mat

谐音麦斯

**Chamatkar**的意思是奇迹，而**Balatkar**的意思是奉献。这两个词在印度语中都是非常重要的词汇。在电影《三傻大闹宝莱坞》中，这两个词汇被用来象征主角兰彻的成长和改变。

歌曲名:Hey歌手:Matthew Morrison专辑:Matthew MorrisonMatthew Morrison - HeyI wonder if she"s here with someoneA girl like that can get attentionI could just go walking her wayAll I"ve got to do is figure out the words I need to sayWoo ooh, woo ooh I just need an introductionWoo ooh, woo ooh I keep coming up with nothingWoo ooh, woo ooh Why do I lose my voice and chokeWhen all I wanna say isHey hey I gotta be with you,Hey hey You"re beautiful in every Way waySo what I need to say is Hey heyAnd change the world in a dayIn your eyes I see you"re lonelyLook at me, I want you onlyWe belong together, this I knowJust gotta find the words to tell you soWoo ooh, woo ooh I just need an introductionWoo ooh, woo ooh I keep coming up with nothingWoo ooh, woo ooh Why do I lose my voice and chokeWhen all I wanna say isHey hey I gotta be with you,Hey hey You"re beautiful in every Way waySo what I need to say is Hey heyAnd change the world in a dayI have my lines and story setYou look at me and I forgetThoughts are running through my headJumbled up and left unsaidWoo ooh, woo ooh I just need an introductionWoo ooh, woo ooh I keep coming up with nothingWoo ooh, woo ooh Why do I lose my voice and chokeWhen all I wanna say isHey hey I gotta be with you,Hey heyHey hey So what I need to say is Hey heyAnd change the world in a dayhttp://music.baidu.com/song/5585514

HeyMatthew MorrisonI wonder if she"s here with someoneA girl like that can get attentionI could just go walking her wayAll I"ve got to do is figure out the words I need to sayWoo ooh, woo ooh I just need an introduction Woo ooh, woo ooh I keep coming up with nothing Woo ooh, woo ooh Why do I lose my voice and choke When all I wanna say isHey hey, I gotta be with you, Hey hey, you"re beautiful in every way, way So what I need to say isHey hey, and change the world in a dayIn your eyes I see you"re lonelyLook at me, I want you onlyWe belong together, this I know Just gotta find the words to tell you soWoo ooh, woo ooh I just need an introduction Woo ooh, woo ooh I keep coming up with nothing Woo ooh, woo ooh Why do I lose my voice and choke When all I wanna say isHey hey, I gotta be with you, And hey hey, you"re beautiful in every way, way So what I need to say isHey hey, and change the world in a dayI have my lines and story setYou look at me and I forgetThoughts are running through my headJumbled up and left unsaidWoo ooh, woo ooh I just need an introductionWoo ooh, woo oohI keep coming up with nothingWoo ooh, woo oohWhy do I lose my voice and chokeWhen all I wanna say isHey hey I gotta be with you and hey heyWoo ooh, woo oohI just need an introductionWoo ooh, woo oohI keep coming up with nothingWoo ooh, woo oohWhy do I lose my voice and chokeWhen all I wanna say isHey hey,So what I need to say is Hey hey, and change the world in a day

歌手：马修·莫里森歌曲：HeyI wonder if she"s here with someone我想知道她是否与某人在这里A girl like that can get attention一个像她一样能吸引注意的女孩I could just go walking her way我可以就远远的走她走过的路All I"ve got to do is figure out the words I need to say我想做的就是想象出那些我要说的话Woo ooh, woo ooh唔欧~~~~~~I just need an introduction我只是需要一个介绍Woo ooh, woo ooh呜哦呜哦~~~~~~~I keep coming up with nothing我什么都赶不上Woo ooh, woo ooh唔哦~~~~~~Why do I lose my voice and choke为什么我失去了声音以至于窒息When all I wanna say is当我想说的全部就是Hey hey, I gotta be with you,嘿嘿，我要和你在一起Hey hey, you"re beautiful in every way, way嘿嘿，你在各方面都是美丽的So what I need to say is所以我要说的全部就是Hey hey, and change the world in a day嘿嘿，在一天中改变这个世界In your eyes I see you"re lonely从你的眼中我看见了孤单Look at me, I want you only看着我。我想让你成为我的唯一We belong together, this I know我们属于彼此Just gotta find the words to tell you so只是想找到我要对你说的Woo ooh, woo ooh唔哦~~~~I just need an introduction我只是需要一个介绍Woo ooh, woo ooh唔哦~~~~I keep coming up with nothing我什么都赶不上Woo ooh, woo ooh唔哦~~~~Why do I lose my voice and choke为什么我失去了我的声音以至于窒息When all I wanna say is当我想说的全部是Hey hey, I gotta be with you,嘿嘿。我要和你在一起And hey hey, you"re beautiful in every way, way嘿嘿。你在各个方面都是美丽的So what I need to say is所以我想说的就是Hey hey, and change the world in a day嘿嘿。在一天中改变这个世界I have my lines and story set我有我的台词和故事You look at me and I forget你看着我 我却忘了Thoughts are running through my head思绪在我的脑中奔跑Jumbled up and left unsaid乱七八糟 的丢了未说出口的话Woo ooh, woo ooh唔哦~~~~I just need an introduction我只是需要一个介绍Woo ooh, woo ooh唔哦~~~~I keep coming up with nothing我什么都赶不上Woo ooh, woo ooh唔哦~~~~Why do I lose my voice and choke为什么我失去了我的声音以致窒息When all I wanna say is当我想说的就是Hey hey I gotta be with you and hey hey嘿嘿 我要和你在一起 嘿嘿Woo ooh, woo ooh唔哦~~~~I just need an introduction我只是需要一个介绍Woo ooh, woo ooh唔哦~~~~I keep coming up with nothing我什么都赶不上Woo ooh, woo ooh唔哦~~~~Why do I lose my voice and choke为什么我失去了我的声音以致窒息When all I wanna say is当我想说的全部是Hey hey,嘿嘿So what I need to say is所以我想说的是Hey hey, and change the world in a day嘿嘿 在一天中改变这个世界

PSM（Power Spectrum Method） 将影像先进行傅立叶转换 在进行计算光谱

我看见她的面庞，但是却不知她看到什么，就在这一刻，我希望我失去自我，因为我不是她期待中的未来，结束了。我知道这种感觉，我以前就感觉到，她所选择的一切都意味着她要忽视，难道她没有发现我在门外的注视嘛 结束了我们相遇的那晚，我本应该告诉她，我会是她的爱，错过就会遗憾，我知道她的灵魂是质朴又真挚，她会原谅的所做的一切，但我自己却无法原谅。一切都结束了，结束了。

　　PSM(平台相关模型 Platform-specific models)作为一个软件模型或业务系统，是与具体的技术平台相关的(例如，具体的编程语言，操作系统，数据库)。PSM对于某一系统的具体实现是必不可少的。　　基本原理　　psm模型　　相移法（phase-modulationmethod）的基本原理由F.Dushinshy提出〔16〕。激发光源是频率f（即角频率ω=2πf）强度调制的正弦调制光源： R（t）=R0〔1+αcos（ωt）〕， 其中α是幅度的调制。 假设荧光是按单指数规律衰减，这时测量的荧光信号是激发函数与荧光衰减F（t）=τ-1exp（-t/τ）的卷积： I（t）=R（t）F（t） =R0〔1+αcosθcos（ωt-θ）〕。 因此，从上式可知，检测的荧光信号也是按同样频率f调制的，但具有不同的调制幅度和位相延迟θ ——：激发光位相；……：荧光位相；θ：相移角 位相延迟θ可用下式表示： tanθ=ωτ。

