matlab自带timeit吗 [问题点数:40分]

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进士 2018年总版新获得的技术专家分排名前十
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红花 2019年1月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2018年12月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2018年11月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2018年10月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2018年9月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2018年8月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2018年5月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2018年4月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2018年3月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2018年2月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2018年1月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2017年12月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2017年11月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2017年7月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2012年7月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2018年7月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2018年6月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2017年9月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2017年8月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
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2016年8月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2016年7月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2016年6月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2015年6月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2017年10月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2017年6月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2017年5月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
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2016年4月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2015年4月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
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Python基础——timeit模块
一般我们需要一段代码(主要是workhorse,程序的核心负重代码,如bp神经网络的整个SGD随机梯度下降的过程)的运行时间:import <em>timeit</em>start_time = <em>timeit</em>.default_timer()for j in range(epochs): for i in range(n_train_batches):end_time = <em>timeit</em>.default_time
python的timeit模块测函数运行时间
<em>timeit</em>模块 <em>timeit</em>模块可以用来测试一小段Python代码的执行速度。 class <em>timeit</em>.Timer(stmt='pass', setup='pass', timer=) Timer是测量小段代码执行速度的类。 stmt参数是要测试的代码语句(statment); setup参数是运行代码时需要的设置; timer参数是一个定时器函数,与平台有关。 <em>timeit</em>.T
python中timeit模块用法
转自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_6163bdeb0101806e.html http://www.sharejs.com/codes/python/6199 http://blog.csdn.net/rumswell/article/details/7349915 想测试一行代码的运行时间,在python中比较方便,可以直接使用ti
python3 timeit:计算小段代码的执行时间的模块
<em>timeit</em>:计算小段代码的执行时间的模块 这个python官方推荐的代码计时模块,比time模块更好 ''' 计算小段代码的执行时间的模块 ''' import <em>timeit</em> def test(): text = 'i love you' if 'o' in text: pass #执行test函数十万次的时间 a = <em>timeit</em>.<em>timeit</em>(st...
使用timeit测试python语句执行的时间
使用<em>timeit</em>库可以测试小段代码片段的执行时间,简单示例如下:代码:#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*-import random import <em>timeit</em> from time import clock def get_random_number(num): '''get random number, no repeated ele
使用timeit模块测量numpy的运算性能
研究背景: numpy是一款优秀的数值计算库,其运算效率堪比c。据我所知,它有这么高有效率很大一部分原因是其底层是由c来写的,而且有很多运算是直接通过位运算得来,还采用了某些很好的算法,具体的话我目前还没有认真研究过。 对于numpy到底有多高的效率,我们通过python<em>自带</em>的<em>timeit</em>模块来测试一下。 <em>timeit</em>模块简介: 一般我们想要测定一段代码执行的时间往往会像下面这样来
Python 性能优化的20条招数
优化算法时间复杂度算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大,在 Python 中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度,如 list 和 set 查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式,总得来说,一般有分治,分支界限,贪心,动态规划等思想。减少冗余数据如用上三角或下三角的方式去保存一个大的对称矩阵。在0元素占大多数的矩阵里使用稀疏矩阵表示。合理使用 co
python性能分析(一) | timeit模块
在初学python的阶段,笔者曾使用装饰器来实现计算程序运行的时间。慢慢地才知道,python中有更方便的模块——<em>timeit</em>,在本文结束后,笔者会把<em>timeit</em>源代码附带,只有短短的一百多行,so easy,大家都应该能读懂源代码。那就直接看使用吧! 基本用法 import <em>timeit</em> # 待测试的函数 def add(): return sum(range(111)) ...
python的计时函数——timeit模块
关于 Python 代码优化你需要知道的最重要问题是,决不要自己编写计时函数。 为一个很短的代码计时都很复杂。处理器有多少时间用于运行这个代码?有什么在后台运行吗?每个现代计算机都在后台运行持续或者间歇的程序。小小的疏忽可能破坏你的百年大计,后台服务偶尔被 “唤醒” 在最后千分之一秒做一些像查收信件,连接计时通信服务器,检查应用程序更新,扫描病毒,查看是否有磁盘被插入光驱之类很有意义的事。在开始计时测试之前,把一切都关掉,断开网络的连接。再次确定一切都关上后关掉那些不断查看网络是否恢
timeit 模块详解(准确测量小段代码的执行时间)
新博客地址: vonsdite.cn  鱼C论坛       <em>timeit</em> 模块详解 -- 准确测量小段代码的执行时间<em>timeit</em> 模块提供了测量 Python 小段代码执行时间的方法。它既可以在命令行界面直接使用,也可以通过导入模块进行调用。该模块灵活地避开了测量执行时间所容易出现的错误。以下例子是命令行界面的使用方法: 1.  $ python...
