peaks; axis tight  %Set the axis limits to equal the range of the data  axis square axis 'auto x'  %x轴坐标上下限自动调整 axis off    %Plot a surface without displaying the axes lines and background. set(gca,'Visible','off');   %消除坐标轴,显示范围的大小没有改变,同上句     %更多特性

有时候在布局界面的时候,UI要求某个View或者某张图片按比例显示,以适应不同的屏幕分辨率. 通常我们时通过自定义View或者引入第三方的库来解决.现在我们既然已经使用了ConstraintLayout,它本身就支持这样的按比例设置View大小的功能. 下面我们来介绍如何使用: 首先我们在布局中添加一个View: 此时,没有添加任何约束,显示的比例就是原始图片的比例. 添加水平方向的约束: 添加完水平方向的约束后,注意此时默认的宽高为wrap_content. 将高度设置为match_const

平台 macOS MATLAB 版本 matlab 2017a 需要设置文件打开编码的情况 从windows平台迁移过来的.m文件的编码格式是GB2312的, 而macOS的MATLAB默认是UTF-8的, 打开显示乱码 解决方案 在/Application中找到MATLAB, 右键显示包内容 进入bin目录 打开lcdata.xml文件 安装里面的注释提示修改locale 我添加的配置如下 <locale name="en_CN" encoding="UTF-8&qu

来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/set.html?searchHighlight=set&s_tid=doc_srchtitle set 设置图形对象属性 语法 set(H,Name,Value)set(H,NameArray,ValueArray)set(H,S) s = set(H) values = set(H,Name)   说明 注意 不要对 Java 对象使用 set 函数,因为这会导致内存泄漏.有关详细信息,请参阅Access

原先有3000条测试数据,MATLAB表现出来强大的数据处理能力,十几秒就可以把数据分类.分装并储存,这次共有10万条坐标数据,MATLAB明显后劲不足,显示内存不足 自我认识:以前MATLAB数据处理是手动将数据导入mat表格,再由程序运行表格数据,但是这次运行光坐标压缩文件就有35兆,就算导入成功也是相当恐怖的一个表格文件 解决方案:1.拒绝手动导入,程序导入 2.不使用表格,表格的内存占用明显比文本文档大太多(当然,这种方案比较极端,但是必须执行,否则后期明显性能上就差别人一大截)

引言: 在用matlab画柱状图或者其他图的时候,你是否碰到下图这种情况: 乍一看这个柱状图画的有馍有洋的,but,仔细一看你会发现,横坐标标签如果再长一点就不好看啦,甚至会重叠,就像这样: 这样的图怎么能入reviewer老师们的法眼呢,分分钟给你个REJECT!!!!要想论文能通过,还是得从细节入手的啦! SO,我们想办法让横坐标标签旋转一下不就好啦?下面看代码: clc;clear; y=[0.5,0.79,0.45,0.35,0.27,0.31,0.64,0.19,0.54,0.87];

首先使用free -m命令查看内存使用情况和swap的大小 关闭swap: 设置swap的大小: bs指的是Block Size,就是每一块的大小.这里的例子是1M,意思就是count的数字,是以1M为单位的. count是告诉程序,新的swapfile要多少个block.这里是1024,就是说,新的swap文件是5G大小. 注意:可能需要点时间完成此步,耐心等待完成. 把增大后的文件变为swap文件: 重新打开swap:  让swap在启动的时候,自动生效.打开/etc/fstab文件,加上以

好久没切图,昨天遇到个浏览器兼容的老问题,在ie7下,父元素设置浮动后,其宽度是自适应的,子元素的宽度若没有确定则将显示最小宽度,即文本所占的宽度. 正常其他浏览器显示如下: ie7中显示效果如下: 解决方法: 1.给父元素添加固定的宽度: 如果方法一违背了想要的效果,那么只能采用js来处理,即获取h4的同级节点ul的宽度,然后将其赋给h4. 如下: <script>window.onload = function(){ if(navigator.appName == "Micros

暑假已至,接下来组内成员将会各回各家,各找各妈,这肯定是对本次大数据比赛是很不利的. 接下来我会把任务分配给组员,当然任务会比起初的时候轻一点,因为我认为本次比赛的目的并不是我要求组员做什么,而是我的组员要求自己做什么! 我们现在主要接触的两门语言: MATLAB语言在数据处理方面很牛,它的画图功能也是杠杠的,尤其是3D画图 Python语言是一门近几年很火的语言,学好它对自己肯定只有益处,它的出生很晚,但是短短十多年,它已经稳居计算机语言前三名.尤其是现在的大数据时代,它的代码不仅简单易懂,而