"b" 蓝色 "g" 绿色 "r" 红色 "c" 青色 "m" 品红 "y" 黄色 "k" 黑色 "w" 白色 plt.plot(x, y, marker="+", color="coral") ‘."：点(point marker) ‘,"：像素点(pixel marker) ‘o"：圆形(circle marker) ‘v"：朝下三角形(triangle_down marker) ‘^"：朝上三角形(triangle_up marker) ‘<‘：朝左三角形(triangle_left marker) ‘>"：朝右三角形(triangle_right marker) ‘1"：(tri_down marker) ‘2"：(tri_up marker) ‘3"：(tri_left marker) ‘4"：(tri_right marker) ‘s"：正方形(square marker) ‘p"：五边星(pentagon marker) ‘*"：星型(star marker) ‘h"：1号六角形(hexagon1 marker) ‘H"：2号六角形(hexagon2 marker) ‘+"：+号标记(plus marker) ‘x"：x号标记(x marker) ‘D"：菱形(diamond marker) ‘d"：小型菱形(thin_diamond marker) ‘|"：垂直线形(vline marker) ‘_"：水平线形(hline marker) ‘-‘：实线(solid line style) ‘–‘：虚线(dashed line style) ‘-."：点划线(dash-dot line style) -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------I"m a line ! Thanks for your attention !----------------------------------------------------------------------------------------------------------------

mux就是你全部的信号集合，一一对应着你的输入信号。你想选哪一路，和mux的输入顺序有关。

这个是simulink的问题。Bus可以把不同数据类型的信号进行组合，而mux则不行。初学者还是用mux把。

首先来看muxMux模块的基本思想就是将多路信号集成一束，这一束信号在模型中传递和处理中都看做是一个整体。（Mux实际上代表多路信号。）与Mux Block配套的是Demux Block，它将各路信号相互分离以便能对各信号进行单独处理。 请看下面这个例子。Mux将三路信号x,y,z集结为宽为3的单路信号。Demux模块则用来从复合的单路信号分离出各基本元素。Mux和Demux都不会将信号改变，它们只是“虚拟”的。当模型运行时，这些模块就像不存在一样，只是源和目标的连接保持着，就像这样：使用mux的一个重要应用就是构造向量。这表示你可以将它的输出当作一个向量来使用。比如，将向量乘以2。这种类型的向量操作要求所有输入Mux模块的信号都是同种数据类型。从我的理解来看，只是为了使得它们组成的向量有意义。通常，这些信号元素都具有相同的单位或者说它们是有特定作用的组。对于Mux模块，你只需要定义输入信号数量。使用虚拟向量形式的另一个好处是你可以使用selector模块来索引并取出各路信号或再进行连接。接着讨论bus当需要将不同类型的信号集结在一起，或者在使用向量不能方便的表达我的模型图时，我们可以使用bus。总线bus信号确实可以使你的模型图变整洁。Bus Creator和Bus Selector以图示的形式方便了管理信号和组织模型。在我的想象中，bus就像是一系列七彩的信号线被绑在一起。如果不是这样，我恐怕很快就会很难组织这些信号了。作为实例，请看Aerospace Blockset中的an example model of the DeHaviland Beaver。在模型的最上层，所有对象都整洁有序，这是因为所有在各个子系统内计算的信息都被集入了一条总线。各个系统都使用Bus Creator将相关信号打包装入了一条总线内，接着将总线输入需要这些信号的各系统。你能想象如果这些信号没有集入总线是什么样子？下图是一个同样的模型，但它看起来很乱。在这个模型里，许多组件子系统使用总线信号以形成较简洁的接口。我注意到，部分人只在别的系统需要时才将信号放入总线内。以下就是用总线信号来定义接口的一个系统实例。浏览这个模块图，你会发现飞行参数（FltParams）是由环境参数（EnvirBus）和飞行器信号（ACBus）计算而来。在这个子系统内部，你可以看到使用了Bus Selectors来从打包信号里将特定元素取出。计算出来的飞行参数通过一个Bus Creator组合在一起来定义FltParams总线。总线信号也可以表现不同层次我们来看一下Environment Bus中的层次结构。这是一个将一路总线并入其他总线内的例子。环境信号中重力加速度(g)和压力(rho)以及wind bus(Vwind)被导入Bus Creator。而wind bus则由body velocities(uvw_wind)和body rates(pqr_wind)来定义。

榈幕舅枷刖褪墙嗦沸藕偶梢皇庖皇藕旁谀Ｐ椭写莺痛碇卸伎醋鍪且桓稣濉＃∕ux实际上代表多路信号。）与Mux Block配套的是Demux Block，它将各路信号相互分离以便能对各信号进行单独处理。 请看下面这个例子。 Mux将三路信号x,y,z集结为宽为3的单路信号。Demux模块则用来从复合的单路信号分离出各基本元素。Mux和Demux都不会将信号改变，它们只是“虚拟”的。当模型运行时，这些模块就像不存在一样，只是源和目标的连接保持着，就像这样：使用mux的一个重要应用就是构造向量。这表示你可以将它的输出当作一个向量来使用。比如，将向量乘以2。这种类型的向量操作要求所有输入Mux模块的信号都是同种数据类型。从我的理解来看，只是为了使得它们组成的向量有意义。通常，这些信号元素都具有相同的单位或者说它们是有特定作用的组。对于Mux模块，你只需要定义输入信号数量。使用虚拟向量形式的另一个好处是你可以使用selector模块来索引并取出各路信号或再进行连接。接着讨论bus 当需要将不同类型的信号集结在一起，或者在使用向量不能方便的表达我的模型图时，我们可以使用bus。总线bus信号确实可以使你的模型图变整洁。Bus Creator和Bus Selector以图示的形式方便了管理信号和组织模型。在我的想象中，bus就像是一系列七彩的信号线被绑在一起。如果不是这样，我恐怕很快就会很难组织这些信号了。作为实例，请看Aerospace Blockset中的an example model of the DeHaviland Beaver。在模型的最上层，所有对象都整洁有序，这是因为所有在各个子系统内计算的信息都被集入了一条总线。各个系统都使用Bus Creator将相关信号打包装入了一条总线内，接着将总线输入需要这些信号的各系统。你能想象如果这些信号没有集入总线是什么样子？下图是一个同样的模型，但它看起来很乱。在这个模型里，许多组件子系统使用总线信号以形成较简洁的接口。我注意到，部分人只在别的系统需要时才将信号放入总线内。以下就是用总线信号来定义接口的一个系统实例。浏览这个模块图，你会发现飞行参数（FltParams）是由环境参数（EnvirBus）和飞行器信号（ACBus）计算而来。在这个子系统内部，你可以看到使用了Bus Selectors来从打包信号里将特定元素取出。计算出来的飞行参数通过一个Bus Creator组合在一起来定义FltParams总线。总线信号也可以表现不同层次我们来看一下Environment Bus中的层次结构。这是一个将一路总线并入其他总线内的例子。环境信号中重力加速度(g)和压力(rho)以及wind bus(Vwind)被导入Bus Creator。而wind bus则由body velocities(uvw_wind)和body rates(pqr_wind)来定义。下图中的Bus Creator对话框，表现了总线中的信号的组织。在它最基本的使用中，你只需要定义信号的输入数目。各元素以其信号名称加以区分。

n. 改革; 改进; 改善;adj. 改革的; 改进的; 改善的;