Python timeit计算代码段运行时间
import <em>timeit</em> TIMES = 10000 SETUP = """ symbols = '$¢£¥€¤' def non_ascii(c): return c > 127 """ def clock(label, cmd): res = <em>timeit</em>.repeat(cmd, setup=SETUP, number=TIMES) print(label, *
测试代码的执行时间魔法方法%time和%timeit
对于规模更大、运行时间更长的数据分析应用程序,你可能会希望测试一下各个部分或函数调用或语句的执行时间。你可能会希望了解某个复杂计算过程中到底是哪些函数占用的时间最多。幸运的是,在开发和测试代码的过程中,IPython能够让你轻松得到这些信息。使用内置的time模块及其time.clock和time.time函数手工测试代码执行时间是一件令人烦闷的事情,因为你必须编写许多一模一样的了无生趣的公式化代...
分别利用timeit和time模块测试python代码运行时间
       在python中,当我们想测试一段代码的运行时间时,可以利用python的<em>timeit</em>模块和time模块。这两个模块在功能上都可以实现对代码运行时间的计算,但是本文推荐使用的是<em>timeit</em>模块,因为其是专门用来测试代码运行时间的,有一些灵活的方法,并且相对精度也会更高。下面我们分别来看下两个模块的主要方法和用法。        首先是<em>timeit</em>模块。<em>timeit</em>模块有一个Time...
python用profile、hotshot、timeit协助程序性能优化
上帝说:“选择了脚本,就不要考虑性能。”我是很支持这句话的,使用脚本要的就是开发速度、良好的扩展性以及可维护性。可惜到了最后,我们的程序难免会运行得太慢,我们的客户不能忍受,这时候,我们就不得不考虑对代码的性能进行优化了。          程序运行慢的原因有很多,比如存在太多的劣化代码(如在程序中存在大量的“.”操作符),但真正的原因往往是比较是一两段设计并不那么良好的不起眼的程序,
python查看代码执行效率 timeit 检查输入手机号是否为同一个数字
ipython中可以执行魔术方法%<em>timeit</em> 检查输入手机号是否为同一个数字 In [27]: a Out[27]: '11111111111' In [28]: %<em>timeit</em> a.count(a[0]) == len(a) The slowest run took 49.01 times longer than the fastest. This could mean that an ...
python 进阶学习:列表解析效率和timeit模块
测试程序: import <em>timeit</em> lst = [] def test_xrange(n): global lst lst = [] for i in xrange(n): lst.append(1) assert len(lst) == n def test_range(n): global lst lst = [] for i in range(n): lst
MATLAB内置常见函数
factorial(10) %阶乘计算函数 prod(1:10) %阶乘计算函数 number = input(‘Enter a number:’) %命令窗口输入
Python timeit 模块详解(准确测量小段代码的执行时间)
<em>timeit</em> 模块详解 -- 准确测量小段代码的执行时间<em>timeit</em> 模块提供了测量 Python 小段代码执行时间的方法。它既可以在命令行界面直接使用,也可以通过导入模块进行调用。该模块灵活地避开了测量执行时间所容易出现的错误。以下例子是命令行界面的使用方法: $ python -m <em>timeit</em> '&quot;-&quot;.join(str(n) for n in range(100))' 10000 lo...
今天晚上敲得python命令
Python 2.7.2 (default, Jun 12 2011, 15:08:59) [MSC v.1500 32 bit (Intel)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import os >>> os.getcwd() 'C:\\Program
Python编程:python中的计时器timeit模块
from <em>timeit</em> import <em>timeit</em> from <em>timeit</em> import repeat # 执行1000000次x=1的时间 t1 = <em>timeit</em>(&quot;x=1&quot;) print(&quot;t1&quot;, t1) # x=1的执行时间,执行1次(number可以省略,默认值为1000000) t2 = <em>timeit</em>('x=1', number=1) print(&quot;t2&quot;, t2) # 一个列表...
python 计算代码运行时间timeit
https://docs.python.org/3/library/<em>timeit</em>.html https://book.2cto.com/201311/35929.html %time和%<em>timeit</em> <em>timeit</em> 通常在一段程序的前后都用上time.time(),然后进行相减就可以得到一段程序的运行时间,不过python提供了更强大的计时库:<em>timeit</em> #导入<em>timeit</em>.<em>timeit</em>...
