matlab矩阵内存预分配就意味着,划定一个固定的内存块,各数据可直接按"行.列指数"存放到对应的元素中.若矩阵中不预配置内存.则随着"行.列指数"的变大.MATLAB就必须不断地为矩阵找到新的"空的内存",从而导致"建造矩阵"的速度大大下降. Hilbert矩阵的数学描写叙述 Hilbert矩阵是著名的"坏条件"矩阵,当中其第(i,j)元素的表达式是a(i,j)=1/(i+j-1). 代码比較: % 20

这句话大致意思就是: b = 0;for i = 1:3    a(i) = b;end是说变量的长度是变化的,经常在循环里出现,比如上面这个例子,这样会影响计算速度,最好的办法是预先定义a的长度,比如b = 0;a = zeros(1,3);for i = 1:3    a(i) = b;end 所以,为了减少运行时间,在对特定大小的矩阵进行预分配内存可以实现 a(10000,20000) = 0;      %方法一,直接赋值为零 time=0.0021832秒. a=zeros(10000

转载自: http://blog.csdn.net/dengjianqiang2011/article/details/8753807 MATLAB矩阵操作大全 一.矩阵的表示在MATLAB中创建矩阵有以下规则:a.矩阵元素必须在"[ ]"内:b.矩阵的同行元素之间用空格(或",")隔开:c.矩阵的行与行之间用";"(或回车符)隔开:d.矩阵的元素可以是数值.变量.表达式或函数:e.矩阵的尺寸不必预先定义. 二,矩阵的创建:1.直接输入法最简单的

vector预分配内存溢出导致原始的 迭代器 失效 consider what happens when you add the one additional object that causes the vector to reallocate storage and move it elsewhere. The iterator’s pointer is now pointing off into nowhere: This illustrates the concept of iterat

matlab里textread出现错误“Trouble reading floating point number from file (row 1, field 1)” 解决办法:traindata.xls另存为“文本文件(制表符分隔)(*.txt)” 然后再进行读取即可.

欧式距离定义: 欧式距离公式有如下几种表示方法: MATLAB 求两个矩阵的 欧氏距离 : 如果定义两个矩阵分别为a,b则定义c=(a-b).^2所求距离d=sqrt(sum(c(:)))

MATLAB 的向量,矩阵和阵列命令:

预分配内存fifo实现可变长度字节序列存储 github链接https://github.com/gexin1023/utils/tree/master/fifo fifo即先进先出队列,可以用链表来实现,在链表头部插入数据,尾部读数据,每次插入新的数据都动态分配一段内存用于数据存储,适用于变长数据的队列实现.也可以用数组实现,用一个数组buf[LEN]作为缓存,用两个整数分别记录写数据和读数据的位置,适用于每次读取相同长度数据的场景. 有的场景中,要避免频繁的malloc/free动态分配释放

使用matlab绘制从KEIL memory导出的内存数据 如标题,某些时候我们需要分析keil调试过程中的数据,比如从I2S.SPI.I2C或者UART获取到的波形数据,这些数据时数字流,通过逻辑分析仪是没有办法直观的观察其波形,因此,我们需要把数据导出来,通过合适的工具使数据可视化,比如一些规律的波形图. 下面我将提供一种方法供参考 高潮来了 第一步:导出数据到本地 KEIL通过ULINK调试STM32时,我们可以通过keil的memory窗口定位到某一数组的内容,但是数字化的内容没有办法分

有时我们需要用到SVR(支持向量回归)方法,而 matlab 自带的svm工具箱不能做回归分析,于是有了安装libsvm包的打算. 中间遇到一些困难,比如找不到编译器等等,经过一下午和一晚上的努力,在matlab里可以使用libsvm了. 1.下载好libsvm包 下载libsvm-3.21到随意一个地方,比如到matlab安装路径下的 toolbox下——D:\MATLAB\R2014A\toolbox\下,并解压. 打开matlab,将libsvm-3.21\matlab 添加到路径,比如将

for mm=1:num_m %电影编号是mm的训练集行号 ff= find(train_vec(:,2)==mm); %train_vec(ff,1) 行号对应的用户编号 count(train_vec(ff,1),mm) = train_vec(ff,3); end 桉的是电影数目,每次处理一个电影,比双重for循环看着给力.不过转矩阵,一般matlab会提示超内存.

