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C++调用matlab函数(未安装 matlab 也可以使用)

        在正常工作环境中往往是可以使用无线网络的,此时安装一个matlab也不是什么难事;但是也难免也会遇到一些工作电脑不允许链接无线网络,此时若安装一个matlab则是一件非常痛苦的事,因为其安装包就20多个G,当时我是用手机开热点下载的,仅仅下载安装包就浪费了一个下午+一个晚上;       下面就举一个例子,针对安装过matlab和未安装过matlab的情况去介绍C++调用matlab函数的操作流程:一、封装matlab函数首先把matlab代码封装成函数的形式,下面举一个简单的函数为例;functionc=myadd(a,b)c=a+b;end二、编译matlab函数具体的编译

ruby - 在 Ruby 中打印可读矩阵

在Ruby中是否有内置的打印可读矩阵的方法?例如require'matrix'm1=Matrix[[1,2],[3,4]]printm1让它显示=>1234在REPL中代替:=>Matrix[[1,2][3,4]]matrix的Ruby文档让它看起来像应该显示的那样,但这不是我所看到的。我知道编写一个函数来执行此操作是微不足道的,但如果有“正确”的方法,我宁愿学习! 最佳答案 您可以将其转换为数组:m1.to_a.each{|r|putsr.inspect}=>[1,2][3,4]编辑:这是一个“无积分”版本:putsm1.to_a

matlab中矩阵点乘和乘的区别(超级简单)

matlab中矩阵点乘和乘的区别MATLAB中,一、矩阵相乘:表示两个矩阵相乘。二、矩阵点乘:表示矩阵中对应位置的元素分别相乘。三、举例3.1矩阵相乘3.2矩阵点乘MATLAB中,一、矩阵相乘:表示两个矩阵相乘。前提条件:满足矩阵相乘的规则,即前矩阵的列数等于后矩阵的行数。二、矩阵点乘:表示矩阵中对应位置的元素分别相乘。前提条件:满足矩阵点乘的规则,即前后矩阵维度相同。三、举例3.1矩阵相乘Example1:A=[123;456]A=123456>>B=[1;2;3]B=123>>C=A*BC=1432这时如果用点乘就会报错Example2:>>A=[123;456;789]A=1234567

基于GMDH 的时间序列预测(Matlab代码实现)

目录1.GM(1,1)模型2. 组合预测模型3. GMDH进行时间序列预测4.运行结果5Matlab代码实现1.GM(1,1)模型灰色预测是一种对具有不确定因素的系统进行预测的方法,能有效解决数据少、序列的完整性及可靠性低的问题。GM(1,1)模型是一种较为常用的灰色模型,GM(1,1)预测模型的建立实质上就是对原始数据序列作一次累加生成,使生成数据序列呈显出一定规律,然后通过建立微分方程模型,求得拟合曲线,进而对系统进行预测。2. 组合预测模型灰色模型是通过对原始数据加工处理来弱化随机性的,若数据存在较大的波动性,预测出来的结果可能会存在较大误差。ARIMA模型对于预测的模型比较理想,要求时

图形学-变换(平移矩阵,旋转矩阵,缩放矩阵,线性变换,仿射变换,齐次坐标)

1.变换1.1什么是变换?变换(Transform)是计算机图形学中非常重要的一部分。变换包含模型变换(Modelingtransform)以及视图变换(Viewtransform)。模型变换指的是变换模型(被拍摄物体)的位置,大小和角度;视图变换指的是变换照相机的位置和角度。从相对运动的角度来看,两种变换是可以相互转化的。1.2模型变换1.2.1二维变换缩放变换缩放变换(Scale)中,如果一个图片以原点(0,0)为中心缩放𝑠倍。那么点(𝑥,𝑦)变换后数学形式可以表示为写成矩阵形式为:当然,我们也可以给x轴和y轴不同的缩放倍数𝑠𝑥和𝑠𝑦。在非均匀情况下,缩放变换的矩阵形式为反射变换反射变换(

