matlab中randn(‘state’)转载:http://www.cnblogs.com/rong86/p/3572284.html randn('state') 随机数都是由RandStream随机数据流生成的(里面有一套固定的算法,一般用时间发生装置).其中就有'state','seed','twister'等参数. ‘state’是对随机发生器的状态进行初始化,并且定义该状态初始值.比如你过一段时间还要使用这个随机数的时候,还能保持当前的随机取值. 比如randn('state',20

前面[UWP开发之Mvvmlight实践五:SuspensionManager中断挂起以及复原处理]章节已经提到过Template10,为了认识MvvmLight的区别特做了此实例. 原代码地址:https://github.com/NewBLife/UWP/tree/master/MvvmDemo/FileOperationDemo 应用主要功能: 本地任何文件多项选择添加 照相机图片添加 显示添加文件(.jpg.png.pdf.xls等)的缩略图 列表文件删除 默认程序显示添加后的文件 应用

一起来学演化计算-matlab基本函数randn, rand, orth 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me randn X = randn 随机从正态分布中选一个数作为结果 X = randn(n) 随机从正态分布中选n*n个数组成一个(n,n)的正方形矩阵 r = randn(5) r = 0.5377 -1.3077 -1.3499 -0.2050 0.6715 1.8339 -0.4336 3.0349 -0.1241 -1.2075 -2.2588 0.3426 0

只是记住方法是干什么的,但是对具体方法的理解还是不够 查找方法 当所查找的不存在的时候 返回值应该是 return -(low + 1);   一直知道toString 是转换成为字符串  但是具体的方法转换并不是很清楚 其中toStirng方法运用了append 和StringBuilder   binarySearch int[] arr={11,22,55,66,88};a = arr;fronIndex = 0;toIndex = 5;key = 99; key = 99;[11,22,

这篇文章是<数字图像处理原理与实践(MATLAB文本)>一本书的代码系列Part7(由于调整先前宣布订单,请读者注意分页程序,而不仅仅是基于标题数的一系列文章),第一本书特色186经225的代码页,有需要的读者下载用于科研.已经过半.代码运行结果请參见原书配图,建议下载代码前阅读下文: 关于<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书代码公布的说明 http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/40987807 P186 A

搞了一天,才算搞定. 第一步:定位Matlab中Java环境的ext目录 新建一个M script文件,或者直接在Matlab的交互式命令行中输入: disp(java.lang.System.getProperty('java.ext.dirs')); 查看输出(不同的版本.安装环境不一样): D:\Program Files\MATLAB\R2012b\sys\java\jre\win64\jre\lib\ext;C:\WINDOWS\Sun\Java\lib\ext 第二步:将需要的jav

最近将一个matlab程序转为c++,途中遇到interp2这个家伙,我是左查右查,发现网上没有人总结这个玩意,于是我来初探一下,还是别有洞天的,嘿嘿. 1.关于interp2 Vq = interp2(X,Y,V,Xq,Yq,'linear',0),X和Y表示采样点的坐标,可以是向量或者矩阵,比如我们要画一个网格,网格点坐标可以理解为采样点的坐标.Xq和Yq表示查询点的坐标,同样可以是向量或者矩阵,即我们需要插值的地方,当然它的步长小于或等于X和Y的步长,相当于对网格进行细化.V是采样点处的值

matlab代码: figure('NumberTitle','off','menubar','none','toolbar','none','name','Topo Image'); x=0:pi/100:2*pi; y=2*exp(-0.5*x).*sin(2*pi*x); plot(x,y) %figure(1); %% %figure('Visible','off') %plot([1:100]) %figure(1) 代码下面有,添加滚动条的窗口,这个地方主要是一个事件,点击按钮后,调

用来做数值计算作业的代码,来自Numerical Methods Using Matlab (4th Edition) [John H. Mathews, Kurtis K. Fink],改了一下注释,并添加输出消元过程的代码 uptrbk.m function X = uptrbk(A, B) % initialization [N N] = size(A); X = zeros(N, ); C = zeros(, N+); % construct augmented matrix Aug =