导读：Microsoft WebMatrix是一个免费的工具，可用于创建、自定义和在Internet上发布网站。WebMatrix使您能够轻松创建网站。您可以从一个开源应用程序（比如WordPress、Joomla、 DotNetNuke或Orchard）开始，WebMatrix会为您处理下载、安装和配置这些应用程序的任务。或者您可以使用许多内置的模板自行编写代码，这些模板有助于您迅速上手。无论您做何选择，WebMatrix都提供了您的网站运行所需的一切内容，包括Web服务器、数据库和框架。通过在您的开发桌面使用与您将在Web主机上使用的相同堆栈，将网站上线的过程变得既轻松又顺利。您可以从http://web.ms/webmatrix下载它。现在您只需花几个小时便可学会使用WebMatrix、CSS、HTML、HTML5、ASP.NET、SQL、数据库等知识以及如何编写简单的Web应用程序。内容如下：目前为止您了解了如何使用WebMatrix创建HTML网页，如何使用级联样式表(CSS)有效设置网页的样式，以及如何使用WebMatrix中内置的布局功能和“Razor”语法来将您的注意力集中在网页的内容上，而不是分散到其他杂事上。在本章中，我们将介绍如何转变您已在使用的静态电影列表，我们将使其动态化。实际来讲，无需使用HTML手动编写电影列表，我们会将它们放在一个数据库中，我们还会让WebMatrix读取该数据库并为我们生成HTML。通过这种方式，我们可以轻松更改数据库，以及自动更新网页。在WebMatrix中创建数据库首先，在WebMatrix中找到“Databases”工作区并打开它。在窗口中央，您将看到选项“Add a Database to your site”。选择此选项，WebMatrix将创建一个名为“Movies.sdf”的新数据库。如果您的网站有一个不同的名称，比如“foo”，WebMatrix将基于该名称创建一个数据库（也即foo.sdf）。您将在窗口左侧的数据库资源管理器中看到该数据库：向数据库添加表在窗口顶部，您将看到一个工具功能区，其中显示了您可以对数据库执行的不同操作，包括创建表和查询，以及迁移到其他数据库。从此功能区，选择“New Table”工具。如果选择它时未发生任何事情，请确保您在数据库资源管理器中选择了Movies.sdf。WebMatrix将为您创建表并打开列编辑器。这允许您在数据库表中创建新列。在数据库词汇中，记录指的是特定实体的所有数据。所以，举例而言，一个人的数据可能是他的姓名、年龄、地址和电话号码记录。列是各个数据部分的值，无论它们位于哪个记录中。所以，在上面的示例中，Name将是一列，Age也是。所以，对于我们的电影，我们将创建一个类似于下图的数据库：首先，我们创建ID。ID是特定记录的标识符。您无需拥有ID，尤其是对于这样的简单数据库，但是创建ID是一种很好的做法。当您构建更加复杂的数据库时，您将发现它们对于跟踪和查询数据非常重要。在列编辑器中，如下图所示，填写详细信息：这会为该列提供名称“id”，并将它指定为一个编号（bigint），该编号必须有一个值（将Allow Nulls设置为False）。然后它指定该字段为一个ID，这表示我们告诉了数据库我们将此字段用作ID。这样做的好处是，只要我们向数据库添加新记录，它就会自动更新ID，所以我们无需担忧如何跟踪最新添加的内容、获得它的ID并计算出新记录。现在我们表明了此字段是主键。再次说明，“主键”是一个数据库词汇。键是数据库中具有特殊值的列，通常是您在挑选记录时希望使用的主要内容。数据库使用它们来简化数据的查找。例如，您的工作场所可能为您分配了一个员工编号。此编号使得很容易跟踪您，因为搜索编号“333102”可能比搜索员工“Nizhoni Benally”简单得多，尤其是在您企业中拥有大量员工时。这使您的员工编号成为了用于查找您的键。您可以在数据中使用许多键，主键应该视为最重要的一个。所以，当在数据库中记录电影时，我们将为每个电影提供一个ID，我们将该ID 设置为主键。使用功能区中的“New Column”按钮创建另外3列。您将在表中看到3个未命名的空白列。选择第一个空白行，将它命名为“Name”，将数据类型设置为“ntext”。确保“Is Identity”和“Is Primary Key”为 False。对于第二个空白行，将它命名为“ReleaseYear”并将它的数据类型保持为“bigint”。对于第三个空白行，将它命名为“Genre”并将它的数据类型保持为“ntext”。点击 WebMatrix 标题栏的保存按钮弹出对话框输入表名,命名为 Favorites点击 OK,将看到新建的表出现在窗体的左边添加数据双击 Favorites 表,打开空表,没有数据 在相应的栏位中输入数据,id不需要数据 现在一共录入4条记录创建一个网页，使用数据在前面，你看到你的网站使用一个布局包括HTML <head>,,styling, body 等等.新建一个 CSTHML页, 命名为 datamovies.cshtml.用一下静态内容替代datamovies.cshtml内容<div id="movieslist"> <ol> <li><a href="#">It"s a wonderful life</a></li> <li><a href="#">Lord of the Rings</a></li> <li><a href="#">The Fourth World</a></li> <li><a href="#">The Lion King</a></li> </ol> </div>静态列表只有4条内容,如果我们想要5条内容,那么我们需要添加一条.当数据库里的数据推送到页面时,页面不知道有多少条记录在数据库中,那么,就会产生N个<li>,所以需要循环去添加我们先来告诉页面关于数据库的信息,在datamovies.cshtml最上面,添加以下代码:@{ var db= Database.Open("Movies"); var sqlQ = "SELECT * FROM Favorites"; var data = db.Query(sqlQ); }"@"代表 Razor引擎需要执行的代码,其中的语法在java, C++, C, or C#等编程语言中似曾相识这时候,我们的代码看起来像这样:@{ var db= Database.Open("Movies"); var sqlQ = "SELECT * FROM Favorites"; var data = db.Query(sqlQ); } <div id="movieslist"> <ol> <li><a href="#">It"s a wonderful life</a></li> <li><a href="#">Lord of the Rings</a></li> <li><a href="#">The Fourth World</a></li> <li><a href="#">The Lion King</a></li> </ol> </div>我们从数据库中得到了数据,但是页面中显示的还是静态的内容,首先我们删除其余的<li>,只剩下一条<ol> <li><a href="#">It"s a wonderful life</a></li> </ol>使用Razor引擎把数据循环添加到页面上,使用@foreach<ol> @foreach(var row in data) { <li><a href="#">It"s a wonderful life</a></li> } </ol>现在我们看到代码,是这样的效果,数据库中有4条记录,一共被循环了4次但是我们没有得到数据库中的内容,需要把代码改为:<ol> @foreach(var row in data) { <li><a href="#">@row.Name</a></li> } </ol>这样就能得到查询出来的数据现在我们在数据库中再添加一条数据,就一共有5条数据我们再打开页面,呈现的是5条数据的列表

reformation 是名词改革reform 是动词

一般TCA材质的比偏振材质的要好。TAC镜片是一种由多层材料复合而成的镜片，常被制作成偏光镜片，它也是目前市场上普及性最高的一种偏光镜片，它是由中间的偏光层，两侧的紫外线过滤层，防碎层和耐磨层七层构成，能有效的消除耀眼的散射光线和反射光线。TAC材质太阳镜镜片有轻盈，这色性能好，光透性好的特点。

1、打开MathType公式编辑器，进入到公式编辑界面。2、直接点击MathType菜单栏中的“格式”“颜色”，在颜色的次级菜单中选择你所需要的颜色即可。MathType是一款专业的数学公式编辑器，兼容Officeword，excel等700多种程序，用于编辑数学试卷、书籍、报刊、论文、幻灯演示。

求平均值。直接调用，mean(a),其中a为向量或一维数组； 或mean(x1,x2,x3,...)

>> help pil2pil2 not found.Use the Help browser search field to search the documentation, ortype "help help" for help command options, such as help for methods.说明： pil2不是matlab的函数，可能自写的。

数字越小，越先被序列化。 ordinal属性的默认值是0，对于使用了@JSONField注解的字段，若未指定值，则优先级最高。 注意：序列化和反序列化使用JSON.toJSONString和JSON.parseObject，如果使用JSONArray，在使用ordinal属性的时候可能会失效。 format设置之后在序列化时会自动转化为设定的格式。

电脑告诉你，函数定义不允许在命令行或者脚本里。所以你不能在命令行窗口中输入function b=sushu(n)，而是要建立个m文件。在命令行输入edit sushu然后会弹出对话框问你是否创建m文件，确定之后打开m文件的编辑器。在里面输入function b=sushu(n)，然后后面可以写函数内容了。function b=sushu(n)前面可以有注释，但不可以有其他命令，如果有其他命令，matlab就会认为这个m文件是个脚本文件，而不是函数文件。一样会出错的。函数定义不能混杂在脚本文件中。最后编辑好别忘了保存，保存的文件名可以和function定义的函数名相同也可以不同，不过在命令行调用函数的时候是按你保存的文件名调用的。调用时在命令行写命令啊，跟系统函数一样的用法，比如y=sushu(x);或者b=min(sushu(a));类似于这样的，都可以，看你具体函数是什么了，需要什么样的参数。

同意wentao0705

MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）之意。除具备卓越的数值计算能力外，它还提供了专业水平的符号计算，文字处理，可视化建模仿真和实时控制等功能。