【MATLAB】 MATLAB R2018b 自带图像的所在路径
路径如下: C:\MATLAB_2018b\toolbox\images\imdata
MATLAB自带的svm实现函数与libsvm差别小议(机器学习)
1 MATLAB<em>自带</em>的svm实现函数仅有的模型是C-SVC(C-support vector classification); 而libsvm工具箱有C-SVC(C-support vector classification),nu-SVC(nu-support vector classification),one-class SVM(distribution estimation),epsi
matlab自带的聚类算法
应用<em>matlab</em><em>自带</em>的聚类算法进行聚类,输入为特征矩阵,输出为聚类图,可以清楚地看到聚类的个数,每一类所含的样本个数
安装了Libsvm后还想使用Matlab自带的SVM?
libsvm中使用<em>自带</em>的svm
Matlab自带机器学习算法汇总
转自 【机器学习】 Matlab 2015a <em>自带</em>机器学习算法汇总 http://blog.csdn.net/u014734238/article/details/52859581 之前一直在网上苦苦寻找各种分类器的代码,直至发现了这篇博文,发现找到了捷径,不过之前的努力也不会白费,之后将研究结果从<em>matlab</em>转为C++时还是有用的。 【引言】 今天突然发现MA
matlab自带图像的位置
一般是安装路径下: C:\Program Files\MATLAB\R2011b\toolbox\images\imdemos\
IPython魔术命令
•%<em>timeit</em> 多次执行一条语句,并返回平均时间,%%<em>timeit</em>->多条语句 • %time 返回执行一条语句的时间,%%time->多条语句 • %reset 删除当前空间的全部变量 • %run *.py 在IPython中执行Python脚本 • 魔术命令+(?)显示文档 如:%time?
MATLAB自带风机建模学习
对MATLAB<em>自带</em>风机的学习记录,比较详细,解析其中的原理和公式,有助于利用该风机模型搭建电力系统和自己另外建立风机模型。
matlab 自带pca函数
<em>matlab</em> <em>自带</em>函数pca的用法      因为pca在各个学科都有使用,每个学科对于名词的叫法都不太一样,使用的目的都不太一样,我就是单纯的想使用降维,发现<em>matlab</em>函数的pca函数的输入参数除了数据集X还有10个....弄了一段时间才明白....这里分享一下.有错误和不清楚的还请大家指正 数据集X(每行为一个样本,行数为样本数) - coeff = pca(X) - coeff = pc...
matlab自带的分类器
目前了解到的MATLAB中分类器有:K近邻分类器,随机森林分类器,朴素贝叶斯,集成学习方法,鉴别分析分类器,支持向量机。现将其主要函数使用方法总结如下,更多细节需参考MATLAB 帮助文件。 设   训练样本:train_data             % 矩阵,每行一个样本,每列一个特征   训练样本标签:train_label       % 列向量   测试样本:test_da
Python的修饰器@
修饰器是一个很著名的时机模式,经常用于有切面需求的场景,如插入日志、性能测试、事务处理等。修饰器能够很好地解决这些问题,有了修饰器我们能抽离出大量函数中与函数功能本身无关的雷同代码并继续使用。也就是说,修饰器的作用就是为已经存在的函数对象添加额外的功能。
matlab自带函数实现BP神经网络
利用feedforwardnet函数建立BP神经网络,十分简单:clear; load input_white.mat; load output_white.mat; input=input_white'; %转置为F*N矩阵,F为特征的个数,N为样本的个数 output=output_white'; %[norminput,norminputps]=mapminmax(input); %归一
matlab 内置函数文件
cell.m%CELL  Create cell array.                                                                  cell函数创建元胞数组%   CELL(N) is an N-by-N cell array of empty matrices.   %%   CELL(M,N) or CELL([M,N]) is a...
IPython 的一些使用方法
1. _ 的使用 在IPyhton 中,有的时候会有输出值(在jupyter notebook 中会有表示,out ),这些输出值没有变量来接收它,就直接输出了。 1.1 _本身的使用 在IPython 里,可以用 _ 来调用上一次的输出值。 __ ,两个的话,可以调用倒数第二次的输出值。 _ ,三个就是可调用倒数第三次的输出值。 四个就不行了,而且要注意,如果在in 的cell ...
