生成余弦波数据(该示例中展示了如何输出十六进制数据到文件中) N = 100 ; y = zeros(N , 1) ;%生成100行*1列的矩阵 y_integer = zeros(N , 1) ;%生成100行*1列的矩阵 y_hex = zeros(N , 1) ;%生成100行*1列的矩阵,十六进制 for i = 1:1:N %循环1~100，累加1 x = i ; %y(i,
What is the smallest integer greater than 0 that can be written entirely with zeros and ones and is evenly divisible by 225? Solution 将其分解： \[225 = 5\times 5\times 9 \]对于两个 \(5\), 显然 \(\times 2\) 以后就可以得到 \(10\). 那么如何求出由 \(0,1\) 组成的最
1、情景 pytorch的模型，torch.jit.trace转换成pt文件 然后通过C++加载调用模型； 2、报错内容： terminate called after throwing an instance of 'std::runtime_error' what(): Input and hidden tensors are not at the same device, found input tensor at cuda:1 and
—种大型输电网络可以简化为图 5-6 所示的电路，其中R1,R2,...Rn表示负载电阻，r1,r2,...rn表示线路内阻，设电源电压为V。 function I=RL(n)%输入的n为电路的负载个数 R=6;%负载 r=1;%导线内阻 V=18;%电压源 a=zeros(n,1); I=zeros(n+1,1); a(1)=R+r;%电路电阻值，从右往左计数 for
x=xlsread('jiagong.xls','I2:I282'); y=xlsread('jiagong.xls','J2:J282'); disxy=zeros(281,281); disxyPX=zeros(281,281); for i=1:281 for j=1:281 disxy(i,j)=sqrt(((x(i)-x(j))*(111*cos((y(i)+y(j))/2)))^2+((y
最近数值分析有作业要求用Matlab实现Gauss消元法，记录在此。 问题如下： 1.列主元消去法 function []=Gauss_L(A,b) %列主元求解线性方程组 ZG= [A b]; %增广矩阵 n=length(b);%维度 X=zeros (n, 1); %n维列向量 C=zeros (1, n+1);%n+1维行向量+初始化 for p=1:n-1 [~,j]=m
本人曾粗略学过numpy核心语法以及python的数据操作，但是奈何许久不写python了，并且np所学真到用时却不知很多功能如何实现。借此原因创建随笔，更新做Optimization过程中遇到的常用功能表达（py/py_np/RL/ML）。 *列出仅为常见用法，更多见Google 1/ np.argwhere(关于矩阵筛选条件) np
剑指 Offer 61. 扑克牌中的顺子 这里我们可以先对数组排序，这样就更加方便地找递增位置。 如果i与i+1位置的元素相差恰好为1，那么说明此时恰为递增，故不需要用尝试用0来填充，如果否则记录下此时二者之间需要用多少张牌填充，即为\(nums[i + 1] - nums[i] - 1\)，最后返回0的个数是否比此
向量： 生成向量： ①直接输入：A = [1,2,3,4,5,6] → 生成向量A，A是一维向量，具有六个分量 ②利用冒号表达式：x = x0:step:xn →x0为首元素值，xn为为元素值限，step为每个元素与前一个元素的等差值 ③线性等分向量函数：y = linspace(x1,x2,n) → 生成n维向量，y(1) = x1,y(2) = x2 向量的运算：
来源于B站老师：DR_CAN 卡尔曼滤波（Kalman filtering）是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是 滤波 过程。数据滤波是去除 噪声 还原真实数据的一种 数据处理 技术，K
一、获取代码方式 获取代码方式1： 完整代码已上传我的资源：【图像隐写】基于matlab LBP数字水印嵌入攻击提取【含Matlab源码 1672期】 获取代码方式2： 通过订阅紫极神光博客付费专栏，凭支付凭证，私信博主，可获得此代码。 备注： 订阅紫极神光博客付费专栏，可免费获得1份代码（有效期为订
1.numpy的定位：进行多维运算，提交运算效率，省去了很多for循环，由于array是同质数组，所以寻址方便 2.创建nd.array的四种方法 （1）np.array([1,2,3,4])直接调用np.array方法，里面放一个列表，返回的就是ndarray对象 （2）np.arange(1,10,1)调用np.arange方法，返回的也是ndarray对象 （3）np.zeros(10,dt