整数线性规划问题的基本内容 整数线性规划解决的是自变量在一定的线性约束条件下,使得线性目标函数求得最大值或者最小值的问题.其中自变量只能取整数.特别地,当自变量只能取0或者1时,称之为 0-1 整数规划问题. 当目标函数为最小值时,上述问题可以写成如下形式: \[ \min z=\mathbf{F}^{T}\mathbf{X} \] \[ \text { s.t. } \left\{\begin{array}{l} {\mathbf{A}\mathbf{X} \leqslant \mathbf{

项目背景:在.net framework下使用asp.net webform,特别是aspx+ajax+ashx中,ashx后台代码获取传入参数的时候,需要很多[“…”],我用dynamic对他进行包装. 废话不多说,上代码(文章最下面有上传打包代码): using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Web; using System.Web.UI; using System.Web

1,rand 生成均匀分布的伪随机数.分布在(0~1)之间 主要语法:rand(m,n)生成m行n列的均匀分布的伪随机数                      rand(m,n,'double')生成指定精度的均匀分布的伪随机数,参数还可以 是'single'                     rand(RandStream,m,n)利用指定的RandStream(我理解为随机种子)生成伪 随机数 2,randn 生成标准正态分布的伪随机数(均值为0,方差为1)     主要语法:和上

>> mex -setup Welcome to mex -setup. This utility will help you set up a default compiler. For a list of supported compilers, see http://www.mathworks.com/support/compilers/R2012b/win64.html Please choose your compiler for building MEX-files: Would

前两天分析 HashMap 的 hash 算法的时间,会见 >> 和 >>> 这两个符号.然后检查以下信息,我脑子里在某一时刻.今天遇到,我没想到居然忘  0-0........ 我这记忆力哎,不说了.仅仅好做个笔记,提醒自己,遇到啥不会的最好记下来.好记性不如烂博客啊~ 既然涉及到位运算,我们追本索源,就先从最基础的原码,补码和反码学起. 搜了一下这方面的资料,发现一篇专门介绍这方面的文章,写的非常是透彻,便直接引用过来了,原文地址是:http://www.cnblogs.

先来假设一种情,我们需要向三种不同的客户做出不同的报价,一般来说要肿么设计呢,是不是马上会想到用IF,没有错,对于这种情况,策略模式是最好的选.大家可以这么理解,如果有情况需要用到大量的IF,那你用策略模式就一定没有错了.好了,不多说,直接上代码 先建一个Customer,放三种不同的客户类型 package Customer; import Inter.Strategy; public class LargeCustomer implements Strategy{ public double

Flex,Fms3系列文章导航 Flex,Fms3相关文章索引 本篇是视频聊天,会议开发实例系列文章的第3篇,该系列所有文章链接如下: http://www.cnblogs.com/aierong/archive/2008/12/30/Flex.html#sp 1.工作原理NetStream.publish方法的应用publish () 方法:将音频流.视频流和文本消息流从客户端发送到 Flash Media Server,并可选择在传输期间录制该流. 此方法仅供指定的流的发布者使用.第1个参数

rand 生成均匀分布的伪随机数.分布在(0~1)之间 randn 生成标准正态分布的伪随机数(均值为0,方差为1) randi 生成均匀分布的伪随机整数  

首先在网上看到了关于蒙特卡洛搜索算法的介绍,如下: https://www.cnblogs.com/steven-yang/p/5993205.html 并从中发现了一个在GitHub上implement的蒙特卡洛树搜索算法的复现,该代码以module的方式来实现,仓库位置: https://github.com/jbradberry/mcts ----------------------------------------------------------------------------

1.初版,边缘未处理. % % In----near % If----far % In=imread('D:\文件及下载相关\桌面\模拟变焦拼接\Matlab_code\nearframe\frame1.bmp');%近图 If=imread('D:\文件及下载相关\桌面\模拟变焦拼接\Matlab_code\farframe\frame1.bmp');%远图 If=rgb2gray(If); In=rgb2gray(In); I_temp=If; I_need=zeros(,); I_midd

1.程序窗口[chuang kou]句柄[ju bing]检测原理:用FindWindow函数[han shu]查找[cha zhao]具有相同窗口[chuang kou]类名和标题的窗口[chuang kou],如果找到就说明[shuo ming]有OD在运行[yun hang]//********************************************//通过查找[cha zhao]窗口[chuang kou]类名来实现检测OllyDBG//*****************