机器学习之混淆矩阵 confusion_matrix

1.这里介绍由 sklearn.metrics.ConfusionMatrixDisplay 所给出的关于混淆矩阵的一个小例子,来进行理解混淆矩阵及如何应用混淆矩阵来对数据进行分析2.先了解混淆矩阵的一些基本信息,这里规定正类为1,负类为0TP(TruePositives):预测为1,而真实的也为1(即正类判断为正类,1判断为1)TN(TrueNegatives):预测为0,真实的也为0  (即负类判断为负类,0判断为0)FP(FalsePositives):预测为1,真实的为0    (即负类判断为正类,将0判断为了1)FN(FalseNegatives):预测为0,真实为1    (即正类

ruby - Ruby 的稀疏矩阵库

我正在寻找可以从Ruby使用的稀疏矩阵库。我目前正在使用GNUScientificLibrarybindings由“gsl”gem提供,但如果我使用专用的稀疏矩阵库,我的应用程序会得到更好的优化。我调查了linalg和NArray图书馆。这三个库都不支持稀疏矩阵优化存储或操作。是否有我遗漏的任何东西-或可能为其编写绑定(bind)的现有C库?我更喜欢前者而不是后者,因为我以前没有用Ruby编写过C绑定(bind),但我愿意尝试一下。 最佳答案 像上面提到的Bill一样,纯ruby​​解释会比您想要的慢,但可能对原型(prototyp

涡旋光束基本概念介绍

涡旋光束及其MATLAB实现前言涡旋光束的基本概念常见的涡旋涡旋光束涡旋光束的产生方法前言笔者新开一块专栏,专门用于讨论整理总结涡旋光束的相关内容,从基本的概念出发,推导相关的公式,并结合MATLAB进行相关的仿真,不清楚这个专栏会更新多少期,我会分享部分的代码,全部的代码有需要的话可以私聊我。当然大家对这个专栏感兴趣的话,欢迎积极交流。涡旋光束的基本概念​涡旋光束(vortexbeam)是指携带光学涡旋,具有exp(imϕ)exp(im\phi)exp(imϕ)相位分布的光束,其中mmm表示相位拓扑电荷数,ϕ\phiϕ是柱坐标下的方位角。之前的分享中笔者已经说明了部分的激光光束的表达式,想要

数据结构笔记NO.1(绪论、线性表、栈队列和矩阵的压缩存储)

第一章、绪论1、数据结构三要素:逻辑结构、存储结构(物理结构)、数据的运算。(1)逻辑结构:是指数据元素之间的逻辑关系,即从逻辑关系上描述数据,它与数据的存储无关,是独立于计算机的。(2)存储结构(物理结构):是指数据在计算机中的表示(又称映像),是用计算机语言实现的逻辑结构,它依赖于计算机语言。顺序存储:把逻辑上相邻的元素存储在物理位置上也相邻的存储单元中,元素之间的关系由存储单元的邻接关系来体现(e.g.数组)。优点:①可以实现随机存取;②每个元素占用最少的存储空间;缺点:只能使用相邻的一整块存储单元,因此可能产生较多的外部碎片;链式存储:不要求逻辑上相邻的元素在物理位置上也相邻,借助指示

Ruby:条件矩阵?有多个条件的情况?

在ruby​​中,我想知道是否有办法执行以下操作:我基本上有一个包含四种可能结果的矩阵:AisTrue,BisTrueAisTrue,BisFalseAisFalse,BisTrueAisFalse,BisFalse我想用尽可能干净的“ruby方式”为此编写一个测试。我希望做一些类似的事情case[A,B]whenA&&Bthen...whenA&&!Bthen...when!A&&Bthen...when!A&&!Bthen...end...但这不起作用。那么,处理这种情况的最佳方法是什么? 最佳答案 bool案例(在case中没