已知这批Iris花可分为3个品种,现须要对其进行分类.不同品种的Iris花的花萼长度.花萼

人工神经网络概述: 人工神经元模型: 神经网络的分类: 按照连接方式,可以分为:前向神经网络 vs. 反馈(递归)神经网络: 按照学习方式,可以分为:有导师学习神经网络 vs. 无导师学习神经网络: 按照实现功能,可以分为:拟合(回归)神经网络 vs. 分类神经网络. 数据归一化:将数据映射到[0, 1]或[-1, 1]区间或其他的区间. 数据归一化的原因: 1.输入数据的单位不一样,有些数据的范围可能特别大,导致的结果是神经网络收敛慢.训练时间长.2.数据范围大的输入在模式分类中的作用可能会偏

******************************************************** ***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

第一节.神经网络基本原理  1. 人工神经元( Artificial Neuron )模型  人工神经元是神经网络的基本元素,其原理可以用下图表示: 图1. 人工神经元模型 图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号,wij表示表示从神经元j到神经元i的连接权值,θ表示一个阈值 ( threshold ),或称为偏置( bias ).则神经元i的输出与输入的关系表示为: 图中 yi表示神经元i的输出,函数f称为激活函数 ( Activation Function )或转移函数 ( Transfe

以优化SVM算法的参数c和g为例,对GWO算法MATLAB源码进行了逐行中文注解. tic % 计时器 %% 清空环境变量 close all clear clc format compact %% 数据提取 % 载入测试数据wine,其中包含的数据为classnumber = 3,wine:178*13的矩阵,wine_labes:178*1的列向量 load wine.mat % 选定训练集和测试集 % 将第一类的1-30,第二类的60-95,第三类的131-153做为训练集 train_w

注:在很长一段时间,MNIST数据集都是机器学习界很多分类算法的benchmark.初学深度学习,在这个数据集上训练一个有效的卷积神经网络就相当于学习编程的时候打印出一行“Hello World!”.下面基于与MNIST数据集非常类似的另一个数据集Fashion-MNIST数据集来构建一个卷积神经网络. 0. Fashion-MNIST数据集 MNIST数据集在机器学习算法中被广泛使用,下面这句话能概况其重要性和地位: In fact, MNIST is often the first data

(一)--安装配置.第一个程序 标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读 评论(50) 收藏 举报  分类: OpenCV(60)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(