bitsCN.com接着上篇文章《解析SQL 表结构信息查询 含主外键、自增长》里面提到了INFORMATION_SCHEMA视图，其实到了SQL 2005微软都主推大家使用INFORMATION_SCHEMA系统视图，而不是在使用sys东东了，当然目前还是有许多信息只能通过sys视图来查询。这里我们还是以查询表结果信息为例来说明一些主要的INFORMATION_SCHEMA视图的使用。首先我们需要查询列的信息，这需要用到[INFORMATION_SCHEMA].[COLUMNS]系统视图来查询数据列的信息，SQL 如下：SELECT c.TABLE_SCHEMA , c.TABLE_NAME , c.COLUMN_NAME , c.DATA_TYPE , c.CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH , c.COLUMN_DEFAULT , c.IS_NULLABLE , c.NUMERIC_PRECISION , c.NUMERIC_SCALEFROM [INFORMATION_SCHEMA].[COLUMNS] cWHERE TABLE_NAME = "Address"运行结果如下：我们都知道我们在定义列的时候一般的使用都是varchar(50)之类的信息，这里我们需要整合DATA_TYPE和CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH信息，当CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH为-1时即使说没有指定具体最大长度，数据的指定长度信息是max，而numeric需要整合NUMERIC_PRECISION、NUMERIC_SCALE信息。修改后的SQL如下：SELECT c.TABLE_SCHEMA , c.TABLE_NAME , c.COLUMN_NAME , CASE WHEN ( ( CHARINDEX("char", c.DATA_TYPE) > 0 OR CHARINDEX("binary", c.DATA_TYPE) > 0 ) AND c.CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH-1 ) THEN c.DATA_TYPE + "(" + CAST(c.CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH AS VARCHAR(4)) + ")" WHEN ( ( CHARINDEX("CHAR", c.DATA_TYPE) > 0 OR CHARINDEX("binary", c.DATA_TYPE) > 0 ) AND c.CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH = -1 ) THEN c.DATA_TYPE + "(max)" WHEN ( CHARINDEX("numeric", c.DATA_TYPE) > 0 ) THEN c.DATA_TYPE + "(" + CAST(c.NUMERIC_PRECISION AS VARCHAR(4)) + "," + CAST(c.NUMERIC_SCALE AS VARCHAR(4)) + ")" ELSE c.DATA_TYPE END AS DATA_TYPE , c.COLUMN_DEFAULT , c.IS_NULLABLE , c.COLUMN_DEFAULTFROM [INFORMATION_SCHEMA].[COLUMNS] cWHERE TABLE_NAME = "Address"ORDER BY c.ORDINAL_POSITION运行结果如图：现在我们需要标记这张表的那些列是主键，那些列是外键，要查询表的主、外键信息需要用到[INFORMATION_SCHEMA].[TABLE_CONSTRAINTS]和[INFORMATION_SCHEMA].[KEY_COLUMN_USAGE] 系统视图运行结果如图：修改我们先前的SQL语句：SELECT c.TABLE_SCHEMA , c.TABLE_NAME , c.COLUMN_NAME , CASE WHEN ( ( CHARINDEX("char", c.DATA_TYPE) > 0 OR CHARINDEX("binary", c.DATA_TYPE) > 0 ) AND c.CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH-1 ) THEN c.DATA_TYPE + "(" + CAST(c.CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH AS VARCHAR(4)) + ")" WHEN ( ( CHARINDEX("CHAR", c.DATA_TYPE) > 0 OR CHARINDEX("binary", c.DATA_TYPE) > 0 ) AND c.CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH = -1 ) THEN c.DATA_TYPE + "(max)" WHEN ( CHARINDEX("numeric", c.DATA_TYPE) > 0 ) THEN c.DATA_TYPE + "(" + CAST(c.NUMERIC_PRECISION AS VARCHAR(4)) + "," + CAST(c.NUMERIC_SCALE AS VARCHAR(4)) + ")" ELSE c.DATA_TYPE END AS DATA_TYPE , c.COLUMN_DEFAULT , c.IS_NULLABLE , c.COLUMN_DEFAULT , CASE WHEN tc.CONSTRAINT_TYPE = "PRIMARY KEY" THEN "YES" ELSE "NO" END AS IS_PRIMARY_KEY , CASE WHEN tc.CONSTRAINT_TYPE = "FOREIGN KEY" THEN "YES" ELSE "NO" END AS IS_FOREIGN_KEYFROM [INFORMATION_SCHEMA].[COLUMNS] c LEFT JOIN [INFORMATION_SCHEMA].[KEY_COLUMN_USAGE] kcu ON kcu.TABLE_SCHEMA = c.TABLE_SCHEMA AND kcu.TABLE_NAME = c.TABLE_NAME AND kcu.COLUMN_NAME = c.COLUMN_NAME LEFT JOIN [INFORMATION_SCHEMA].[TABLE_CONSTRAINTS] tc ON tc.CONSTRAINT_SCHEMA = kcu.CONSTRAINT_SCHEMA AND tc.CONSTRAINT_NAME = kcu.CONSTRAINT_NAMEWHERE c.TABLE_NAME = "Address"ORDER BY c.ORDINAL_POSITION运行结果如图：现在我们已经知道那些列是主键那些是外键，接下来的就是外键列所关联的外检表信息，这里需要用到[INFORMATION_SCHEMA].[REFERENTIAL_CONSTRAINTS]系统视图，运行该视图如下：所以修改我们的SQL如下：SELECT c.TABLE_SCHEMA , c.TABLE_NAME , c.COLUMN_NAME , CASE WHEN ( ( CHARINDEX("char", c.DATA_TYPE) > 0 OR CHARINDEX("binary", c.DATA_TYPE) > 0 ) AND c.CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH-1 ) THEN c.DATA_TYPE + "(" + CAST(c.CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH AS VARCHAR(4)) + ")" WHEN ( ( CHARINDEX("CHAR", c.DATA_TYPE) > 0 OR CHARINDEX("binary", c.DATA_TYPE) > 0 ) AND c.CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH = -1 ) THEN c.DATA_TYPE + "(max)" WHEN ( CHARINDEX("numeric", c.DATA_TYPE) > 0 ) THEN c.DATA_TYPE + "(" + CAST(c.NUMERIC_PRECISION AS VARCHAR(4)) + "," + CAST(c.NUMERIC_SCALE AS VARCHAR(4)) + ")" ELSE c.DATA_TYPE END AS DATA_TYPE , c.COLUMN_DEFAULT , c.IS_NULLABLE , c.COLUMN_DEFAULT , CASE WHEN tc.CONSTRAINT_TYPE = "PRIMARY KEY" THEN "YES" ELSE "NO" END AS IS_PRIMARY_KEY , CASE WHEN tc.CONSTRAINT_TYPE = "FOREIGN KEY" THEN "YES" ELSE "NO" END AS IS_FOREIGN_KEY, fkcu.COLUMN_NAME AS FOREIGN_KEY, fkcu.TABLE_NAME AS FOREIGN_TABLEFROM [INFORMATION_SCHEMA].[COLUMNS] c LEFT JOIN [INFORMATION_SCHEMA].[KEY_COLUMN_USAGE] kcu ON kcu.TABLE_SCHEMA = c.TABLE_SCHEMA AND kcu.TABLE_NAME = c.TABLE_NAME AND kcu.COLUMN_NAME = c.COLUMN_NAME LEFT JOIN [INFORMATION_SCHEMA].[TABLE_CONSTRAINTS] tc ON tc.CONSTRAINT_SCHEMA = kcu.CONSTRAINT_SCHEMA AND tc.CONSTRAINT_NAME = kcu.CONSTRAINT_NAME LEFT JOIN [INFORMATION_SCHEMA].[REFERENTIAL_CONSTRAINTS] fc ON kcu.CONSTRAINT_SCHEMA = fc.CONSTRAINT_SCHEMA AND kcu.CONSTRAINT_NAME = fc.CONSTRAINT_NAME LEFT JOIN [INFORMATION_SCHEMA].[KEY_COLUMN_USAGE] fkcu ON fkcu.CONSTRAINT_SCHEMA = fc.UNIQUE_CONSTRAINT_SCHEMA AND fkcu.CONSTRAINT_NAME = fc.UNIQUE_CONSTRAINT_NAMEWHERE c.TABLE_NAME = "Address"ORDER BY c.ORDINAL_POSITION运行结果如图：我们的查询结果中显示了太多的NULL，看着不怎么舒服，还有我们的表名应该显示一次就可以，修改SQL如下：SELECT CASE WHEN c.ORDINAL_POSITION = 1 THEN c.TABLE_SCHEMA + "." + c.TABLE_NAME ELSE "" END AS TABLE_NAME , c.COLUMN_NAME , CASE WHEN ( ( CHARINDEX("char", c.DATA_TYPE) > 0 OR CHARINDEX("binary", c.DATA_TYPE) > 0 ) AND c.CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH-1 ) THEN c.DATA_TYPE + "(" + CAST(c.CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH AS VARCHAR(4)) + ")" WHEN ( ( CHARINDEX("CHAR", c.DATA_TYPE) > 0 OR CHARINDEX("binary", c.DATA_TYPE) > 0 ) AND c.CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH = -1 ) THEN c.DATA_TYPE + "(max)" WHEN ( CHARINDEX("numeric", c.DATA_TYPE) > 0 ) THEN c.DATA_TYPE + "(" + CAST(c.NUMERIC_PRECISION AS VARCHAR(4)) + "," + CAST(c.NUMERIC_SCALE AS VARCHAR(4)) + ")" ELSE c.DATA_TYPE END AS DATA_TYPE , ISNULL(c.COLUMN_DEFAULT, "") AS COLUMN_DEFAULT , CASE WHEN c.IS_NULLABLE = "YES" THEN "√" ELSE "" END IS_NULLABLE , CASE WHEN tc.CONSTRAINT_TYPE = "PRIMARY KEY" THEN "√" ELSE "" END AS IS_PRIMARY_KEY , CASE WHEN tc.CONSTRAINT_TYPE = "FOREIGN KEY" THEN "√" ELSE "" END AS IS_FOREIGN_KEY , ISNULL(fkcu.COLUMN_NAME, "") AS FOREIGN_KEY , ISNULL(fkcu.TABLE_NAME, "") AS FOREIGN_TABLEFROM [INFORMATION_SCHEMA].[COLUMNS] c LEFT JOIN [INFORMATION_SCHEMA].[KEY_COLUMN_USAGE] kcu ON kcu.TABLE_SCHEMA = c.TABLE_SCHEMA AND kcu.TABLE_NAME = c.TABLE_NAME AND kcu.COLUMN_NAME = c.COLUMN_NAME LEFT JOIN [INFORMATION_SCHEMA].[TABLE_CONSTRAINTS] tc ON tc.CONSTRAINT_SCHEMA = kcu.CONSTRAINT_SCHEMA AND tc.CONSTRAINT_NAME = kcu.CONSTRAINT_NAME LEFT JOIN [INFORMATION_SCHEMA].[REFERENTIAL_CONSTRAINTS] fc ON kcu.CONSTRAINT_SCHEMA = fc.CONSTRAINT_SCHEMA AND kcu.CONSTRAINT_NAME = fc.CONSTRAINT_NAME LEFT JOIN [INFORMATION_SCHEMA].[KEY_COLUMN_USAGE] fkcu ON fkcu.CONSTRAINT_SCHEMA = fc.UNIQUE_CONSTRAINT_SCHEMA AND fkcu.CONSTRAINT_NAME = fc.UNIQUE_CONSTRAINT_NAMEWHERE c.TABLE_NAME = "Address"ORDER BY c.ORDINAL_POSITION运行结果如图：有不对的地方还请大家拍砖！bitsCN.com