Matlab下用自带函数进行的聚类分析
说明:如果是要用<em>matlab</em>做kmeans聚类分析,直接使用函数kmeans即可。使用方法:kmeans(输入矩阵,分类个数k)。   转载一: MATLAB提供了两种方法进行聚类分析: 1、利用 clusterdata 函数对数据样本进行一次聚类,这个方法简洁方便,其特点是使用范围较窄,不能由用户根据自身需要来设定参数,更改距离计算方法; 2、分步聚类:( 1)用 pdist函数计算...
Matlab自带的SVM,实例演示
最近在学SVM分类,找了一些资料,自己用<em>matlab</em>演示了一遍两类分类问题。 Matlab R2010a,<em>自带</em>的SVM集成了两个函数svmtrain和svmclassify ,这两个函数的功能使用可以查看<em>matlab</em>帮助文档(help svmtrain),一个用来训练样本,一个用来测试分类 <em>matlab</em>代码: clear,clc %训练数据20 x 2,20行代表20个训练样本点,第一列
matlab pso工具箱和自己写
求非线性约束 主函数: function jie=diertiyouhuaqiujie(X) %a2长,c厚度,L长度,1/4板子数目,K宽度,h需要的高度,P*9.8木板密度,d木板宽度,MU1地面摩擦系数 a2=X(1); Mu2=0.4; c=X(2); L=X(3); n=X(4); K=80; h=70; P=0.54; a=a2./2; d=K/(2*
python学习(3)anaconda的介绍 以及 Spyder 的 IPython 的%魔术命令
对Anaconda的认识Anaconda是一个集成各种python工具的集成平台。包括 conda、某版本python、一批第三方库等。其中conda是包管理和环境管理工具。 包管理与pip类似,管理python第三方库。 环境管理能够允许用户使用不同版本的python,并能灵活切换。 并且conda将工具、第三方库、python版本、conda都当做包,同等对待。 对于编程
matlab 双边滤波
双边滤波原理: http://scien.stanford.edu/pages/labsite/2006/psych221/projects/06/imagescaling/bilati.html 双边滤波<em>matlab</em>程序 函数help说明,当在command窗口输入help bfilter2时会显示这些说明文字。这些说明文字在m文档中以注释形式出现,在遇到第一个空行(这行什么也么有)或者没
matlab自带滤波器函数
<em>matlab</em><em>自带</em>滤波器函数小结(图像处理)   注:原文链接:http://www.ilove<em>matlab</em>.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=215671 1 、线性平滑滤波器 用MATLAB实现领域平均法抑制噪声程序: I=imread(' c4.jpg '); subplot(231) imshow(I) title('原始图像') f
matlab自带各种分类器的使用示例
目前了解到的MATLAB中分类器有:K近邻分类器,随机森林分类器,朴素贝叶斯,集成学习方法,鉴别分析分类器,支持向量机。现将其主要函数使用方法总结如下,更多细节需参考MATLAB 帮助文件。 设   训练样本:train_data             % 矩阵,每行一个样本,每列一个特征   训练样本标签:train_label       % 列向量   测试样本:test_da
MATLAB自带的棋盘格
MATLAB<em>自带</em>的棋盘格,9乘6大小
MATLAB 自带 神经网络工具包
MATLAB的<em>自带</em>神经网络工具包
matlab自带机器学习算法
【机器学习】 Matlab <em>自带</em>机器学习算法汇总 转自博客:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6a5781350102wiqh.html 【引言】 今天突然发现MATLAB 2015a的版本<em>自带</em>了许多经典的机器学习方法,简单好用,所以在此撰写博客用以简要汇总(我主要参考了MATLAB<em>自带</em>的帮助文档)。 MATLAB每个机器学习方法都有很多种方式实现,
图像放缩 (matlab实现,不用自带的函数)
  一 双线性插值图像放大程序          1.使用说明:此程序写得很简单,既可以用于放大,也可以用于缩小。程序使用的图像文件名为moon.tif,你也可以换成其它的图像文件。但是要注意,程序不能处理彩色图像或灰度图像,只能处理二值图象,切记。此程序使用了的MATLAB的图像处理工具箱进行开发,所用的MATLAB版本为7.0。2.原理解析:首先,介绍一个双线性
非常好的MATALB工具箱,包括SIFT,hog等
 一个很好用的工具箱:http://www.vlfeat.org/。主要函数列表如下: vl_compile Compile VLFeat MEX files vl_demo Run VLFeat demosvl_harris Harris corner strengthvl_help VLFeat toolbox builtin helpvl_noprefix Crea
