- Matlab一直以来都有着神经网络工具箱,而从2016的版本开始,提供深度神经网络的相关工具。而到现如今2017的版本,功能更加完善,因此本人在此总结Matlab 2017所包含的深度学习的功能。 如今版本的Matlab已经包含的如下功能: Ø 利用自己的数据微调训练好的网络(迁移学习) Ø &nb... Matlab一直以来都有着神经网络工具箱,而从2016的版本开始,提供深度神经网络的相关工具。而到现如今2017的版本,功能更加完善,因此本人在此总结Matlab 2017所包含的深度学习的功能。 如今版本的Matlab已经包含的如下功能: Ø 利用自己的数据微调训练好的网络(迁移学习) Ø &nb...
- 这里所说的矢量化显示是指为矩阵中的每一个点标注出该点的运动方向,或者其他矢量。如下图所示 下同通过一个基本的例子来说明一个大致的过程。 假设有一个矩阵A=[1 2 3 ;4 5 6],在每一个处沿水平方向的速度为u=[1 1 1;1 1 1],沿垂直方向的速度为v=[1 0 1;0 1 0]; 首先要做的... 这里所说的矢量化显示是指为矩阵中的每一个点标注出该点的运动方向,或者其他矢量。如下图所示 下同通过一个基本的例子来说明一个大致的过程。 假设有一个矩阵A=[1 2 3 ;4 5 6],在每一个处沿水平方向的速度为u=[1 1 1;1 1 1],沿垂直方向的速度为v=[1 0 1;0 1 0]; 首先要做的...
- 四维作图: 这个问题可以用slice命令实现: %%%=================================%%% clear all [x,y,z] = meshgrid(0:.5:10,0:.5:10,0:.5:10); c = x.^2+y.^2+z.^2; xs = [0,2,4,6,8,10]; ys ... 四维作图: 这个问题可以用slice命令实现: %%%=================================%%% clear all [x,y,z] = meshgrid(0:.5:10,0:.5:10,0:.5:10); c = x.^2+y.^2+z.^2; xs = [0,2,4,6,8,10]; ys ...
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- 一、傅立叶变换的由来 关于傅立叶变换,无论是书本还是在网上可以很容易找到关于傅立叶变换的描述,但是大都是些故弄玄虚的文章,太过抽象,尽是一些让人看了就望而生畏的公式的罗列,让人很难能够从感性上得到理解,最近,我偶尔从网上看到一个关于数字信号处理的电子书籍,是一个叫Steven W. Smith, P... 一、傅立叶变换的由来 关于傅立叶变换,无论是书本还是在网上可以很容易找到关于傅立叶变换的描述,但是大都是些故弄玄虚的文章,太过抽象,尽是一些让人看了就望而生畏的公式的罗列,让人很难能够从感性上得到理解,最近,我偶尔从网上看到一个关于数字信号处理的电子书籍,是一个叫Steven W. Smith, P...
- 假如要从某一文件夹中读取66张图片,那么每次都使用I=imread('.....');这样处理速度不够快,不方便。下面就总结了几种批处理的方法。 在讲解这几种方法之前,先介绍MATLAB中的一个cell,这个cell相当于一个数组,只不过它允许不同的元素是不同的类型的,比如:cell(1,3) ... 假如要从某一文件夹中读取66张图片,那么每次都使用I=imread('.....');这样处理速度不够快,不方便。下面就总结了几种批处理的方法。 在讲解这几种方法之前,先介绍MATLAB中的一个cell,这个cell相当于一个数组,只不过它允许不同的元素是不同的类型的,比如:cell(1,3) ...
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- 主要记录几个常用的操作~ 一,创建数组的两个函数 1)linspace(a,b,n):表示创建从a到b的等差数组,个数为n 2) logspace(a,b,n):&n... 主要记录几个常用的操作~ 一,创建数组的两个函数 1)linspace(a,b,n):表示创建从a到b的等差数组,个数为n 2) logspace(a,b,n):&n...
- Last Edit 2014/1/8 一,15种基本数据类型 1)整型:int8,uint8 示例a=int8(100); &nb... Last Edit 2014/1/8 一,15种基本数据类型 1)整型:int8,uint8 示例a=int8(100); &nb...
- 今天搞了一下matlab的并行计算,效果好的出乎我的意料。 本来CPU就是双核,不过以前一直注重算法,没注意并行计算的问题。今天为了在8核的dell服务器上跑程序才专门看了一下。本身写的程序就很容易实现并行化,因为beamline之间并没有考虑相互作用。等于可以拆成n个线程并行,要是有550核的话,估计1ms就算完了。。。 先转下网... 今天搞了一下matlab的并行计算,效果好的出乎我的意料。 本来CPU就是双核,不过以前一直注重算法,没注意并行计算的问题。今天为了在8核的dell服务器上跑程序才专门看了一下。本身写的程序就很容易实现并行化,因为beamline之间并没有考虑相互作用。等于可以拆成n个线程并行,要是有550核的话,估计1ms就算完了。。。 先转下网...
- 1、编写自定义函数时尽量分以下四部分:(1) 函数定义行:function[out1,out2,..]=filename(in1,in2,..),输入和输出参数个数分别由nargin和nargout两个MATLAB保留的变量来给出。(2) 第一行帮助行,以%开头,作为lookfor指令搜索的行(3) 函数体说明及有关注解:以(%)开头,... 1、编写自定义函数时尽量分以下四部分:(1) 函数定义行:function[out1,out2,..]=filename(in1,in2,..),输入和输出参数个数分别由nargin和nargout两个MATLAB保留的变量来给出。(2) 第一行帮助行,以%开头,作为lookfor指令搜索的行(3) 函数体说明及有关注解:以(%)开头,...
- 1,genpath: (gen=generate,顾名思义就是一个产生路径的函数,这个路径须存在) [cpp] view plain copy 1,genpath: (gen=generate,顾名思义就是一个产生路径的函数,这个路径须存在) [cpp] view plain copy
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