1.quadprog 二次规划的函数 Matlab 中二次规划的数学模型可表述如下 其中 H是把目标函数二次项部分进行实对称矩阵, f是线性函数的列向量. 例求解二次规划 得到 h=[4,-4;-4,8]; 注意Matlab 中二次规划的数学模型中H 之前有个1/2 所以 对称二次型矩阵要乘以2 即2.*[2,-2;-2,4]=[4,-4;-4,8] f=[-6;-3]; 目标函数线性部分的列向量. a=[1,1;4,1]; 不等式约束的A矩阵 b=[3;9];  lower[0,0] 依次输入

一.目标 1 将药板从黑色背景中分离(药板部分显示为白色,背景显示为黑色): 2 根据分割结果将药板旋转至水平: 3 提取药板中的药丸的位置信息: 二.方法描述 处理图像如下: (1)首先将图像转为灰度图像,并做二值化处理,并采用闭运算将胶囊边缘平滑处理.得到图像如下所示: (2)利用imfill填充命令将胶囊填充,得到下图: 分别从图像中点左右各距100像素点位置向下遍历像素点,直到遍历到白色边缘即胶囊板的边缘停止,分别记录像素点的坐标,示意图如下: 由此计算胶囊板的倾斜角度θ=arctan(

tic; clear clc M=[, ];%空间步数 N=*M;%时间步数 :length(M) h=/M(k);%空间步长 tau=/N(k);%时间步长 s=tau/h;%步长比 x=:h:; t=:tau:; y=inline('exp(x+t)','x','t');%真解函数 :length(x) :length(t) exact(i,j)=y(x(i),t(j));%真解 end end u=zeros(M(k)+,N(k)+);%数值解内存单元 :M(k) u(i,)=exp(x(

syms x y z=exp(2*x+y)+cos(3*x*y)-exp(1)-1; zz=subs(z,x,1) solve(zz)

matlab和c++混合编程---方法和步骤 matlab和c++混合编程---matlab和vs的环境配置问题 摘要:Matlab具有很强的数值计算和分析等能力,而C/C++是目前最为流行的高级程序设计语言,两者互补结合的混合编程在科学研究和工程实践中具有非常重要的意义.从Matlab调用C/C++代码及C/C++调用m文件两方面,深入地研究了它们之间混合编程的原理和实现机制,并且给出了具体条件下的混合编程方法和步骤.实验表明,给出的Matlab与C/C++混合编程接口及应用方法是有效.实用的

  C/C++调用Matlab 在工程实践中,C/C++调用Matlab 的方法主要有调用Matlab 计算引擎.包含m 文件转 换的C/C++文件,以及调用m文件生成的DLL 文件. 1 利用Matlab计算引擎 Matlab 的引擎库为用户提供了一些接口函数,利用这些接口函数,用户在自己的程序中以计算引擎方式调用Matlab 文件.该方法采用客户机/服务器的方式,利用Matlab 引擎 将Matlab 和C/C++联系起来.在实际应用中,C/C++程序为客户机,Matlab 作为本地服务器.

MATLAB 和 Mathematica.Maple 并称为三大数学软件.它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指.MATLAB 可以进行矩阵运算.绘制函数和数据.实现算法.创建用户界面.连接其他编程语言的程序等. 前一段时间 MATLAB 进入实体清单实践,也让部分国内开发者有了危机意识,今天介绍的这款项目就是试图打造「开源界的 MATLAB」,目前项目刚刚起步,还需要更多热爱开源或 MATLAB\PyQt\Python 的技术大牛加入. 项目名称:PyMiner 项目作者:py2cn

在我们的现实生活中,许多复杂系统都可以建模成一种复杂网络进行分析,比如常见的电力网络.航空网络.交通网络.计算机网络以及社交网络等等.复杂网络不仅是一种数据的表现形式,它同样也是一种科学研究的手段.复杂网络方面的研究目前受到了广泛的关注和研究,尤其是随着各种在线社交平台的蓬勃发展,各领域对于在线社交网络的研究也越来越火.研究生期间,本人的研究方向也是一直与复杂网络打交道,现在马上就要毕业了,写一篇博文简单介绍一下复杂网络特点以及一些有关复杂网络研究内容的介绍,希望感兴趣的博友可以一起讨论,一起学

因为工作需要,最近一直在关注计算广告学的内容.作为一个新手,学习计算广告学还是建议先看一下刘鹏老师在师徒网的教程<计算广告学>. 有关刘鹏老师的个人介绍:刘鹏现任360商业产品首席架构师,负责 360 商业化变现的产品和技术.曾任微软亚洲研究院研究员.雅虎北京研究院高级科学家 ( 负责全球搜索广告.受众定向广告.个性化内容等项目 ) . MediaV 首席科学家 ( 负责算法和数据平台 ) .以及搜狐集团研究院负责人,WOT 技术峰会特约讲师. 广告其实是大数据的产物,是大数据最实际的应用.我

在讲义<线性回归.梯度下降>和<逻辑回归>中我们提到可以用梯度下降或梯度上升的方式求解θ.在本文中将讲解另一种求解θ的方法:牛顿方法(Newton's method). 牛顿方法(Newton's method) 逻辑回归中利用Sigmoid函数g(z)和梯度上升来最大化ℓ(θ).现在我们讨论另一个最大化ℓ(θ)的算法----牛顿方法. 牛顿方法是使用迭代的方法寻找使f(θ)=0的θ值,在这里θ是一个真实的值,不是一个参数,只不过θ的真正取值不确定.牛顿方法数学表达式为: 牛顿方法