1 简介 车辆路径问题(Vehicle Routing Problem)是近二十年来运筹学,应用数学,网络分析,图诊,计算机应用及交通运输等学科研究的一个热点问题,也是组合优化中的NP完全难题.VRP不但为离散优化领域中其他的各类算法提供了思想方法平台,而且还广泛地应用于运输,生产,国防,生物,计算
1 简介 车辆路径问题(Vehicle Routing Problem)是近二十年来运筹学,应用数学,网络分析,图诊,计算机应用及交通运输等学科研究的一个热点问题,也是组合优化中的NP完全难题.VRP不但为离散优化领域中其他的各类算法提供了思想方法平台,而且还广泛地应用于运输,生产,国防,生物,计算
三维人工势场 路径规划 代码： main： close all clear all tic %% %========================================================================== %初始化 %========================================================================== P0 = [0;0;0];%起点位置 k = 15;%引力
1 简介 随着近些年来互联网技术的飞速发展，网络安全逐渐进入公众视野，并成为人们日常生活所关心的一部分。验证码的使用也随之普及开来。验证码的英文为CAPTCHA，主要是被人们开发出来用于区分机器自动程序与人类用户的差异性。自从互联网以来，人们因为疯狂地追逐利润而滥用网络资源，
X=[1,2,3,4,5,6]; %X矩阵 Y=X.^3-4.*X; %Y矩阵 N=6 %总共六个结点 f=zeros(N,N); %建立一个N维零方阵 for k = 1 : N f(k,1)=Y(1,k); %先给第一列赋值Y end for i = 2:N %列 for k = i:N %行 f(k,i)=(f(k,i-1)-f(k-1,i-1))/(X(k
https://codeforces.com/problemset/problem/75/A #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int solve(string s) { int sum=0; for(int i=0;i<s.size();i++) if(s[i]>'0') sum=sum*10+s[i]-'0'; return sum; } int main(void) {
目录 0 概要 1 numpy.any() 2 numpy.count_nonzero() 3 numpy.all() 4. 多维数组可以分axis进行判断 0 概要 简单介绍几种用于判断numpy数组是否全零的测试方法。 1 numpy.any() numpy.any()函数用于检查一个numpy数字是否存在任何一个非
1 模型 【摘要】目标跟踪问题的应用背景是雷达数据处理，即雷达在搜索到目标并记录目标的位置数据，对测量到的目标位置数据（称为点迹）进行处理，自动形成航迹，并对目标在下一时刻的位置进行预测。本文简要讨论了用Kalman滤波方法对单个目标航迹进行预测，并借助于Matlab仿真工具，对实验的效
1 模型 本文重点论述了EKF、UPF、PF、EPF、UPF多种卡尔曼滤波的理论基础,以 离散时间系统为主,介绍了各种滤波方法的递推公式,分析 了各种方法的特点,理顺了种种方法之间的区别和联系,阐 述了卡尔曼滤波方法在动态测量中的应用. 2 部分代码 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
目录 2020年所有上机实验代码结果 2.1 代码 结果 获取方式，微信搜索公众号 “技术乱舞” 扫码关注下方微信公众号，回复“矩阵实验”或者“dlut”即可获得所有代码实验结果 2020年所有上机实验代码结果 注：实验图片可放大，即可看清楚 2.1 分别利用Gauss消元法和列主消去法编程求解
关于Python常见的报错类型及解决方法 TypeError: ‘numpy.float32’ object does not support item assignment 表示的是你的数据形状不匹配： 例如： a = np.zeros(2,dtype = int) a[1][2] = 5 #就会报错，原因是一位数组，确当成二维数组使用 #应该为 a = np.zeros((2,3),dtype = i
第一种：三角形方程组的解 a=[1 1 1;0 4 -1;2 -2 1]; b=[6;5;1]; n=3; x=zeros(n,1); for i=n:-1:1 % s=0; % for j=i+1:n % s=s+a(i,j)*x(j); % end s=a(i,i+1:n)*x(i+1:n); x(i)=(b(i)-s)/a(i,i); end x 第二种：高斯消去法求解 A=[1 1 1;
文章目录 1 数据（字符串）的离散化 1 数据（字符串）的离散化 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np # file_path = "./IMDB-Movie-Data.csv" import os pd.set_option('display.max_rows',None) pd.set_option('display.max_colum
