作者:Z-HE链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/36103034来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 1) polyfit 代码例子如下,拟合一个3次曲线,并画图. x = 0:1:9; y = [0 2 4 6 8 20 12 14 16 18] A=polyfit(x,y,3); z=polyval(A,x); plot(x,y,'r*',x,z,'b') 1) lsqcurvefit nlinfit 使用lsqcurv

lucene之排序.设置权重.优化.分布式搜索(转) 1. 基本应用 using System;using System.Collections.Generic;using System.Text;using Lucene.Net;using Lucene.Net.Analysis;using Lucene.Net.Analysis.Standard;using Lucene.Net.Documents;using Lucene.Net.Index;using Lucene.Net.QueryP

对于matlab的使用,最好还是使用英文好.这样既能让你熟悉直接的英文解释,也能学习一下英语. 对于中文版的matlab,默认的Matlab安装是中文,所以这里存在安装matlab后设置语言的需要. 具体的方案: M1:Matlab2016b M2:较低版本的matlab的设置方式. 在环境变量的系统变量中,新建一个MWLOCALE_TRANSLATED,值为OFF.

Matlab画图设置线宽和字号 既然这么多人来这里看过,我就多做点注释,方便大家参考. 下边这段代码不需要特别设置,只需要在plot语句之后插入即可. %plot your figure before %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% set(gcf,'Units','centimeters','Position',[10 10 7 5]);%设置图片大小为7cm×5cm%get hanlde to current axis返回当前图形的当前坐标轴的句柄,%(the first ele

摘要 平时没那么注意LinearLayout布局时权重的问题,设置了权重属性后,通常建议将width或height的属性值设置为0dp,有时候设置权重后,还是习惯将width或height的属性设置为wrap_content,这会有什么影响吗?做完了"掌上平桂"项目后,发现新闻栏目的多图展示,总是出现三张图无法平均分配空间的问题,其中一个原因,每一张图片的尺寸不同,最初的猜想可能网络加载数据延时的问题或是ViewHolder类的问题.最后发现原因是权重设置的问题. 二.多张图布局设计

当项目慢慢变大,訪问量也慢慢变大的时候.就难免的要使用多个数据源和设置读写分离了. 在开题之前先说明下,由于项目多是使用Spring,因此下面说到某些操作可能会依赖于Spring. 在我经历过的项目中,见过比較多的读写分离处理方式,主要分为两步: 1.对于开发者,要求serivce类的方法名必须遵守规范,读操作以query.get等开头,写操作以update.delete开头. 2.配置一个拦截器,根据方法名推断是读操作还是写操作,设置对应的数据源. 以上做法能实现最简单的读写分离.但对应的也会

基本参数:centos 7 x86_64,linux 系统, 安装matlab, 已经下载R2016b_glnxa64.iso 但挂载的时候遇到问题: [root@lf mnt]# mount -o loop R2016b_glnxa64.iso /mnt/temp/ount: /mnt/R2016b_glnxa64.iso:设置回环设备失败: 没有那个文件或目录 原因是:我把 /dev目录下的 loop0设备给删除了. 重新挂载:mknod -m 0660 /dev/loop0 b 7 0 用

方法一:多项式拟合polyfit 1 x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9]; 2 3 y=[9 7 6 3 -1 2 5 7 20]; 4 P= polyfit(x, y, 3) %三阶多项式拟合 5 6 xi=0:.2:10; 7 8 yi= polyval(P, xi); %求对应y值 9 10 plot(xi,yi,x,y,'r*'); 运行结果: 多项式系数:P =0.1481 -1.4030 1.8537 8.2698 使用matlab中的ploy2sym函数:y=poly2sy

ubuntu15.04, matlab2016a 默认按键ctrl+s无法保存,ctrl+z无法撤销.因为用的是emacs的快捷键.emacs的快捷键不熟悉会觉得很复杂,果断改为windows风格的: 打开matlab --> file --> preferences --> Keyboard --> Shortcuts --> Keyboard Shortcuts Preferences --> Active settings: 默认的是Emacs Default s

        同学问的,查了下资料. %需要拟合的点的坐标为(0,-174.802,990.048),(0.472,-171.284,995.463),(0.413,-168.639,1003.55),(0.064,-167.862,1019.55), %(0,-170.357,1035.44),(0,-172.142,1044.78),(0.215,-174.759,1047.84),(0.171,-176.586,1048.13),(0,-179.832,1043.34),(0,181.5