libsvm工具箱与MATLAB自带工具箱中svmtrian()函数冲突问题解决
编译过程: 1、  配置C环境: 在MATLAB中任意路径下,输入mex –setup 然后按步骤进行 2、  设置路径 (1)    将libsvm工具箱复制到MATLAB的toolbox文件夹下 (2)    Set path-------Add withSubfolders,将libsvm的工具箱文件夹添加到路径中 3、  编译 将当前路径设置为libsvm工具箱中的mat
Python的计时timeit模块概述
Python的<em>timeit</em>模块用于计数代码片段执行的时长。 1.<em>timeit</em>模块的组成 class Timer(stmt="pass", setup="pass", timer=time.perf_counter, globals=None) 其中time.perf_counter返回的是performance counter的值 设置globals=globals(),Pytho
matlab递归实现汉诺塔m函数文件(动画演示)
原创######### <em>matlab</em>递归实现汉诺塔m函数文件 压缩包中含有两个文件hannuota.m和hanoi.m 其中,hannuota.m无动画演示,调用格式为: >>hannuota(5,'A','B','C') hanoi.m有动态演示汉诺塔功能,是在hannuota.m的基础上实现,调用格式为: >>hanoi(5)
Python-OpenCV 杂项(三): 程序性能的检测和优化
在图像处理的中每秒钟都要进行大量的运算,所以对程序的要求不仅要能给出正确的结果,同时还需要快。 0x00. 获取程序执行时间 cv2.getTickCount 函数返回从参考点到这个函数被执行的时钟数。所以当在一个函数执行前后都调用它的话,就会得到这个函数的执行时间(时钟数)。 使用示例: e1 = cv2.getTickCount() # 你的代码 e2 = cv2.getTickCou
python计时必备!——timeit模块介绍
python提供了一个<em>timeit</em>模块可以用来测试一小段Python代码的执行速度。 使用方法如下: 1、导入模块 imoet <em>timeit</em> 2、创建对象 def t1(): l = [] for i in range(1000): l = l + [i] timer1 = Timer(&amp;quot;t1()&amp;quot;, &amp;quot;from __main__ import t1&amp;quot;)...
MATLAB中自带遗传算法函数GA的用法
ga 用遗传算法寻找函数的最优解 语法规则 x = ga(fitnessfcn,nvars) x = ga(fitnessfcn,nvars,A,b) x = ga(fitnessfcn,nvars,A,b,Aeq,beq) x = ga(fitnessfcn,nvars,A,b,Aeq,beq,LB,UB)% 其中fitnessfc为函数的句柄或者为匿名函数   
MATLAB -- 聚类函数说明
老师机  Matlab提供系列函数用于聚类分析,归纳起来具体方法有如下:   方法一:直接聚类,利用clusterdata函数对样本数据进行一次聚类,其缺点为可供用户选择的面较窄,不能更改距离的计算方法,该方法的使用者无需了解聚类的原理和过程,但是聚类效果受限制。     方法二:层次聚类,该方法较为灵活,需要进行细节了解聚类原理,具体需要进行如下过程处理:(1)找到数据集合中变量两两之间...
matlab自带图像所在路径
C:\Program Files\MATLAB\R2010*\toolbox\images\imdemos (<em>matlab</em>的相应的安装路径)
matlab自带的分类器的测试和分类
代码如下: clc clear all close all data = load('data.txt'); % 为了svmtrain能使用'showplot',true,此处使用数据的前2维。 data = data(:, 1:2); % 由于svmtrain只能处理二分类问题,因而此处使用前100个数据。 data = data(1:100, :); label = [ones(
Matlab 自带机器学习算法汇总
Matlab用于训练机器学习模型的函数主要分为三类: 有监督学习无监督学习集成学习 1.有监督学习 类名 方法名 函数名 说明 线性回归 多元线性回归 fitlm 具有多个预测变量的线性回归 逐步回归 ste
4_3 Numpy基础:数组和矢量计算
利用Python进行数据分析 确定不点我查看效果不知道好多少倍,嗯~ 4.4 用于数组的文件输入输出 np.save和np.load是读写磁盘数组数据的两个主要函数。默认情况下,数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为.npy的文件中的: import numpy as np arr = np.arange(10) np.save('data/arr4_4',arr) ...
