02整数规划 蒙特卡洛法(随机取样法) 编写文件mengte.m,目标函数f和约束向量g function[f,g]=mengte(x); f=x(1)^2+x(2)^2+3*x(3)^2+4*x(4)^2+2*x(5)^2-8*x(1)-2*x(2)-3*x(3)-x(4)-... 2*x(5); g=[ sum(x)-400 x(1)+2*x(2)+2*x(3)+x(4)+6*x(5)-800 2*x(1)+x(2)+6*x(3)-200 x(3)+x(4)+5*x(5)-200 ]; 主函

下载源代码请访问原文地址:借助全新 MATLAB® 适配器代码示例读取英特尔® 实感™ 摄像头数据流 简介 该可下载代码示例简要介绍了如何使用英特尔® 实感™ SDK 和 MATLAB 的图像采集工具箱适配器套件在 MATLAB® 工作区获取英特尔® 实感™ 摄像头(R200 和 F200)的原始摄像头数据流. 该示例代码支持 MATLAB 开发人员开发面向英特尔® 平台.并具备以下特性的英特尔® 实感™ 应用: 多数据流同步. 同时获取颜色数据流和景深数据流(见图 1). 多摄像头支持. 同时

在caffe ImageNet例子中有对图片进行resize的部分,文中使用的是linux shell脚本命令: for name in /path/to/imagenet/val/*.JPEG; do convert -resize 256x256\! $name $name done 1 2 3 但该命令在运行后光标就一直处于等待状态,直到所有的图片全部运行结束.这种情况在图片数量比较大时就很恼人(对于ILSVRC2012数据集中的100多万张图片来说,这种状态可能会持续好几天),你不知道程

ID3决策树算法是基于信息增益来构建的,信息增益可以由训练集的信息熵算得,这里举一个简单的例子 data=[心情好 天气好  出门 心情好 天气不好 出门 心情不好 天气好 出门 心情不好 天气不好 不出门] 前面两列是分类属性,最后一列是分类 分类的信息熵可以计算得到:出门=3,不出门=1,总行数=4分类信息熵 = -(3/4)*log2(3/4)-(1/4)*log2(1/4) 第一列属性有两类,心情好,心情不好 心情好 ,出门=2,不出门=0,行数=2 心情好信息熵=-(2/2)*log2

MATLAB 中 SVM 实现 直接上代码 main.m %% Initialize data clear, clc, close all; load('data.mat'); y(y == 0) = -1; % X_train = X(1:35, :); % y_train = y(1:35); % X_test = X(36:51, :); % y_test = y(36:51); %% Visualize data % jhplotdata(X_train, y_train); %% Tr

在Udacity上很多关于机器学习的课程几乎都是基于python语言的,博主“ttang”的博文“重新发现梯度下降法——backtracking line search”里对回溯线搜索的算法实现也是用python写的,这对没有接触过python的我来说,内心是非常“抓狂”的.看到代码有想看到运行结果的冲动,暂时又不想去下载软件,好在这段代码简单.清晰,不信,你看原代码[1] # -*- coding: cp936 -*- #optimization test, y = (x-3)^2 from

一.K均值聚类算法 算法步骤如下: 1.初始化 已知数据集合X,及事先指定聚类的总类数N,在X中随机选取N个对象作为初始的聚类中心. 2.设定迭代终止条件 通常设置最大循环次数或者聚类中心的变化误差. 3.更新样本对象所属类 根据距离准则将数据对象分配到距离最接近的类. 4.更新类的中心位置 将每一类的平均向量作为下次迭代的聚类中心. 5.重复步骤3~4,满足步骤2中的迭代终止条件时,停止 Matlab代码见下图: K均值聚类算法-Matlab代码 二.K均值聚类算法应用举例 1.随机生成三组数

1. 判断是否存在指定的video_name, 若不存在,则在给定save_path下,新建一个video_name文件夹: 1 sec_path = [save_path, video_name, '/']; 2 if ~exist(sec_path,'file') 3 mkdir([save_path, video_name]); 4 end 2. 将gpuArray转换为matlab可以保存的格式,如:uint8 等. if you save the gpuArray data direc

1.注释一块代码: %{ 此处代码块 %} 2.注释数行代码: 先选中,然后用组合键Ctrl+R 取消注释,用组合键Ctrl+T 3.双%%的作用:代码分块运行,点击双%%之间的代码,再点Run Section,就可 以分块运行代码了,这样更方便调试.

