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二级分类:
matlab代码实现卷积
matlab自带conv函数求代码,同样可根据卷积的性质,代码实现函数的卷积
2025/8/11 14:28:22
38KB
matlab
卷积
1
例解回归分析(中文第3版)
回归分析是研究变量间函数关系的一种方法。
2025/8/11 9:02:10
6.13MB
数据挖掘
回归分析
1
PHPCMSV9.6.6修改版
缩略图片函数thumb(图片id或者路径,宽度,高度,是否水印,缩放标准值,是否下载远程图片进行剪切)缩略图地址:{thumb($字段名,100,100)}缩略图带上水印地址:{thumb($字段名,100,100,1)}强制高度、强制宽度:{thumb($字段名,100,100,0)}手机绑定mobile目录友好的时间:{dr_fdate($字段名)}20210214添加开启附件上传为分站上传
2025/8/11 1:38:56
20.1MB
PHPCMS
php
html5
js
1
matlab反距离权重插值
用于matlab的反距离权重插值函数,是比较方便的插值方法之一
2025/8/10 4:08:06
1.41MB
matlab
IDW
1
Opencv2.4.9参考手册
opencv2.4.9参考手册,OpenCV参考手册,包含所有OpenCV中的函数说明、OpenCV介绍、安装手册。
是OpenCV官方帮助文档
2025/8/9 19:09:28
6.25MB
opencv
opencv2.4.9
1
ExhaustiveSearch:ExhaustiveSearch:快速可扩展的穷举特征选择框架-源码
详尽搜索这个R包的目的是提供一个易于使用,快速和可扩展的穷举搜索框架。
详尽的功能选择可能需要安装和评估大量模型。
因此,执行速度和内存管理是执行此类任务的关键因素。
该软件包通过使用多线程C++后端解决了这两个问题。
通过仅存储最佳结果来保持内存使用率不变。
这样可以评估通常在标准设置中通常不可行的巨大任务。
安装您可以从CRAN安装ExhaustiveSearchR软件包的发行版:install.packages("ExhaustiveSearch")当前开发版本可以从GitHub安装:devtools::install_github("RudolfJagdhuber/ExhaustiveSearch")用法主要功能ExhaustiveSearch()使用典型的formula和data结构,您可能会对lm()或glm()等函数熟悉。
作为
2025/8/9 15:10:53
76KB
machine-learning
linear-regression
mse
feature-selection
1
pls代码,,matlab版
《PLS偏最小二乘法在MATLAB中的实现详解》PLS(PartialLeastSquares,偏最小二乘)是一种统计分析方法,广泛应用于多元数据分析,特别是在化学计量学、机器学习和模式识别等领域。
它通过将原始数据投影到一个新的低维空间中,使因变量与自变量之间的关系得到最大化,并且能有效处理多重共线性问题。
MATLAB作为强大的数值计算和数据可视化工具,是实现PLS的理想平台。
本资料包含两个部分:单因变量的PLS实现和多因变量的PLS实现。
下面将对这两个方面进行详细阐述。
1.单因变量PLS:单因变量的PLS主要针对只有一个响应变量的情况。
在MATLAB中,我们首先需要定义输入变量X和输出变量y,然后构建PLS模型。
关键步骤包括:-数据预处理:对数据进行标准化或归一化,以消除量纲影响。
-计算X和y的相关矩阵,找到最大相关性的方向。
-通过奇异值分解(SVD)分解相关矩阵,得到主成分。
-选择合适的主成分数量,这通常通过交叉验证来确定。
-使用选定的主成分构建PLS回归模型,预测y值。
2.多因变量PLS:对于多因变量情况,PLS的目标是同时考虑多个响应变量。
此时,我们可以使用多响应PLS(MRPLS)或者偏最小二乘判别分析(PLSDA)。
MATLAB中的实现步骤大致相同,但需要处理多个y变量:-同样进行数据预处理。
-计算X与所有y的联合相关矩阵。
-SVD分解该联合相关矩阵,提取主成分。
-对每个y变量分别建立PLS模型,每个模型有自己的权重向量和载荷。
-使用选定的主成分,对每个y变量进行预测。
在MATLAB中,可以利用内置函数如`plsregress`或自定义脚本来实现这些过程。
自定义脚本能够提供更大的灵活性,允许用户调整参数和添加额外的特性,如正则化、特征选择等。
总结,PLS偏最小二乘法在MATLAB中的实现涉及数据预处理、主成分提取、模型构建和验证等多个环节。
通过理解这些步骤,可以有效地应用PLS解决实际问题,无论是单因变量还是多因变量的情况。
提供的MATLAB程序代码文档将为读者提供具体的实现细节和示例,帮助深入理解和掌握PLS算法。
2025/8/9 10:36:08
4KB
偏最小二乘
matlab程序
1
JNI函数字节码