MATLAB中自带分类器的安装以及使用
版本<em>matlab</em>2015a背景介绍:    基于机器学习的分类算法,包括有SVM、决策树、线性回归等监督算法。通过输入特征值和真实响应,训练数学分类模型,<em>matlab</em>提供图形化可视界面,方便进行分类方法的选择以及数据预测。启动:首先将训练模型import到workspace空间内,其中CreditRating为训练样本。在命令窗口内输入classificationLearner,打开窗口。模型训练...
matlab修改m文件(如修改内部自带文件)调出m文件方法
采用edit函数,语法: edit(‘文件名’),如edit(‘profview’),注意不用加.m。 采用which函数,调出m文件所在位置。 如 which profview.m, 结果显示profview.m的位置。
matlab 自带分类器(2012b以上)
train_data是训练特征数据, train_label是分类标签。 Predict_label是预测的标签。 MatLab训练数据, 得到语义标签向量 Scores(概率输出)。1.逻辑回归(多项式MultiNomial logistic Regression)Factor = mnrfit(train_data, train_label); Scores = mnrval(Factor,
SKlearn工具箱matlab
SKlearn工具箱<em>matlab</em>版本,可供调试,喜欢的科研下载,用于深度学习,机器学习
利用matlab自带函数对字符串进行Huffman编码
利用<em>matlab</em><em>自带</em>函数对字符串进行Huffman编码
使用matlab自带的卷积码编解码函数实现咬尾卷积码
卷积码的原理这里就不说了,这里只是一个小的演示程序。主要解决的问题是如何使用<em>matlab</em><em>自带</em>的卷积码编译码函数实现咬尾卷积码的编码,打孔以及译码。 %编码器输入48比特 signal = randi([0 1],1,48); fprintf('信号长度%d\n',length(signal)); %1/2咬尾卷积码:先输入尾部的码6比特,再输入正常码48 c = [signal(end-(c
BP神经网络数字识别(matlab2014a)
利用BP神经网络识别易拉罐底字符识别,运行前注意阅读算法说明和代码中相对路径的设置。
【机器学习】 Matlab 2015a 自带机器学习算法汇总
今天突然发现MATLAB 2015a的版本<em>自带</em>了许多经典的机器学习方法,简单好用,所以在此撰写博客用以简要汇总(我主要参考了MATLAB<em>自带</em>的帮助文档)。
Matlab分类工具箱
Matlab分类工具箱
matlab自带SVM算法例子(附函数详解)
一、程序 SVM理论的学习,见文章:http://blog.csdn.net/ckzhb/article/details/68941695 load fisheriris                                                     %fisheriris  是一个数据集。 X = [meas(:,1), meas(:,2)];
matlab midi工具箱
这个是MATLAB中的补充工具箱,这个的工具箱的用处是用来处理midi文件的
Sam版Matlab粒子群PSO工具已经更新
显著亮点感兴趣的同学最好先去 Mathworks文件交换站原始链接 阅读一下作者的说明和以往的一些尤其是作者有答复的讨论。——特别说明的是,我通常没有免费的时间(free time)解答跟工具箱使用类似的问题;如有问题经自己反复努力之后仍解决不掉,建议直接注册ID之后到该文件原始网站留言讨论。这次最大的更新是支持除了bound上下边界约束之外的其它类型的线性和非线性约束条件。名字也从Another
timeit使用
笔记:<em>timeit</em>使用    作者:xieaotian发表于2009-09-24 15:32:22 需要做benchmark,非web程序。 用python<em>自带</em>的<em>timeit</em>模块。 代码: #! /usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import xmlrpclib, <em>timeit</em> t = <em>timeit</em>.Timer("s.interp
使用Matlab自带计算机视觉库的混合高斯前景检测模型
一、前言 Matlab<em>自带</em>的computer vision toolbox主要是toolbox里的vision模块,下面使用vision工具箱<em>自带</em>的混合高斯模型检测前景。 二、代码 %GMM前景检测 foregroundDetector = vision.ForegroundDetector('NumGaussians', 3, ... 'NumTrainingFrames', 20
数据科学 IPython 笔记本 9.5 NumPy 数组上的计算:通用函数
9.5 NumPy 数组上的计算:通用函数 本节是《Python 数据科学手册》(Python Data Science Handbook)的摘录。 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 到目前为止,我们一直在讨论 NumPy 的一些基本要点;在接下来的几节中,我们将深入探讨 NumPy 在 Python 数据科学领域如此重要的原因。 也就是说,它为数据数组的最优计算,提供了一个简...
