整数规划： clc,clear; c = [-40;-90]; A = [9 7;7 20]; b = [56;70]; lb = zeros(2,1); [x,fval]= intlinprog(c,1:2,A,b,[],[],lb); fval = -fval x 分支定界法或者割平面法求解纯或者混合整数线性规划问题； 输出： 当条件A,B之间不是且关系而是或的时候： 固定成本问题
详细实验指导见上一篇，此处只写内容啦 求如下4阶矩阵的LU分解。 • LU分解法 函数定义： function x=solvebyLU(A,b)% 该函数利用LU分解法求线性方程组Ax=b的解 flag=[exist('A'),exist('b')]; if flag==0 disp('该方程组无解！'); x=[]; return; else r=rank(A)
详细实验指导见上上一篇，此处只写内容啦 实验内容： 求解如下4元线性方程组的近似解。 Gauss-Seidel迭代 A=[10,-1,2,0;-1,11,-1,3;2,-1,10,-1;0,3,-1,8]; b=[6;25;-11;15]; x=zeros(4,1); temp=zeros(4,1); x0=[1;2;-1;1]; for k=1:100 for l=1:4 temp(l,1
一、立体视觉简介 1、立体视觉的研究背景及意义 立体视觉是计算机视觉领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。立体视觉的研究具有重要的应用价值，其应用包括航空及遥感测量，工业自动化系统等。 立体视觉的研究方法
这是问题： 解： 单位换算：1‘06’8=66.8秒 重点：记Cij为队员i泳姿为j的成绩；i=1,2,3,4,5;j=1,2,3,4;Xij=1即队员i参加泳姿j的比赛； ①.lingo代码 Min=66.8*x11+75.6*x12+87*x13+58.6*x14+57.2*x21+66*x22+66.4*x23+53*x24+78*x31+67.8*x32+84.6*x33+59.4*x34+70*x41+74.2*x
Given an array nums, write a function to move all 0's to the end of it while maintaining the relative order of the non-zero elements. Example: Input: [0,1,0,3,12] Output: [1,3,12,0,0] Note: You must do this in-place without making a copy of the array
Timestamp 压缩 在InfluxDB中数据的压缩主要体现在两个方面，分别是时间戳和Field Value，通过TSM文件的存储我们知道相同的Series Key对应的时间戳和Field value是聚集放在一起的，格式如下： CRC FieldValueType TimeStamp Size TimeStamps values 4 bytes 1 bytes N byte
通用的特殊矩阵 zeros函数：产生全0矩阵，即零矩阵。 ones函数：产生全1矩阵，即幺矩阵。 eye函数：产生对角线为1的矩阵。当矩阵是方阵时，得到一个单位矩阵。 rand函数：产生一个矩阵，矩阵元素在(0,1)上服从正态分布。 fix(a + (b-a+1)*rand() )：产生一个矩阵，其中元素在[a,b]区间上均匀分
In the computer world, use restricted resource you have to generate maximum benefit is what we always want to pursue. For now, suppose you are a dominator of m 0s and n 1s respectively. On the other hand, there is an array with strings consisting of onl
14.将数据复制到工作区，并将变量命名为X 在工作区右键，新建工作变量(CTRL+N),命名为X 将Excel中地数据复制粘贴进入变量 关掉变量窗口，右键X变量，另存为.mat文件 load命令即可加载数据，注意代码和数据变量需放在同一目录下。 15.向量的运算 行(列)向量A与行(列)向量B对应元素的加减-
非线性规划 基础知识： rand函数用法：rand(a,b)生成一个行为a列为b的随机矩阵 zeros函数用法：zeros(a,b)生成一个行为a列为b的零矩阵 非线性规划的数学模型： 例题： fun1.m函数 function f=fun1(x); f=sum(x.^2)+8; fun2.m函数 function [g,h]=fun2(x); g=[-x(1)^2+x(2)-x(3
# 输入： import torch x=torch.zeros(3) print(x) Output： tensor([0., 0., 0.]) 点赞 收藏 分享 文章举报 于小勇 发布了888 篇原创文章 · 获赞 93 · 访问量 18万+ 他的留言板 关注
1.代码 %%高斯-塞得勒迭代法 %%线性方程组M*X = b，M是方阵，X0是初始解向量，epslion是控制精度 function GSIM = Gauss_Seidel_iterative_method(M,b,X0,epsilon) [m,n] = size(M); d = diag(M); L = zeros(m,n); U = zeros(m,n); D = zeros(m,n); ub = 100;X = zeros(m,ub);X(:,