1.求解方程. 并不是所有的方程都有求根公式,或者求根公式很复杂,导致求解困难.利用牛顿法,可以迭代求解. 原理是利用泰勒公式,在x0处展开,且展开到一阶,即f(x) = f(x0)+(x-x0)f'(x0) 求解方程f(x)=0,即f(x0)+(x-x0)*f'(x0)=0,求解x = x1=x0-f(x0)/f'(x0),因为这是利用泰勒公式的一阶展开,f(x) = f(x0)+(x-x0)f'(x0)处并不是完全相等,而是近似相等,这里求得的x1并不能让f(x)=0,只能说f(x1)的值比

题目链接:http://www.lydsy.com:808/JudgeOnline/problem.php?id=3118 题意:给出一个图以及图中指定的n-1条边组成的生成树.每条边权值加1或者减去1都有相应的代价.求一个最小代价使得给出的边是最小生成树. 思路:对于每条非树边,必与某些树边形成环.设该非树边的权值为w2,某树边的权值为 w1.最后非树边增加x2,树边减少x1,那么w1-x1<=w2+x2.这样我们可以得到一些式子.代价也知道,这样就转化成线性规划问题.题目求的是最小值,我们可

写在前面:在本篇博客中,旨在对线性回归从新的角度考虑,然后引入解决线性回归中会用到的最大似然近似(Maximum Likelihood Appropriation-MLA) 求解模型中的参数,以及梯度下降法解决MLA.然后分析加入不同范数(L0, L1, L2)对线性回归的影响.其次,另外一个重点是Logistic回归,他们分别用来 做回归和分类.线性回归与Logistic回归的区别,以及由Logistic回归引出的SoftMax回归及其用途. 一.线性回归 (1)残差 对于线性回归模型,我们一

概率图模型的作业越往后变得越来越有趣了.当然,难度也是指数级别的上涨啊,以至于我用了两个周末才完成秋名山神秘车牌的寻找,啊不,CRF模型的训练. 条件随机场是一种强大的PGM,其可以对各种特征进行建模,同时可以使用随机梯度下降算法进行训练,训练的结果就是PGM中那些定义变量交互方式的参数. 1.LR模型的训练 LR模型可以看作是CRF模型的低配版,在完全不定义随机变量交互,只考虑P(Y|X)的情况下,得到的就是LR模型.其数学表达如下: 这里theta是参数,X是特征也是像素值,该形式成为Log

点击删除按钮,删除列表中对应项本来是React比较基础的应用,可是应用情况变得复杂了以后,我还真想了一会儿才搞定. 简化一下应用场景:点击新增按钮,增加一条输入框,点击输入框旁边的按钮,删除该输入框(不能删错了啊). 先说第一种方法 问题刚上手,首先规划级别:一个输入框和对应删除按钮为一个子组件,整体为父组件即可方便处理. 注意的点:生成的一坨输入框是一个数组,为了准确删掉对应项,生成时要编号.点击删除按钮要反馈对应编号,然后进行删除. 现在的逻辑是:整个待展示列表(由子组件组成的数组)是个st

                       利用线性回归方法求解生产计划 方法一: 1.建立数学模型: 设变量:设生产拉盖式书桌x台,普通式书桌y台,可得最大利润 ‚确定目标函数及约束条件 目标函数: 约束条件:  .....................⑴ .....................⑵ .....................⑶ ..........................⑷ 2.在Excel中求解线性规划 首先,如图1所示,在Excel工作表格输入目标函数的

上一篇博文的内容整理了我们如何去近似价值函数或者是动作价值函数的方法: \[ V_{\theta}(s)\approx V^{\pi}(s) \\ Q_{\theta}(s)\approx Q^{\pi}(s, a) \] 通过机器学习的方法我们一旦近似了价值函数或者是动作价值函数就可以通过一些策略进行控制,比如 \(\epsilon\)-greedy. 那么我们简单回顾下 RL 的学习目标:通过 agent 与环境进行交互,获取累计回报最大化.既然我们最终要学习如何与环境交互的策略,那么我们可

第二课 传统神经网络 <深度学习>整体结构: 线性回归 -> 神经网络 -> 卷积神经网络(CNN)-> 循环神经网络(RNN)- LSTM 目标分类(人脸识别,物品识别,场景识别,文字识别),目标检测(安防,自动驾驶),视频分类(视频检索),语句生成(自动翻译,智能对话) 提纲: 1. 神经网络起源:线性回归 2. 从线性到非线性 3. 神经网络的构建 4. 神经网络的“配件”  期待目标: 1. 了解从线性到非线性回归的转化 2. 明白如何构建神经网络,了解不同激励函数的

平台信息:PC:ubuntu18.04.i5.anaconda2.cuda9.0.cudnn7.0.5.tensorflow1.10.GTX1060 作者:庄泽彬(欢迎转载,请注明作者) 说明:感谢tensorflow社区,本文是在社区的学习笔记,生成随机的三维数据,之后用平面去拟合. 相关代码: #!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Oct 11 19:54:15 2018 @au

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一.最大间隔分类器 1. 函数间隔:\(γ^{i} = y^{i}(w^{T} x + b)\), 改变w和b的量级,对分类结果不会产生任何影响,但是会改变函数间隔的大小.因此,直接对函数间隔求最大值是没有任何意义的.因为可以通过任意改变w.b的量级,使得函数间隔任意大. Q1: 函数间隔的式子中,\(w^{T} x + b\)的结果在几何意义上代表什么?或则假设有两个样点\(x_i\)和\(x_j\),如果\(w^{T} x _i+ b\)的值大于\(w^{T} x_j + b\),是否表明\