%%%%%%% 对给定的二维点集，利用Kmeans方法进行聚类 clc, clear all, close all %% 1.数据导入 %%%构造一组数据，其分类数目从直观上比较明显 mu1 = [1 1]; Sigma1 = [0.5 0; 0 0.5]; mu2 = [3 3]; Sigma2 = [0.2 0; 0 0.2]; % rng(1); %%% 加了rng(1)，使得每次运行程序时，种子固定，
function [posit_x] = Inter2Max(x,a,b) r_x = size(x,1); % row of x M = max([a-min(x),max(x)-b]); posit_x = zeros(r_x,1); %zeros函数用法: zeros(3) zeros(3,1) ones(3) % 初始化posit_x全为0 初始化的目的是节省处理时间 for i = 1: r_x
import numpy as np import time def pla(x,y): k=y/x deg=np.rad2deg(np.arctan(k)) if k>0: if x<0: deg=deg+180 if k<0: if x<0:
opencv_python学习（三）----图像对象的创建 文章目录 opencv_python学习（三）----图像对象的创建一、图像对象的格式二、图像对象的创建三、图像对象的裁剪、复制 在opencv中，一切的图像都是numpy数组。 一、图像对象的格式 图像包括三个信息，H,W,C分别为高度，宽度，通道数。 BGR
用numpy自带的zeros函数可以创建任意维度的0数组
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、pandas是什么？二、源码分析1.初始参数设定2.算法流程 总结 前言 文章: Distributed model predictive control for heterogeneous vehicle platoons under unidirectional topologies 作者
PyTorch - torch.ones_like、 torch.zeros_like、 torch.full_like flyfish import torch input = torch.rand(3, 4) print(input) # tensor([[0.5840, 0.8260, 0.7539, 0.2138], # [0.9743, 0.0964, 0.7610, 0.5746], # [0.6247, 0.3334, 0.6949, 0.9065]])
一、简介 基于matlab无人机追踪轨迹 二、源代码 clc; clear all; %% 参考轨迹生成 N=100; T=0.05; % Xout=zeros(2*N,3); % Tout=zeros(2*N,1); Xout=zeros(N,3); Tout=zeros(N,1); for k=1:1:N Xout(k,1)=k*T; Xout(k,2)=2; Xout(k,3)=0; Tout(k,1)=(k-1)*T; end
定义零矩阵： A=zeros(n) : 生成n乘n的全零矩阵； A=zeros(m,n)或者A=zeros([m,n])生成m乘n的全零矩阵； 定义单位矩阵： A=eye(n):生成n阶的单位矩阵； 其他同零矩阵 定义全1矩阵： A=ones(m,n) : 生成m乘n的全1矩阵
原题链接 474. Ones and Zeroes 题目描述 给你一个二进制字符串数组 strs 和两个整数 m 和 n 。 请你找出并返回 strs 的最大子集的大小，该子集中 最多 有 m 个 0 和 n 个 1 。 如果 x 的所有元素也是 y 的元素，集合 x 是集合 y 的 子集 。 示例 1： 输入：strs = ["10", "0001", "11100
题目 给定一个包含红色、白色和蓝色，一共 n 个元素的数组，原地对它们进行排序，使得相同颜色的元素相邻，并按照红色、白色、蓝色顺序排列。 此题中，我们使用整数 0、 1 和 2 分别表示红色、白色和蓝色。 示例 1： 输入：nums = [2,0,2,1,1,0] 输出：[0,0,1,1,2,2] 示例 2： 输入：nums = [2,
易拉罐下料问题 问题: 某公司采用一套冲压设备生产一种罐装饮料的易拉罐,这种易拉罐是用镀锡板冲压制成的.易拉罐为圆柱形,包括罐身、上盖和下底,罐身高10 cm,上盖和下底的直径均为5 cm.该公司使用两种不同规格的镀锡板原料:规格1的镀锡板为正方形,边长24 cm;规格2的镀锡板为