使用matlab函数编译cuda文件
使用<em>matlab</em>函数编译cuda文件 安装 cuda tool kit 安装 Microsoft Visual studio 2010 使用以下函数 function nvmex(cuFileName) %NVMEX Compiles and links a CUDA file for MATLAB usage % NVMEX(FILENAME) will create a MEX-File (a
利用Matlab自带的深度学习工具进行车辆区域检测与车型识别【福利-内附源码与数据库】(二)
前言这次的博客主要是关于如何进行车辆区域检测的,因为前段时间要考试了,沉迷学习(逃 没有更新。把代码上传到了Github,有兴趣的同学可以下下来玩一玩。这一次更新了一个GUI界面,当然,是我们Matlab课的小伙伴一起做的~如何使用R-CNN?在Matlab中,其实都很简单,一个训练的函数而已,最后生成一个RCNN-Object对象,即为RCNN训练得到的分类器。 这里直接上我的训练方法吧。一
官方PSNR和SSIM---matlab实现
简单好用的<em>matlab</em>实现批量计算彩色RGB图像的PSNR和SSIM,设置了3种转换方法,(1)<em>matlab</em><em>自带</em>转换YUV格式,(2)自己编写YUV转换公式(3)<em>matlab</em><em>自带</em>转换灰度格式
matlab自带的滤波器
1线性平滑滤波器 用MATLAB实现领域平均法抑制噪声程序: I=imread(' c4.jpg '); subplot(231) imshow(I) title('原始图像') I=rgb2gray(I); I1=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); subplot(232) imshow(I1) title(' 添加椒盐噪声的图像') k1=filter2(fspe
人工合成地震记录的报告
人工合成地震记录的报告
vc调用matlab函数
Matlab 是由Math Works 公司于1984 年推出的数值计算及图形处理软件,可以实现数值分析、优化、统计、偏微分方程数值解、自动控制、信号处理、图像处理等若干领域的计算和图形显示功能。其中,控制系统工具箱的集成为设计和分析各种复杂的控制系统提供了有效的方法和途径。  但是,由于Matlab开发平台的局限性,在其上面开发的程序不能脱离Matlab运行环境,因而在处理一些实际应用问题时显得
Matlab中有用的机器学习文档
用Matlab学习机器学习是一个很有趣的体验,文档丰富,函数完整,很容易上手。 一、监督学习 1. 监督学习工作流程和算法 文档链接:Supervised Learning Workflow and Algorithms。该文档介绍了: 监督学习是什么? 监督学习的步骤包括: 准备数据(Prepare Data) 选择算法(Choose an Algorithm) 拟合模型(F...
matlab 自带svmtrain函数返回值求边界判别条件(不是libsvm)
<em>matlab</em><em>自带</em>了一个svmtrain函数,这个函数的返回值,和libsvm里的函数是不一样的。这里主要写一下如何求 w'x + b = 0 里面的w和b。示例代码: clc;   clear;   close all;      traindata = [0 2; 3 1; 2 1; 2 2];   group = [1 -1 1 -1]';      svm_struct =
AdaBoost相关的Matlab代码
很久没上CSDN了,偶尔上来一瞅,发现有些小哥哥们求AdaBoost的代码。真不好意思,一直没看到。发了吧:   http://download.csdn.net/detail/kofsky/5555011 包括: 1、图片预处理; 2、特性提取:颜色、灰度共生矩阵、灰度差分、Harr-Like、等多个特征提取算法; 3、特性选择:从特征向量中选取
《利用Python进行数据分析》—Numpy基础:数组与矢量计算
最近在看《利用Python进行数据分析》,练习书中例子 %matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #np数组的切片是原始数组的视图,当改变切片中的数据时,原始数组中的数据也会被改变 arr=np.arange(10) print(&quot;arr&quot;,arr) arr_slice=arr[5:8]...