基于sift的图像复制粘贴篡改检测方法，首先提取出sift特征，这里提取的sift特征是用c++代码提取的，然后进行g2nn匹配和凝聚层次聚类 ，最后根据仿射变换参数标出篡改区域。并用连线的方式将真实区域和复制粘贴篡改区域标记出来。

看看这个程序函数main（） - 北美％，其主要思想是选择从两个图像信息，然后争先恐后到一个单一的形象。 ％，可以从多个（2 * n个）按照上述思路的图像进行加密，得到一半的数量（n个）图像。 ％所获得的图像隐藏的自适应算法中，并且能够获得第（n-1）个图像。 ％对于第（n-1）个图像Arnold变换的，第（n-1）作为密钥块的图像，此外，密钥有迭代的次数，加扰规则，阿诺德加密规则 BR>％阿诺德的主要缺点是较大的周期，程序运行的时间很长，我的电脑需要8分钟，另一个，阿诺德只能处理方阵大量的扰码加密算法，程序中使用的图像％扰码加密算法，只有一个办法，只是提出了占地多图像加密的思想，有要迟到做了很多工作。 ％阅读4画面 F1 = imread（"lena.gif"）; F2 = imread（"monkey.gif"）; F3 = imread（"house.gif"）; F4 = imread（"cameraman.gif"）;图像置乱 pic1_zhiluan = zhiluan（F1，F2） - 北美％; pic2_zhiluan = zhiluan（F3，F4）; ％的显示失真的图像 pic1_zhiluan = UINT8（pic1_zhiluan）; 图，imshow（pic1_zhiluan），标题（“图片1 zhiluan"） - 欧洲pic2_zhiluan = UINT8（pic2_zhiluan）; 图，imshow（pic2_zhiluan），标题（“PIC2 zhiluan"） - 中东％的两幅图像都争先恐后地隐藏 X1 =输入（"请输入一个混合迭代参数：" ）; pic1_hide =隐藏（pic1_zhiluan，X1，pic2_zhiluan）;图像％是经过Arnold置乱加密 diedai1 =输入隐藏的（"输入参数迭代："） pic1_jiami =阿诺德（pic1_hide，diedai1,0）; ％，显示加密图像 pic1_jiami = UINT8（pic1_jiami）; 图，imshow（pic1_jiami），标题（“图片1佳米"） - 欧洲diedai2 =输入（"请输入一个迭代参数："） pic2_jiami =阿诺德（pic2_zhiluan，diedai2,0）; pic2_jiami = UINT8（pic2_jiami）; 图，imshow（pic2_jiami），标题（“PIC2佳米"） - 北美％解密图像 pic1_jiemi =阿诺德（pic1_jiami，diedai1,1）; pic2_jiemi =阿诺德（pic2_jiami，diedai2,1）;隐藏图像 pic1_huifu =惠福（pic1_jiemi，X1，pic2_jiemi）以后 - ％的回收率; ％争先恐后逆过程，得到的图片恢复[较受欢迎，图像2] = ni_zhiluan（pic1_huifu）; [为image3，为image4] = ni_zhiluan（pic2_jiemi）; ％，显示每个图像 F1 = UINT8（F1）; 图，imshow（F1），标题（“F1”）; 图，imhist（F1），标题（“F1直方图"）; 较受欢迎= UINT8（较受欢迎）; 图，imshow（较受欢迎），标题（“较受欢迎”）; 图，imhist（较受欢迎），标题（“较受欢迎直方图"）; F2 = UINT8（F2）; 图，imshow（F2），标题（"F2"）; 图，imhist（F2），标题（"F2的直方图"）; 较受欢迎= UINT8（图片2）; 图，imshow（图片2），标题（“图像2"）; 图，imhist（图片2），标题（“直方图的图像2"）; F3 = UINT8（F3）; 图，imshow（F3），标题（“F3”）; 图，imhist（F3），标题（“F3的直方图"）; 为image3 = UINT8（为image3）; 图，imshow（为image3），标题（“为image3"）; 图，imhist（为image3），标题（“直方图为image3"）; F4 = UINT8（F4）; 图，imshow（F4），标题（“F4”）; 图，imhist（F4），标题（“F4的直方图"）; 为image4 = UINT8（为image4）; 图，imshow（为image4），标题（“为image4"）; 图，imhist（为image4），标题（“为image4直方图”

http://blog.sina.com.cn/s/blog_5987cfe10100atek.html这里有详细介绍，链接的原算法和改进后算法的代码可以直接下载！

T1读取图片后获取的是该图形的句柄值，是数值化的反映图片数据了

这个意思就是说这里更本就不能算matlab代码，也就是说看这个是没用的，我也看了这个代码结构，推荐你看看opencv的代码吧，网上有人发过详解

互信息（Mutual Information） - gatherstars - 博客园 (cnblogs.com) 在概率论和信息论中，两个随机变量的互信息（Mutual Information，简称MI）或转移信息（transinformation）是变量间相互依赖性的量度。不同于相关系数，互信息并不局限于实值随机变量，它更加一般且决定着联合分布 p(X,Y) 和分解的边缘分布的乘积 p(X)p(Y) 的相似程度。互信息(Mutual Information)是度量两个事件集合之间的相关性(mutual dependence)。互信息是点间互信息（PMI）的期望值。互信息最常用的单位是bit。 信息论基础 学习笔记（1） - 知乎 (zhihu.com) 互信息(mutual information) 是信息论中最重要的概念之一。它的对象是两个随机变量。互信息就是指这两个随机变量包括对方的信息的量。举个例子：X指性别，男生还是女生；Y指头发长度，长头发还是短头发。这一个有一个人，Ta是长头发，那Ta是女生的概率就更大。同理，Ta是男生，那么Ta拥有短头发的概率就更大。可以看出，头发长短暗含了一定的性别信息。那么暗含的信息量有多少呢？就是互信息。我们可以如下定义互信息： 互信息(Mutual Information)浅尝辄止（一）：基础概念 - 知乎 (zhihu.com) 互信息是信息论中用以评价两个随机变量之间的依赖程度的一个度量。 举个例子：x=今天下雨与y=今天阴天，显然在已知y的情况下, 发生x的概率会更大 其中是观察到的变量分布，q是我们找到的一个尽量分布。是一个非对称的度量，这里我们希望对于较大概率出现的时，近似值和实际分布的信息量差异应该有个较大权重。

互信息(Mutual Information)是信息论中的概念，用来衡量两个随机变量之间的相互依赖程度。对于Mutual Information的介绍会用到KL散度(Kullback–Leibler divergence)的知识，可以参考 https://www.jianshu.com/p/00254c4d0931 。 互信息可以定义为两个随机变量的联合分布与边缘分布的乘积的KL散度。 根据上述定义，不难发现，如果随机变量 和 相互独立，即 ，则 ； 1 ，由KL Divergence的性质可以直接得出 2 Pf： 其中 表示熵，同理可以证明 通过性质2，我们可以从另一个角度认识互信息。比如 可以视为已知 之后， 的不确定性减少的程度；同理， 可以视为已知 之后， 的不确定性减少的程度. 这里我们直接使用归一化之后的互信息，经过归一化之后，互信息的取值范围为[0,1]数据分布如下所示： 这里我们将pcc的结果和nmi的结果进行对比，对于如上数据，pcc的结果为0.00083，完全没有相关性。而nmi的结果为1，表明x和y有很强的依赖关系。 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%92%E4%BF%A1%E6%81%AF

mild climate意思是：温和的气候

a & vbcrlf & b试试看。

ifmsgbox("提示",vbokcancel,"标题")=1then"按下了确定else"按下了取消或者直接关闭endif

msgbox("你要显示的内容", "对话框标题");要显示p的值msgbox(num2str(p), "对话框标题");