## 一、简介 粒子群优化多目标搜索算法 ## 二、源代码 ```c %% 该函数演示多目标perota优化问题 %清空环境 clc clear load data %% 初始参数 objnum=size(P,1); %类中物品个数 weight=92; %总重量限制 %初始化程序 Dim=5; %粒子维数 xSize=50; %种群个数 MaxIt=2
一、简介 元胞自动机（CA）是一种用来仿真局部规则和局部联系的方法。典型的元胞自动机是定义在网格上的，每一个点上的网格代表一个元胞与一种有限的状态。变化规则适用于每一个元胞并且同时进行。典型的变化规则，决定于元胞的状态，以及其（ 4 或 8 ）邻居的状态。 1 对元胞自动机的初步认识
一、简介 1 粒子群算法的概念 粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解． PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参
一、简介 二、源代码 %该程序实现时域LMS算法，并用统计的方法仿真得出不同步长下的收敛曲线 clear % 清空变量空间 close all g=100; % 统计仿真次数为g N=1024; % 输入信号抽样点数N k=128;
一、简介 粒子群优化(PSO)是一种基于群体智能的数值优化算法，由社会心理学家James Kennedy和电气工程师Russell Eberhart于1995年提出。自PSO诞生以来，它在许多方面都得到了改进，这一部分将介绍基本的粒子群优化算法原理和过程。 1.1 粒子群优化 粒子群优化(PSO)是一种群智能算法，其灵
一、简介 基于matlab涡旋光与球面波的干涉 二、源代码 clear clc row=1080; %像素点设置成1080pix g1=zeros(row); %生成1080阶零矩阵，初始化g1 g2=zeros(row);
一、简介 1 概念 超像素由一系列位置相邻且颜色、亮度、纹理等特征相似的像素点组成的小区域。这些小区域大多保留了进一步进行图像分割的有效信息，且一般不会破坏图像中物体的边界信息。 超像素是吧一幅像素级（pixel-level）的图，划分成区域级（district-level）的图，是对基本信息元素进行
一、简介 粒子群优化(PSO)是一种基于群体智能的数值优化算法，由社会心理学家James Kennedy和电气工程师Russell Eberhart于1995年提出。自PSO诞生以来，它在许多方面都得到了改进，这一部分将介绍基本的粒子群优化算法原理和过程。 1.1 粒子群优化 粒子群优化(PSO)是一种群智能算法，其灵
一、简介 双相码，又名曼彻斯特码，其编码规则是：将信息代码 0 编码为线路码“01”，将信息代码1为线路码“10”双相码常用于局域网传输，每一位的中间的跳变，既作时钟信号，又作数据信号。 二、源代码 close all clear all %采样点数的设置 k=14; %每码元采样数的设置 L=128; N=2^k; M=N/L;%M
题目 https://leetcode-cn.com/problems/ones-and-zeroes/ 1.未优化的动态规划 思路 动态规划。 用dp[i][j][k]表示前i个字符串中 j个0、k个1的最大子集大小 。下标均从1开始计数。 当i=0时，没有字符串，所以dp[i][j][k]=0。 转移方程 这个字符串的0和1个数分别为zeros,ones. 1
前言 本文记录的目的，一方面是对相关问题的记录，另一方面介绍下在调试过程中，通过checksparse和ptool生成相关镜像解决的实际问题。虽然主题是生成Qualcomm Rom包的过程，就结果而言，通过工具将程序刷写进终端设备才是最终的目的. 下载工具之QFIL(Qualcomm Flash Image Loader) 本
文章来源https://blog.csdn.net/lpccclp/article/details/115333818 UKF匀速直线运动目标跟踪 无迹卡尔曼滤波运行结果 无迹卡尔曼滤波 代码： function UKF clc; clear; T=1; % 采样周期 N=60/T; % 采样次数 X=zeros(4,N); % 初始化真实轨迹矩阵 X
1.介绍我遇到的问题图1图2 问题：我要根据图1的第一列店名和图2的店名为相等条件去匹配图1的第二列数据到图2黄色区域。 2.MATLAB实现与excdl的vlookup函数相同功能的代码function Result_data=CellLookup(x,y,xdata) % x为y的子集 % x为需要查找的 %