匿名函数: 匿名函数是不存储在程序文件中.但与数据类型是 function_handle 的变量相关的函数.匿名函数可以接受输入并返回输出,就像标准函数一样.但是,它们可能只包含一个可执行语句. 例如,创建用于计算平方数的匿名函数的句柄: sqr = @(x) x.^2; 向量化和预分配(提高程序执行速度): 向量化:要使得matlab更高速工作,把.m文件算法向量化,其他语言使用for循环,Matlab可用向量或矩阵运算. 例:原算法: x=0.01; : y(k)=log10(x); x=x

正则表达式在处理字符串及文本时显得十分方便,在perl, python等脚本语言,以及java, .net等平台上都支援正则表达式.事实上,在MATLAB中也提供了正则表达式的支持.主要包含三个常用的函数:regexp(), regexpi(), regexprep().其中regexp()用来匹配正则表达式,regexpi()完成类似的功能,但是忽略字符串的大小写,regexprep()则按照指定的pattern完成替换功能. MATLAB正则表达式主要包含以下特殊匹配符号: . 匹配任何单个

一.矩阵 1.定义和简单使用(一般的编程语言,数组下标都是从0开始的,但是MATLAB是从1开始的) >> a=[ ; ; ] a = >> b=[ ; ; ]; >> c=[;;]; >> a+b ans = >> a*b ans = >> a*c ans = 2.常用矩阵运算和函数 A':矩阵转置: A+B,A-B,A*b:矩阵加减: inv(A):矩阵求逆: rank(A):矩阵的秩: B/A:等价于B*inv(a): A.*B

a=[50,60,70; 80,90,50; 100,55,40] 假设a是一个灰度图的mat形式(当然实际的size肯定比这大,我只是举例子),如果需要对这个矩阵的像素进行加减处理,很可能会产生溢出,如用matlab试验a(1,1)-60,答案为0.那么怎么才能防止这种情况呢? 一种情况是,转换成double,但是转换成double将会将数值聚集到[0,1]之间,感觉换来换去比较麻烦 我比较倾向于,直接使用int16(a(1,1)),这样就是16位的整型,可以正常的进行运算.

不多说,直接上干货! Distributed  matrix : 分布式矩阵 一般能采用分布式矩阵,说明这数据存储下来,量还是有一定的.在Spark Mllib里,提供了四种分布式矩阵存储形式,均由支持长整形的行列数和双精度浮点型的数据内容组成. 包括行矩阵.带有行索引的行矩阵.坐标矩阵和块矩阵. 依据你数据的不同的特点,你可以选择不同类型的数据. (1).行矩阵: 以行为基本方向的矩阵存储格式,列的作用相对较少. 理解记忆,行矩阵是一个巨大的特征向量的集合 每一行就是一个具有相同格式的向量数据

支持向量机是建立在统计学习理论基础之上的新一代机器学习算法,支持向量机的优势主要体现在解决线性不可分问题,它通过引入核函数,巧妙地解决了在高维空间中的内积运算,从而很好地解决了非线性分类问题. 构造出一个具有良好性能的SVM,核函数的选择是关键．核函数的选择包括两部分工作:一是核函数类型的选择,二是确定核函数类型后相关参数的选择．因此如何根据具体的数据选择恰当的核函数是SVM应用领域遇到的一个重大难题,也成为科研工作者所关注的焦点,即便如此,却依然没有得到具体的理论或方法来指导核函数的选取 1.

*:矩阵相乘 (cross) .*:矩阵你元素一对一相乘 (dot) 例子: >> a=[2 3];>> b=[4 5];>> a*b' ans = 23 >> a.*b ans = 8 15

为什么要提出这个问题? spark跑YARN模式或Client模式提交任务不成功(application state: ACCEPTED) 然后执行 [spark@master spark--bin-hadoop2.]$ su root Password: [root@master spark--bin-hadoop2.]# echo > /proc/sys/vm/drop_caches [root@master spark--bin-hadoop2.]# echo > /proc/sys/v

for i=1:length(enc_out_data) data_bits_temp=dec2bin(enc_out_data(i),8); databits((i-1)*8+1:i*8)=double(data_bits_temp)-48; end 其中,enc_out_data中存储的是十进制的编码后数据.程序的目的是将这个字节构成的数组转化为比特流数组. 字节数组的大小为512字节,转换之后的databits数组共有4096个比特. clear all clc; a=[1,2,3,10]

OpenCV大部分时候会为OpenCV方法中的输出数据(方法的参数)自动分配内存,所以如果一个方法的参数有一个或者多个输入数组(cv::Mat 实例)和一些输出数组时,OpenCV会自动为输出数组分配内存空间或者重新分配内存空间,内存的大小和数据类型由输入数组决定.如果需要的话,这个方法会通过其他的参数来决定输出数组的其他属性. 下面用一段代码来说明一下: #include "cv.h" #include "highgui.h" using namespace cv