非线性最小二乘拟合: 解法一:用命令lsqcurvefit function f = curvefun(x, tdata) f = x() + x()*exp() * tdata); %其中x() = a; x() = b; x() = c; %数据输入 tdata = ::; cdata = 1e- * [4.54, 4.99, 5.35, 5.65, 5.90, 6.10, 6.26, 6.39, 6.50, 6.59]; %设定预测值 x0 = [0.2 0.05 0.05]; %非线性拟

拟合练习: function f = curvefun(x, tdata) f = (x()*x()*x()) / (x()-x()) * ( exp(-x()*tdata)/(x()-x()) + exp(-x()*tdata)/(x()-x()) - (/(x()-x())+/(x()-x()))*exp(-x()*tdata) ); %数据输入 tdata = [ ]; vdata = [ ]; %拟定估计值 x0 = [ ]; x = lsqcurvefit('curvefun', x0

clear;clc;close all format compact %% 正态分布的拟合 % 生成随机数 num = 50; y = randn(1000,1); x = 1:num; y = hist(y,num); xx = x(:); yy = y(:); % Set up fittype and options. ft = fittype('y0+(a/(w*sqrt(pi/2)))*exp(-2*((x-xc)/w).^2)', 'independent', 'x', 'depend

定义 插值和拟合: 曲线拟合是指您拥有散点数据集并找到最适合数据一般形状的线(或曲线). 插值是指您有两个数据点并想知道两者之间的值是什么.中间的一半是他们的平均值,但如果你只想知道两者之间的四分之一,你必须插值. 拟合 我们着手写一个线性方程图的拟合: y=3x^3+2x^2+x+2 首先我们生成一组数据来分析: x=-5:0.5:5; e=50*rand(1,length(x))-25;%制造[-25,25]的随机数作为误差 y=3*x.^3+2*x.^2+x+2+e;%得到y值 plot(

1. axis([xmin xmax ymin ymax]) 设置当前图形的坐标范围,分别为x轴的最小.最大值,y轴的最小最大值 2. V=axis 返回包含当前坐标范围的一个行向量 3. axis auto 将坐标轴刻度恢复为自动的默认设置 4. axis manual 冻结坐标轴刻度,此时如果hold被设定为on,那么后边的图形将使用与前面相同的坐标轴刻度范围 5. axis tight 将坐标范围设定为被绘制的数据范围 6. axis fill 这是坐标范围和屏幕的高宽比, 使得坐标轴可以

我们可以通过修改colormap的值来达到这种目的. 一般来说colormap的值是64*3的矩阵,64代表64种颜色,3列是这种颜色的RGB值,不过归一化了. 如果你想将colorbar颜色设成6种, mycolor6 = [ 0.4784 0.0627 0.89410 0 10 1 01 1 01 0 01 0.3804 0]; 将随机矩阵A=randn(100),显示 执行以下步骤 imagesc(A); colormap(mycolor6) colorbar 将显示 颜色和数据自己可以随

在深度学习中,批量归一化(batch normalization)以及对损失函数加一些正则项这两类方法,一般可以提升模型的性能.这两类方法基本上都属于权重约束,用于减少深度学习神经网络模型对训练数据的过拟合,并改善模型对新数据的性能.       目前,存在多种类型的权重约束方法,例如最大化或单位向量归一化,有些方法也必须需要配置超参数.       在本教程中,使用Keras API,用于向深度学习神经网络模型添加权重约束以减少过拟合.       完成本教程后,您将了解: 如何使用Keras

摘要:本论文先介绍了多项式数据拟合的相关背景,以及对整个课题做了一个完整的认识.接下来对拟合模型,多项式数学原理进行了详细的讲解,通过对文献的阅读以及自己的知识积累对原理有了一个系统的认识.介绍多项式曲线拟合的基本理论,对多项式数据拟合原理进行了全方面的理论阐述,同时也阐述了曲线拟合的基本原理及多项式曲线拟合模型的建立.具体记录了多项式曲线拟合的具体步骤,在建立理论的基础上具体实现多项式曲线的MATLAB实现方法的研究,采用MATLAB R2016a的平台对测量的数据进行多项式数据拟合,介绍了M

设置MATLAB中Current Folder的默认文件夹 在我们使用MATLAB的过程中,其Current Folder面板会给我们带来一定的便利性.但遗憾的是,MATLAB自身没有提供友好的设置界面,以供用户自如地设置Current Folder面板上的起始文件夹.这就给我们带来了一定的不便,毕竟每次启动MATLAB后都重新在Current Folder中设置到我们想要的文件夹地址会耗费一定的时间,也会影响我们的心情. 那么,我们应该如何在MATLAB中设置Current Folder面板上