要直接用UG软件导入IGES文件先用UG转换器文件进行处理UG转换器windows桌面点击始；点击所程序；点击UGS NXxx0；点击转换器；选择IGES; 稍弹IGES Wizard选择import ；打（select files to translate）选择IGES文件；点击向右箭；设置输文件路径；点击translate待转换结束用UG软件打刚prt文件！

根据线虫的五大营养类群:植物寄生线虫(Plant parasitic nematode)、食细菌线虫(Bacterivorous nematode)、昆虫线虫(Insect nematode)、食真菌线虫(Fungivorous nematode)、杂食/捕食线虫(Omnivore/Predator nematode)

隐层径向基函数的聚类中心，聚类中心有多种算法，常用K-means聚类

径向基函数是单变量的函数，直接用plot命令即可。画出来的图像应该是个尖顶的对称函数曲线。plot(x,y)：若y和x为同维向量，则以x为横坐标,y为纵坐标绘制连线图。若x是向量，y是行数或列数与x长度相等的矩阵，则绘制多条不同色彩的连线图，x被作为这些曲线的共同横坐标。若x和y为同型矩阵，则以x,y对应元素分别绘制曲线，曲线条数等于矩阵列数。例子：在0≤x≤2π区间内，绘制曲线y=2e-0.5xcos(4πx)程序如下：x=0:pi/100:2*pi;y=2*exp(-0.5*x).*cos(4*pi*x);plot(x,y)

你没有训练网络 只是建立了

程序的矩阵 维数不对啊，Output port 1 of "untitled/Subsystem/Unit Delay3"不是个一维11列向量

p 代表输入吗？ T 代表输出吗？

您好：clc clear allclose all %--------------------------------------------------- % 产生训练样本与测试样本，每一列为一个样本 n1 = [rand(3,5),rand(3,5)+1,rand(3,5)+2]; x1 = [repmat([1;0;0],1,5),repmat([0;1;0],1,5),repmat([0;0;1],1,5)]; n2 = [rand(3,5),rand(3,5)+1,rand(3,5)+2]; x2 = [repmat([1;0;0],1,5),repmat([0;1;0],1,5),repmat([0;0;1],1,5)] xn_train = n1; % 训练样本 dn_train = x1; % 训练目标 xn_test = n2; % 测试样本 dn_test = x2; % 测试目标 %--------------------------------------------------- % 训练与测试 switch 3 case 1 % 神经元数是训练样本个数 P = xn_train; T = dn_train; spread = 40; % 此值越大,覆盖的函数值就大(默认为1) net = newrbe(P,T,spread); case 2 % 神经元数逐步增加,最多就是训练样本个数 P = xn_train; T = dn_train; goal = 1e-8; % 训练误差的平方和(默认为0) spread = 40; % 此值越大,需要的神经元就越少(默认为1) MN = size(xn_train,2); % 最大神经元数(默认为训练样本个数) DF = 1; % 显示间隔(默认为25) net = newrb(P,T,goal,spread,MN,DF); case 3 P = xn_train; T = dn_train; spread = 0.5; % 此值越大,需要的神经元就越少(默认为1) net = newgrnn(P,T,spread); end X = sim(net,xn_test); % 测试 - 输出为预测值 X = full(compet(X)) % 竞争输出 %--------------------------------------------------- % 结果统计 Result = ~sum(abs(X-x2)) % 正确分类显示为1 Percent = sum(Result)/length(Result) % 正确分类率

运用RBF神经网络设计复合材料界面性能 刘子龙;秦伟 提出一种设计碳纤维织物/环氧复合材料界面性能的新方法。利用径向基函数神经网络,建立起工艺参数与复合材料界面性能的关系模型,同时给出实例来验证此方法的有效性。

仔细查下你的数据，输入输出维数不一样……

newrbe是设计精确的径向基神经网络的函数，用法如：P = [1 2 3];%输入T = [2.0 4.1 5.9];%目标net = newrbe(P,T);%生成神经网络其算法是：生成的网络有2层，第一层是radbas神经元，用dist计算加权输入，用netprod计算网络输入，第二层是purelin神经元，用 dotprod计算加权输入，用netsum计算网络输入。两层都有偏差b。newrbe先设第一层权重为p"，偏差为0.8326，第二层权重IW{2,1}从第一层的仿真输出 A{1}得到，偏差 b{2}从解线性方程 [W{2,1} b{2}] * [A{1}; ones] = T 得到。

其实核心很简单，你要用到神经网络的训练函数，百度好多的

函数不同。一个用newff一个用rbf。

这三条曲线是误差曲线，分别对应于训练数据的误差曲线，校验数据的误差曲线，测试数据的误差曲线，当训练误差达到指定精度时，停止训练

newrbe是设计精确的径向基神经网络的函数，用法如：P=[123];%输入T=[2.04.15.9];%目标net=newrbe(P,T);%生成神经网络其算法是：生成的网络有2层，第一层是radbas神经元，用dist计算加权输入，用netprod计算网络输入，第二层是purelin神经元，用dotprod计算加权输入，用netsum计算网络输入。两层都有偏差b。newrbe先设第一层权重为p"，偏差为0.8326，第二层权重IW{2,1}从第一层的仿真输出A{1}得到，偏差b{2}从解线性方程[W{2,1}b{2}]*[A{1};ones]=T得到。

MATLAB中利用RBF神经网络得到的输出结果中neurons = 0，2,3,4……的意思是神经元的阶数neurons=0，表示神经元为0阶数，均方误差MSE=0.22...neurons=2，表示神经元为2阶数，均方误差MSE=0.10...neurons=3，表示神经元为3阶数，均方误差MSE=0.04...。。。当神经元的阶数越高，其均方误差MSE也就越小。

newrb的功能是创建一个径向基函数网络，利用的是高斯函数。

Tsb 难忘的信息

t₁=arctan(4/3)，则tant=4/3；sect=5/3，csct=5/4;t₂=arctan(3/4)，则tant=3/4; sect=5/4，csct=5/3;【t₁是上限，t₂是下限】∴[ln∣sect+tant∣-csct]∣<arctan(4/3),arctan(3/4)>=[ln∣(5/3)+(4/3)∣-(5/4)]-[ln∣(5/4)+(3/4)∣-(5/3)]=[ln3-(5/4)]-[ln2-(5/3)]=ln(3/2)+5/12;

[out,revertclass] = tofloat(inputimage)inputimage 输入图像out 输出浮点图像,revertclass 输入图像的类型另外，tofloat为冈萨雷斯数中的IPT函数，附上源码：function [out,revertclass] = tofloat(inputimage)%Copy the book of Gonzalesidentify = @(x) x;tosingle = @im2single;table = {"uint8",tosingle,@im2uint8 "uint16",tosingle,@im2uint16 "logical",tosingle,@logical "double",identify,identify "single",identify,identify};classIndex = find(strcmp(class(inputimage),table(:,1)));if isempty(classIndex) error("不支持的图像类型");endout = table{classIndex,2}(inputimage);revertclass = table{classIndex,3};

烦请您看上面的附件. 请在三天（包括今天）内针对以上规定的条款和条件通过电子邮件的形式回复您的确认信息,否则则视为无效.