创建数组 numpy.array()：括号内可以是列表、元祖、数组、生成器等 numpy.arange()：类似range()，在给定间隔内返回均匀间隔的值 #numpy.linspace() 返回在间隔[开始，停止]上计算的num个均匀间隔的样本。 # numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtyp
我们常见的分割算法有很多种，比如能量法，包络线法之类的，但这些算法难以实现实时分割，今天我给大家分享一个原创的分割算法，是在以前项目中用过的，这两天加以优化，最中整理了一个MATLAB版本的,给大家分享一下。 算法的原理简单介绍一下： 这里给出了一段肌音信号（已经分割好了），是用加速度传感
function x=Jacobi(a,b,n,N,t) x=zeros(n,1); y=zeros(n,1); for i=1:n if(a(i,i)==0) error('算法失败'); end end for k=1:N+1 d=0; for i=1:n sum=0; for j=1:n if(i~=j) sum=sum+a(i,j)*x
最近接触点云比较多，如果把图像投影到点云应该挺有意思。 首先需要载入图像，然后做个球或其他什么形状的点云，这里可以参考球坐标公式。 最后通过pcshow将像素输出到点云上即可。 原图： 投影后的点云： 代码如下： clear all;close all;clc;img = imread('lena.jpg');[m,n,d]=size(i
受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine) 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 生成模型 2. 参数学习 3. 对比散度学习算法 由于受限玻尔兹曼机的特殊结构,因此可以使用一种比吉布斯采样更有效 的学习算法,即对比散度(Contr
the comparison result of Np=15 and Np=25. predict path when Np=25 clc; clear all; %% 参考轨迹生成 tic Nx=3;%状态量个数 Np=25;%预测时域 Nc=2;%控制时域 l=1; N=100;%参考轨迹点数量 T=0.05;%采样周期 Xref=zeros(Np,1); Yref=zeros(Np,1); PHIref=zeros(Np,1)
np.zeros()是生成用0填充的数组的 np.zeros(5): 一行五列 array([0,0,0,0,0]) np.zeros(1,5): 一个一行五列 array（[[0,0,0,0,0]]） np.zeros(2,5) 两个一行五列 array([ [0,0,0,0,0] [0,0,0,0,0]]) np.zeros((2,3,3)) 两个三行三列 array（[ [[0,0,0] [0,0,0] [0,0,0]] [[0,0,
语法： np.ones_like(ndarray) #创建同shape的全1矩阵 np.zeros_like(ndarray) #创建同shape的全0矩阵 示例： import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(a.shape) # (2, 3) ones = np.ones_like(a) print(ones) # [[1 1 1] # [1 1 1]] zeros = np.ze
1、打开图片 im = imread('1.jpg') imshow(im) 2、矩阵追加 a=[1 2 3;4 5 6] b=[4 5 6] c=[a;b] 3、按下标访问 c(2,3) 4、切片访问 c(1:2,2:3) 5、列表访问 c([1,3],[1,3]) 5、特殊矩阵 o=ones(4,6) o1=ones(3)//生成大小为3 的方阵 z=zeros(4,6) z1=ze
题目描述 LL今天心情特别好,因为他去买了一副扑克牌,发现里面居然有2个大王,2个小王(一副牌原本是54张^_^)...他随机从中抽出了5张牌,想测测自己的手气,看看能不能抽到顺子,如果抽到的话,他决定去买体育彩票,嘿嘿！！“红心A,黑桃3,小王,大王,方片5”,“Oh My God!”不是顺子.....
Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) 是一种通过将凸优化问题分解为一系列的易解子问题进行求解的算法，目前它在很多领域得到了广泛的应用。 [2]. This is simplified version, specifically for the LASSO: 给定一个稀疏向量x∈Rnx\in R^nx∈Rn和矩阵A∈Rm
Description The expression N!, reads as the factorial of N, denoting the product of the first N positive integers. If the factorial of N is written in hexadecimal without leading zeros, can you tell us how many zeros are there in it? Take 15! as an examp