机器学习----matlab中的CNN
1.前言最近需要用到卷积神经网络(CNN),在还没完全掌握cuda+caffe+TensorFlow+python这一套传统的深度学习的流程的时候,想到了<em>matlab</em>,自己查了一下documentation,还真的有深度学习的相关函数。所以给自己提个醒,在需要用到某个成熟的技术时先查一下<em>matlab</em>的帮助文档,这样会减少很多时间成本。记得机器学习的大牛Andrew NG.说过在硅谷好多人都是先用ma
matlab自带函数实现高斯滤波
自己编写的高斯滤波已理解,可是<em>matlab</em><em>自带</em>的高斯滤波函数却没有用过,这里记录一下。 %<em>matlab</em><em>自带</em>函数实现灰度图高斯滤波 clear close all img=imread('lena.bmp'); sigma=6;%标准差大小 window=double(uint8(3*sigma)*2+1);%窗口大小一半为3*sigma H=fspecial('gaussian', win
matlab建立的DFIG模型
通过建立这个模型 可以实现简单的风力发电功能
MATLAB K-means聚类的介绍与使用
K-means算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以偶是距离作为相似度测度,它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类,使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数     K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类,使得类内对象之间
NSGA-2 MATLAB自带函数.
NSGA-2是目前最流行的多目标进化算法之一,它降低了非劣排序遗传算法的复杂性,具有运行速度快,解集的收敛性好的优点,成为其他多目标优化算法性能的基准。
查看MATLAB自带函数的源代码
11月27日  如何查看MATLAB<em>自带</em>函数的源代码       有时候可能需要把MATLAB程序移植成C程序或者C++程序,这对与通信行业的人来说是很常见的事情,事先利用MATLAB天生具备的优越可视化环境仿真,利用MATLAB丰富的<em>自带</em>行数完成复杂算法的仿真,以比较不同算法之间的效率,对高效算法进行移植。       这时候往往会用到一些较为专业的函数,例如rgb2gray、fft等等,
Matlab自带的分类学习工具箱(SVM、决策树、Knn等分类器)
在<em>matlab</em>中,既有各种分类器的训练函数,比如“fitcsvm”,也有图形界面的分类学习工具箱,里面包含SVM、决策树、Knn等各类分类器,使用非常方便。接下来讲讲如何使用。启动:点击“应用程序”,在面板中找到“Classification Learner”图标点击即启动,也可以在命令行输入“classificationlearner”,回车,也可启动。如下图:导入数据:点击“New Sessio
unity水插件
想要制作水的效果吗,觉得<em>自带</em>的shader糟糕吗,看过来看过来,居家旅行必备插件
朴素贝叶斯--matlab自带工具箱的使用
朴素贝叶斯分类使用条件:其数据点的维数(即特征之间相互独立)。当属性之间相关性较小时,分类效率好;当属性之间相关性较大时,分类不如决策树。 1)nb=NaiveBays.fit(training,class)      %training训练数据,N*D的矩阵,行数为数据点数,列数为维数;                     %class训练数据类,行数为数
简单神经网络算法的Matlab程序,附带教程,Matlab2014可直接运行
简单神经网络算法的Matlab程序,附带教程,Matlab2014可直接运行。 1、代码里的函数已修改为"Matlab2014a"版本,具体为mapminmax和newff两个函数。 2、保存的网页为改代码对应的讲义,十分简洁易懂。 3、资源仅供学习交流。 ——Nuclear Woody 20150313
matlab:常用内置函数
ischartf = ischar(A) returns logical 1 (true) if A is a character array and logical 0 (false) otherwise. isstringtf = isstring(A) returns 1 (true) if A is a string array. Otherwise, it returns 0
matlab深度学习工具箱
文件用于安装<em>matlab</em>深度学习工具箱,将解压后的文件夹(我的是自动命名为了DeepLearnToolbox-master)放到<em>matlab</em>安装根目录的toobox文件夹里(参考我的是F:\Program Files\Matlab\toolbox) 最后添加路径就好了,在<em>matlab</em>命令行窗口输入addpath(genpath('F:\Program Files\Matlab\toolbox\DeepLearnToolbox-master')) 最后 输入which cnnff确认安装成功
NSCT变化的matlab工具箱(nsct_toolbox)
NSCT算法的<em>matlab</em>工具箱,很好用的。适合数字信号处理。
MATLAB自带工具箱实现PCA降维代码
进行PCA降维,环境是MATLAB,网上找了很多都是介绍PCA原理的,两篇介绍的不错的PCA 原理文章,只是想实现pCA的大可不必看.原理文章1 原理文章2下面开始介绍用MATLAB<em>自带</em>工具包函数pca(对应老版本函数princomp,在maltab里help princomp会提示你用pca代替他)进行降维的方法. 直接上代码分析:[pc,score,latent,tsquare] = pca(...
异步电机矢量控制模型——matlab自带
其实所有<em>matlab</em>都有,只不过新版本的比较难找,这里方便一下大家。
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我们是很有底线的