会重置的，而且没记错的话，这个模式通关后，还可以继续重置。

我发一些他们的源程序你，都是我在文献中搜索总结出来的：%下面举例说明遗传算法%%求下列函数的最大值%%f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x)x∈[0,10]%%将x的值用一个10位的二值形式表示为二值问题，一个10位的二值数提供的分辨率是每为(10-0)/(2^10-1)≈0.01。%%将变量域[0,10]离散化为二值域[0,1023],x=0+10*b/1023,其中b是[0,1023]中的一个二值数。%%%%--------------------------------------------------------------------------------------------------------------%%--------------------------------------------------------------------------------------------------------------%%编程%-----------------------------------------------%2.1初始化(编码)%initpop.m函数的功能是实现群体的初始化，popsize表示群体的大小，chromlength表示染色体的长度(二值数的长度)，%长度大小取决于变量的二进制编码的长度(在本例中取10位)。%遗传算法子程序%Name:initpop.m%初始化functionpop=initpop(popsize,chromlength)pop=round(rand(popsize,chromlength));%rand随机产生每个单元为{0,1}行数为popsize，列数为chromlength的矩阵，%roud对矩阵的每个单元进行圆整。这样产生的初始种群。%2.2.2将二进制编码转化为十进制数(2)%decodechrom.m函数的功能是将染色体(或二进制编码)转换为十进制，参数spoint表示待解码的二进制串的起始位置%(对于多个变量而言，如有两个变量，采用20为表示，每个变量10为，则第一个变量从1开始，另一个变量从11开始。本例为1)，%参数1ength表示所截取的长度（本例为10）。%遗传算法子程序%Name:decodechrom.m%将二进制编码转换成十进制functionpop2=decodechrom(pop,spoint,length)pop1=pop(:,spoint:spoint+length-1);pop2=decodebinary(pop1);%2.4选择复制%选择或复制操作是决定哪些个体可以进入下一代。程序中采用赌轮盘选择法选择，这种方法较易实现。%根据方程pi=fi/∑fi=fi/fsum，选择步骤：%1）在第t代，由（1）式计算fsum和pi%2）产生{0,1}的随机数rand(.)，求s=rand(.)*fsum%3）求∑fi≥s中最小的k，则第k个个体被选中%4）进行N次2）、3）操作，得到N个个体，成为第t=t+1代种群%遗传算法子程序%Name:selection.m%选择复制function[newpop]=selection(pop,fitvalue)totalfit=sum(fitvalue);%求适应值之和fitvalue=fitvalue/totalfit;%单个个体被选择的概率fitvalue=cumsum(fitvalue);%如fitvalue=[1234]，则cumsum(fitvalue)=[13610][px,py]=size(pop);ms=sort(rand(px,1));%从小到大排列fitin=1;newin=1;whilenewin<=pxif(ms(newin))评论00加载更多

你可以设定迭代代数，最好你把程序给我发一份，还有就是遗传工具箱需要自己编写的，你调用上面的不可能进行规划的。cjj5405@163.com

遗传算法全局优化能力较强，模拟退火算法局部优化能力较强，这是两者的最大区别。遗传模拟退火算法是两者的混合算法，综合了两者的优点。参考资料中是改进遗传算法解决TSP问题的matlab代码。 一时半会应该是搞不清楚的，你可以买一本智能优化算法的书来看，详细了解一下遗传算法和模拟退火算法的原理。

dramatical murder戏剧性的谋杀双语对照-----------------------------------如有疑问欢迎追问！满意请点击右上方【选为满意回答】按钮

这不是口红的牌子，matte表示哑光，lipstick表示口红。连起来表示哑光口红，是表示口红的质地的词。

要分解的矩阵为B, 令A = B" 对A进行QR分解 A = QR 则B = A" = R"Q" 易知,R"为下三角阵,Q"为正交矩阵,上式就得到了B的RQ分解了。

歌曲名:Mercy歌手:Matt Nathanson专辑:Modern LoveMatt Nathanson - MercyI want a real loveTo let me inI want to zero outAnd be born againNo more false starts and no dead endsCause I"m no shapeTo do what"s rightI see up that"s down and black that"s whiteIt makes me dizzy I come apartAll this love love love in the darkMercy mercy both handsI need less drowning and more landMercy mercy, understandLess drowning, more land, less drowningLay a fire in the crowdJust to watch you moveTie your hands and demand a saluteAll these gardens full of snakes and fruitHear the click click clickAnd the camera flashIt"s in the definite kick up in the fame ball blastBut they don"t call and they don"t lastAnd you"re gone, outshineMercy mercy both handsI need less drowning and more landMercy mercy, understandLess drowning, more land, less drowningCome on kill the lightLeave it all behindI"m right by your, I"m right by your sideLean on the tick of timePut your hand in in mineWatch you, watch you igniteMercy mercy both handsI need less drowning and more landMercy mercy, understandLess drowning, more land,Mercy mercy, I"m in your handsI look into your eyes and I see life endMercy mercy, understandLess drowning, more land,Less drowning, more land.http://music.baidu.com/song/10443933

歌曲名:Misty歌手:Johnny Mathis专辑:Always & ForeverMisty- MinaLook at me,I"m as helpless as a kitten up a treeAnd I feel like I"m clinging to a cloud,I can"t understandI get misty,just holding your handWalk my wayAnd a thousand violins begin to playOr it might be the sound of your helloThe music I hear,I get misty the moment you"re nearYou can"t say that you"re leading me on,But it"s just what I want you to doDon"t you notice how hopelessly I"m lost,That"s why I"m following youOn my own,Would I wander through this wonderland aloneNever knowing my right foot from my left,My hat from my gloveI"m too misty, and too much in love.(........di bi di bi di........)On my own,Would I wander through this wonderland aloneNever knowing my right foot from my left,My hat from my gloveToo misty, and too much in love,Too misty, and too much in loveIn loveIn lovehttp://music.baidu.com/song/13733365

歌曲名:Misty歌手:Johnny Mathis专辑:HeavenlyMistyLook at meI"m as helpless as a kitten up a treeAnd I feel like I"m hanging to a cloudI can"t understandI get mistyJust holding your handWalk my wayAnd a thousand violins begin to playOr it might be the sound of your helloThat music I hearI get mistyThe moment you"re nearYou can say that you"re leading me onBut it"s just what I want you to doDon"t you know just how hopelessly I"m drawnThat"s why I"m following youOn my ownWhen I wander through this wonderland aloneNever knowing my right foot from my leftMy hat from my gloveI am too MistyAnd too much in loveI am just too MistyAnd too much in lovehttp://music.baidu.com/song/8244846

这两个完全不同的命令，两则有着本质的区别：S=svd（A）表示对矩阵A进行SVD分解，分解的结果是得到3个矩阵，如果返回值只有一个，那么可以得到A的奇异值向量。eig（A）表示求矩阵A的特征值。区别就是，svd得到的是A的奇异值，eig得到的是A的特征值。A"表示A的转置矩阵，A"*A的n个非负特征值的平方根叫作矩阵A的奇异值。记为σi(A)。MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。

不排序的目的是什么？你可以自己打乱它啊，反正对应的向量都是正交的。互相独立。你想用什么顺序就用什么顺序好了。

这两个命令是完全不同的呀。S=svd（A）表示对矩阵A进行SVD分解，分解的结果是得到3个矩阵，如果返回值只有一个，那么可以得到A的奇异值向量。eig（A）表示求矩阵A的特征值。所以区别就是，svd得到的是A的奇异值，eig得到的是A的特征值。A"表示A的转置矩阵，A"*A的n个非负特征值的平方根叫作矩阵A的奇异值。记为σi(A)。希望可以帮助你，望采纳！

设A为m*n阶矩阵，A"表示A的转置矩阵，A"*A的n个特征值的非负平方根叫作A的奇异值。记为σi(A)。这几天做实验涉及到奇异值分解svd(singular value decomposition)，涉及到这样的一个问题，做PCA时候400幅图像拉成向量按列摆放，结果摆成了比如说10000*400大小的矩阵，用到svd函数进行奇异值分解找主分量，结果MATLAB提示超出内存，后来想起还有个函数叫svds，看到别人用过，以为只是一个变体，没什么区别，就用上了，结果确实在预料之中。但是今天觉得不放心，跑到变量里面看了下，发现这个大的矩阵被分解成了三个10000*6，6*6，400*6大小的矩阵的乘积，而不是普通的svd分解得到的10000*10000，10000*400，400*400大小的矩阵乘积，把我吓了一跳，都得到预期的结果，难不成这里还出个篓子？赶紧试验，发现任给一个M*N大小的矩阵，都是被分解成了M*6，6*6，N*6大小的矩阵的乘积，为什么都会出现6呢？确实很纳闷。help svds看了一下，发现SVDS(A) 返回的就是svds返回的就是最大的6个特征值及其对应的特征行向量和特征列向量，还好，我们实验中是在svds得到列向量中再取前5个最大的列向量，这个与普通的svd得到的结果是一致的，虚惊一场。。。还得到了一些别的，比如改变这个默认的设置，比如用[u,d,v]=svds(A,10)将得到最大的10个特征值及其对应的最大特征行向量和特征列向量，[u,d,v]=svds(A,10，0)将得到最小的10个特征值及其对应的特征行向量和特征列向量，[u,d,v]=svds(A,10，2)将得到与2最接近的10个特征值及其对应的特征行向量和特征列向量。总之，相比svd，svds的可定制性更强。奇异值分解非常有用，对于矩阵A(m*n)，存在U(m*m)，V(n*n)，S(m*n)，满足A = U*S*V"。U和V中分别是A的奇异向量，而S是A的奇异值。AA"的正交单位特征向量组成U，特征值组成S"S，A"A的正交单位特征向量组成V，特征值（与AA"相同）组成SS"。