今天使用了所有特征并且用SVM测试数据 理由:SVM可以使用特征将测试集划分区域,比较单调.死板 结果:成绩很不理想,无疑又一次说明随机森林更适合大数据处理 第二次提交数据 用MATLAB运行11次运算结果,提取其中6次及6次以上重复出现的数据,提交结果:分数降低5分本次目的:检测以往数据的准确率 总结:我们的数据中有部分数据错误了至少6次,那么特征还不够完善,接下来的工作还在特征

Install the extension in VS Code Open the command palette using Ctrl+Shift+P Type ext install Matlab in the command palette Select MATLAB as a language On the bottom-right corner, click on the select language mode button, if you have created a new fi

  Monospaced Plain 10 SansSerif Plain 10 这是默认设置.希望能帮到你!

各种颜色属性选项选项意义选项意义'r' 红色 'm' 粉红'g' 绿色 'c' 青色'b' 兰色 'w' 白色'y' 黄色 'k' 黑色各种线型属性选项选项意义选项意义'-' 实线 '--' 虚线':' 点线 '-.' 点划线各种标记点属性选项选项意义选项意义'.' 用点号绘制各数据点 '^' 用上三角绘制各数据点'+' 用'+'号绘制各数据点 'v' 用下三角绘制各数据点'*' 用'*'号绘制各数据点 '>' 用右三角绘制各数据点' .' 用'.'号绘制各数据点 '<' 用左三角绘制各数据点

首先 1.G1是包括年轻代和年老代的GC 2.CMS是年老代GC 3.二者在某些时候都需要FullGC(serial old GC)的辅助 ###CMS收集器:CMS(ConCurrent Mark Sweep)收集器是一种以获取最短回收停顿时间为目标的收集器,从Mark-Sweep上可以看出,CMS收集器(以下简称CMS)是基于"标记-清除"算法实现的.主要应用于B/S模式的服务端(希望系统停顿时间尽可能短,尤其重视响应时间)CMS的运作过程可以分为4个步骤 **1. 初始标记(CM

ColumnDefinition cd0 = new ColumnDefinition(); cd0.Width = new GridLength(2, GridUnitType.Star); txtGrid.ColumnDefinitions.Add(cd0);

plot(x,y,'r--')% r为颜色,--为线形

经过一个下午找资料,已作出人工轨迹记录程序,这样就可以增加样本容量 接下来三个方向:特征.决策树.机械轨迹程序 虽然机械轨迹的程序相对好做,但是现有机械轨迹程序太过于死板,不能自行更改轨迹

今天新提交了一次数据,总量达到10337个,本以为成绩会突飞猛进,没想到还是不如从前 但是已经找到人工鼠标轨迹的程序,有待完善,接下来兵分四路:找特征.决策树.完善人工轨迹程序,使其可以将生成的数据自动储存.还一个是Python面向对象. 为什么要学习Python面向对象,因为我发现现在接触的程序越多.越深,越觉得举步维艰,越觉得不懂的地方越多.其实我是在学习Java的面向对象吃到了甜处,面向对象可以提高一个程序的可读性,一个程序的可利用性.这几天我们一直在找一个最佳组合,而我们一直是手动去找,

目前已经找出26条特征 ,但是提交数据越来越少,给我的感觉是随机森林画的范围越来越小,输出的机器数据也越来越少,我自认为特征没太大问题 我已经将不懂之处列了出来,将于明天咨询大师级人物

经过头脑风暴法想出了很多特征,目前经过筛选已经提交了两次数据,数据提交结果不尽如人意,但是收获很大. 接下来继续提取特征,特征数达到27时筛选出20条特征,并找出最佳搭配

前几天备战考试,接下来的日子将会继续攻克大数据比赛 虽然停止了一段时间没有提交数据,但是这几天的收获还是有的,对Python 随机森林了解的更了解了 随机森林是由多课决策树组成(当然这个虽然我们初学者都知道,但是我确定没有现在认识的深刻),多棵决策树经过数据训练后,经过投票方式对测试数据进行判断 那么也就是说随机森林的鲁棒性非常好,我们现有的特征还不是特别多,之所以前一段时间出现“过拟合”现象,其实原因有可能是我们当时急功近利,把大多数正确率高的特征放在一起测试数据,导致的“过拟合”,其实非也,