本文主要是实现论文--基于稀疏表示的图像超分辨率<Image Super-Resolution Via Sparse Representation>中的Figure2.通过对100000个高分辨率和低分辨率图像块训练得到的高分辨率图像块字典,字典原子总数为512,图像块尺寸大小为9X9 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gr

http://www.ilovematlab.cn/thread-177006-1-1.html LEACH協議clear;%清除內存變量 xm=100;%x軸範圍ym=100;%y軸範圍 sink.x=0.5*xm;%基站x軸sink.y=0.5*ym;%基站y軸 n=100;%節點總數 p=0.1;%簇頭概率 E0=0.02;%初始能量ETX=50*0.000000000001;%傳輸能量,每bitERX=50*0.000000000001;%接收能量,每bitEfs=10*0.000000

使用函数error('message_id', 'message'),出现错误时函数中止运行. 参考http://www.ilovematlab.cn/thread-43261-1-1.html

http://www.cse.oulu.fi/CMV/Downloads http://www.cse.oulu.fi/wsgi/CMV/Downloads/LBPMatlab

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{

学习笔记 V1.0 2015/4/17 如何加速MATLAB代码运行 概述 本文源于LDPCC的MATLAB代码,即<CCSDS标准的LDPC编译码仿真>.由于代码的问题,在信息位长度很长(大于10000)情况下,代码无法正常运行或执行速度很慢.本文将叙述代码修改过程中的一系列手段,然对其加速原理不做探究 修订历史 以下表格展示了本文档的修订过程 日期 版本号 修订内容 2015/04/17 V1.0 初始版本 简介 本程序基于MATLAB 2014a 编写,本文档中提到的"MATL

MEX文件是一种可在matlab环境中调用的C语言(或fortran)衍生程序,mex的编译结果实际上就是一个带输出函数mexFunction 的dll文件. 中文名 mex文件 外文名 MATLAB和Executable 介    绍 在matlab环境中调用的C语言 定    义 输出函数mexFunction 的dll文件 目录 1简介 2MEX的编写 ▪ MEX文件格式 ▪ 操作输入数据 ▪ 操作输出数据 3MEX的编译 4MEX的调用 5MEX环境配置     1简介编辑 MEX从字面

一.理论概念 区域生长是按照事先定义的生长准则将一个像素或者子区域逐步聚合成一个完整独立的连通区域过程.对于图像感兴趣目标区域R,z为区域R上事先发现的种子点,按照规定的生长准则逐步将与种子点z一定邻域内符合相似性判据的像素合并成一个种子群以备下一阶段的生长,这样不断的进行循环生长直到满足生长停止条件为止,从而完成了对感兴趣区域由一个种子点生长为一个独立连通区域的过程.其中相似性判据可以是像素灰度值.颜色.纹理特征等图像信息. 因此区域生长算法一般分为三个步骤实现: (1)    确定生长种子点

转载请标明出处:专注matlab代码下载的网站http://www.downma.com/ 本文主要给大家分享使用matlab编写代码,完成课程设计.毕业设计或者研究项目时,matlab调试程序的技巧和方法. 快速完成一个项目,最简单的方法就是利用前人的开源代码,然后根据自己项目的具体需求和参数,对已有代码进行调试,并增加或删减部分功能,最终实现自己项目的全部功能.所谓"站在前人的肩膀上". 闲话少叙,我们先从最基本的matlab软件安装开始,已经成功安装matlab软件的可以直接跳过

先贴几个链接: http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7639681  Rachel-Zhang的 http://blog.csdn.net/manji_lee/article/details/8922474 David G. Lowe的两篇标志性的文章分别叫 Object recognition from local scale-invariant features 和 Distinctive Image Features from

摘自http://www.cnblogs.com/hxsyl/p/5240905.html 1.遗传算法介绍 遗传算法,模拟达尔文进化论的自然选择和遗产学机理的生物进化构成的计算模型,一种不断选择优良个体的算法.谈到遗传,想想自然界动物遗传是怎么来的,自然主要过程包括染色体的选择,交叉,变异(不明白这个的可以去看看生物学),这些操作后,保证了以后的个基本上是最优的,那么以后再继续这样下去,就可以一直最优了. 2.解决的问题 先说说自己要解决的问题吧,遗传算法很有名,自然能解决的问题很多了,在原理

非线性规划问题的基本内容 非线性规划解决的是自变量在一定的非线性约束或线性约束组合条件下,使得非线性目标函数求得最大值或者最小值的问题. 当目标函数为最小值时,上述问题可以写成如下形式: \[ \min z={F(x)} \] \[ \text { s.t. } \left\{\begin{array}{l} {\mathbf{A}\mathbf{X} \leqslant \mathbf{B}} \\ {\mathbf{A}_{\mathrm{eq}} \mathbf{X}=\mathbf{B}