自带的有加密看不了，看看mathworks公司网站上会员分享的：==========================================================function [u,s,v] = svdsim(a,tol)%SVDSIM simple SVD program%% A simple program that demonstrates how to use the% QR decomposition to perform the SVD of a matrix.% A may be rectangular and complex.%% usage: [U,S,V]= SVDSIM(A)% or S = SVDSIM(A)%% with A = U*S*V" , S>=0 , U"*U = Iu , and V"*V = Iv%% The idea is to use the QR decomposition on A to gradually "pull" U out from% the left and then use QR on A transposed to "pull" V out from the right.% This process makes A lower triangular and then upper triangular alternately.% Eventually, A becomes both upper and lower triangular at the same time,% (i.e. Diagonal) with the singular values on the diagonal.%% Matlab"s own SVD routine should always be the first choice to use,% but this routine provides a simple "algorithmic alternative"% depending on the users" needs.% %see also: SVD, EIG, QR, BIDIAG, HESS%% Paul Godfrey% October 23, 2006if ~exist("tol","var") tol=eps*1024;end%reserve space in advancesizea=size(a);loopmax=100*max(sizea);loopcount=0;% or use Bidiag(A) to initialize U, S, and Vu=eye(sizea(1));s=a";v=eye(sizea(2));Err=realmax;while Err>tol & loopcount<loopmax ;% log10([Err tol loopcount loopmax]); pause [q,s]=qr(s"); u=u*q; [q,s]=qr(s"); v=v*q;% exit when we get "close" e=triu(s,1); E=norm(e(:)); F=norm(diag(s)); if F==0, F=1;end Err=E/F; loopcount=loopcount+1;end% [Err/tol loopcount/loopmax]%fix the signs in Sss=diag(s);s=zeros(sizea);for n=1:length(ss) ssn=ss(n); s(n,n)=abs(ssn); if ssn<0 u(:,n)=-u(:,n); endendif nargout<=1 u=diag(s);endreturn

svd得到的是A的奇异值，eig得到的是A的特征值。A"表示A的转置矩阵，A"*A的n个非负特征值的平方根叫作矩阵A的奇异值。记为σi(A)。（1）S=svd（A）表示对矩阵A进行SVD分解，分解的结果是得到3个矩阵，如果返回值只有一个，那么可以得到A的奇异值向量。（2）eig（A）表示求矩阵A的特征值。MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。MATLAB是matrix和laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂(矩阵实验室)。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言(如C、Fortran)的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。

matlab里运行： a=[1 2 3 4;5 6 7 8;9 10 11 12;2 4 6 7.99999];[u,s,v]=svds(a)得到结果：u = 0.19309325290913 -0.39372991088164 0.80064042247500 -0.40824829032397 0.47876392522628 0.03942520140203 0.32025628954945 0.81649658098368 0.76443459754343 0.47258031368569 -0.16012784453451 -0.40824829049184 0.38618628362685 -0.78745809913181 -0.48038515432194 -0.00000000008393s = 27.55065585030689 0 0 0 0 3.31077063809069 0 0 0 0 0.00000263117785 0 0 0 0 0.00000000000000v = 0.37164983947455 0.74958461105215 0.36514742344847 -0.40824829050286 0.45181723566769 0.30961435841708 -0.18257455406715 0.81649658094722 0.53198463186084 -0.13035589421799 -0.73029653281457 -0.40824829038587 0.61215188788081 -0.57032376837933 0.54772334743922 -0.00000000005849这个命令的主要作用是得到A的奇异值，A"表示A的转置矩阵，A"*A的n个非负特征值的平方根叫作矩阵A的奇异值！

在6月份北大有一个关于matlab 的公开课，你可以去看下，谢中华老师讲的。具体的东西你自己搜搜

[U,S,V]=svd(A)奇异值分解，就是要把矩阵A分解成U*S*V"(V"代表V转置).其中US是正交矩阵（复数域对应为酉矩阵）奇异值分解可以用来求矩阵的逆，数据压缩等等，不过具体的用法不是几句话就能说清楚的。总之，奇异值分解特别重要。

设A为m*n阶矩阵，A"表示A的转置矩阵，A"*A的n个特征值的非负平方根叫作A的奇异值。记为σi(A)。这几天做实验涉及到奇异值分解svd(singular value decomposition)，涉及到这样的一个问题，做PCA时候400幅图像拉成向量按列摆放，结果摆成了比如说10000*400大小的矩阵，用到svd函数进行奇异值分解找主分量，结果MATLAB提示超出内存，后来想起还有个函数叫svds，看到别人用过，以为只是一个变体，没什么区别，就用上了，结果确实在预料之中。但是今天觉得不放心，跑到变量里面看了下，发现这个大的矩阵被分解成了三个10000*6，6*6，400*6大小的矩阵的乘积，而不是普通的svd分解得到的10000*10000，10000*400，400*400大小的矩阵乘积，把我吓了一跳，都得到预期的结果，难不成这里还出个篓子？赶紧试验，发现任给一个M*N大小的矩阵，都是被分解成了M*6，6*6，N*6大小的矩阵的乘积，为什么都会出现6呢？确实很纳闷。help svds看了一下，发现SVDS(A) 返回的就是svds返回的就是最大的6个特征值及其对应的特征行向量和特征列向量，还好，我们实验中是在svds得到列向量中再取前5个最大的列向量，这个与普通的svd得到的结果是一致的，虚惊一场。。。还得到了一些别的，比如改变这个默认的设置，比如用[u,d,v]=svds(A,10)将得到最大的10个特征值及其对应的最大特征行向量和特征列向量，[u,d,v]=svds(A,10，0)将得到最小的10个特征值及其对应的特征行向量和特征列向量，[u,d,v]=svds(A,10，2)将得到与2最接近的10个特征值及其对应的特征行向量和特征列向量。总之，相比svd，svds的可定制性更强。奇异值分解非常有用，对于矩阵A(m*n)，存在U(m*m)，V(n*n)，S(m*n)，满足A = U*S*V"。U和V中分别是A的奇异向量，而S是A的奇异值。AA"的正交单位特征向量组成U，特征值组成S"S，A"A的正交单位特征向量组成V，特征值（与AA"相同）组成SS"。

这两个命令是完全不同的呀。S=svd（A）表示对矩阵A进行SVD分解，分解的结果是得到3个矩阵，如果返回值只有一个，那么可以得到A的奇异值向量。eig（A）表示求矩阵A的特征值。所以区别就是，svd得到的是A的奇异值，eig得到的是A的特征值。A"表示A的转置矩阵，A"*A的n个非负特征值的平方根叫作矩阵A的奇异值。记为σi(A)。希望可以帮助你，望采纳！

自己就打开这华为Mate 9在系统的流畅度、续航以及拍照上均有许多优化和升级，其中不乏一些给力的黑科技。虽然华为Mate 9的外观设计和配置此前已被提前泄露，但作为国内最强的旗舰机型，华为Mate 9依然还是吸引了非常多人的关注，而华为也没有失望，在发布会上给我们带来了诸多惊喜。在一群舞者的表演热场过后，余承东坐着1970款保时捷911来了一次相较特别的登场。一上台，余承东就直接发布了今天准备的两款新品——华为Mate 9以及华为Mate 9保时捷设计全球限量版。首先，余承东先是介绍了华为Mate 9保时捷设计全球限量版，这也是华为首款配备了双曲面屏幕的机型。其设计灵感源自Porsche经典跑车的流线机身设计。机身的正面，保时捷版华为Mate 9采用了一块5.5英寸2K双曲面屏以及一枚正面指纹识别按键，而它的玻璃触板和金属壳体实现了无缝衔接。配合上纯黑石墨金属质感后背以及对称式设计，整体感觉十分尊贵。与此同时，在后置摄像头上也加入了全新的Leica双摄。当然，黑色也是今年下半年的主流颜色，看来这款黑色的双曲面限量版估计会受到不少人的青睐。随后，传统版的华为Mate 9也正式亮相，继续延续了高水准的金属一体化设计。其正面采用了一块5.9英寸大屏，屏占比更高了，黑边也更窄了，提供多达6种配色可选。具体的颜色方面包括苍穹灰、摩卡金、月光银、陶瓷白、香槟金以及黑色，内在方面首先的一大升级是搭载的麒麟960八核处理器，这也是该款处理器的首次实装