ENV的方法可装为so中的字节码
2025/8/9 9:20:06
90KB
JNI
Native
Android
1
经典C/C++面试题目大汇总(全附答案).doc
doc格式,60多页吧,几百道题吧,都有答案吧,看好在下!部分:1.求下面函数的返回值(微软)intfunc(x){intcountx=0;while(x){countx++;x=x&(x-1);}returncountx;}假定x=9999。
答案:8思路:将x转化为2进制,看含有的1的个数。
2.什么是“引用”?申明和使用“引用”要注意哪些问题?答:引用就是某个目标变量的“别名”(alias),对应用的操作与对变量直接操作效果完全相同。
申明一个引用的时候,切记要对其进行初始化。
引用声明完毕后,相当于目标变量名有两个名称,即该目标原名称和引用名,不能再把该引用名作为其他变量名的别名。
声明一个引用,不是新定义了一个变量,它只表示该引用名是目标变量名的一个别名,它本身不是一种数据类型,因此引用本身不占存储单元,系统也不给引用分配存储单元。
不能建立数组的引用。
3.将“引用”作为函数参数有哪些特点?(1)传递引用给函数与传递指针的效果是一样的。
这时,被调函数的形参就成为原来主调函数中的实参变量或对象的一个别名来使用,所以在被调函数中对形参变量的操作就是对其相应的目标对象(在主调函数中)的操作。
(2)使用引用传递函数的参数,在内存中并没有产生实参的副本,它是直接对实参操作;
而使用一般变量传递函数的参数,当发生函数调用时,需要给形参分配存储单元,形参变量是实参变量的副本;
如果传递的是对象,还将调用拷贝构造函数。
因此,当参数传递的数据较大时,用引用比用一般变量传递参数的效率和所占空间都好。
(3)使用指针作为函数的参数虽然也能达到与使用引用的效果,但是,在被调函数中同样要给形参分配存储单元,且需要重复使用"*指针变量名"的形式进行运算,这很容易产生错误且程序的阅读性较差;
另一方面,在主调函数的调用点处,必须用变量的地址作为实参。
而引用更容易使用,更清晰。
4.在什么时候需要使用“常引用”? 如果既要利用引用提高程序的效率,又要保护传递给函数的数据不在函数中被改变,就应使用常引用。
常引用声明方式:const类型标识符&引用名=目标变量名;
例1inta;constint&ra=a;ra=1;//错误a=1;//正确例2stringfoo();voidbar(string&s);那么下面的表达式将是非法的:bar(foo());bar("helloworld");原因在于foo()和"helloworld"串都会产生一个临时对象,而在C++中,这些临时对象都是const类型的。
因此上面的表达式就是试图将一个const类型的对象转换为非const类型,这是非法的。
引用型参数应该在能被定义为const的情况下,尽量定义为const。
5.将“引用”作为函数返回值类型的格式、好处和需要遵守的规则?格式:类型标识符&函数名(形参列表及类型说明){//函数体}好处:在内存中不产生被返回值的副本;
(注意:正是因为这点原因,所以返回一个局部变量的引用是不可取的。
因为随着该局部变量生存期的结束,相应的引用也会失效,产生runtimeerror!注意事项:(1)不能返回局部变量的引用。
这条可以参照EffectiveC++[1]的Item31。
主要原因是局部变量会在函数返回后被销毁,因此被返回的引用就成为了"无所指"的引用,程序会进入未知状态。
(2)不能返回函数内部new分配的内存的引用。
这条可以参照EffectiveC++[1]的Item31。
虽然不存在局部变量的被动销毁问题,可对于这种情况(返回函数内部new分配内存的引用),又面临其它尴尬局面。
例如,被函数返回的引用只是作为一个临时变量出现,而没有被赋予一个实际的变量,那么这个引用所指向的空间(由new分配)就无法释放,造成memoryleak。
(3)可以返回类成员的引用,但最好是const。
这条原则可以参照EffectiveC++[1]的Item30。
主要原因是当对象的属性是与某种业务规则(businessrule)相关联的时候,其赋值常常与某些其它属性或者对象的状态有关,因此有必要将赋值操作封装在一个业务规则当中。
如果其它对象可以获得该属性的非常量引用(或指针),那么对该属性的单纯赋值就
2025/8/9 4:02:35
45KB
C
C++
算法
经典
1
MATLABs函数最详细指南编写教程
MATLABs函数最详细指南编写教程MATLABs函数最详细指南编写教程
2025/8/8 11:02:52
2.97MB
MATLAB
s函数最详细指南
1
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钉钉无人值守自动打卡脚本 永不迟到的神器 安卓和苹果教程
New!
在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB
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