本人是一位数学科研工作者，平时的文章采用的是latex编写，里面图形的生成主要来自于Matlab（个人对Matlab非常喜欢，感觉上手比较容易，更亲民）。对于图形的处理比较频繁，而且总会有一些特殊的需求，每次都要上网搜查，或者查以前用过的命令，经常花了很多时间，实现了一点小要求，事后回想有点得不偿失。因此借助这个平台，记录自己在Matlab使用过程中碰到的一些问题，给出我找到或者知道的解决办法，不过方法不是唯一的，也希望广大网友能有更好的思路提供。后续碰到的问题我也会继续更新（如果我有时间的话哈）。
不管你用的什么编程语言，从你接触她开始就注定了你们相爱相杀的一生。为了增加生活乐趣，她会时不时给你来点小惊喜。
循环是程序流程控制的三大剑客之一，没有循环可以说好多功能都不能实现。MATLAB作为一种特殊的编程语言，其在循环的优化上并不是特别出色，但在矩阵化运算（也称矢量化运算）上具有较其他编程语言不可比拟的优势。
用过Matlab的同学应该都知道，Matlab的慢是出了名的，但是再慢也有优化的方式，下面我们给出几个Matlab编程中常用的优化技巧。
matlab在计算大数据内存以及大矩阵运算时，单核运算显然无法满足高速的运算需求。其实matlab提供多核运算的解决方案，这里先介绍最简单的两种
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Eigen是可以用来进行线性代数、矩阵、向量操作等运算的C++库，它里面包含了很多算法。它的License是MPL2。它支持多平台。
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clc;clearall;closeall;t0=[11];a=[12;34]t=t0;t(1,:)=t0’\an=10;fori=2:nt(i,:)=t(i-1,:)’\a;endt
以遨博I5机械臂为例，使用改进的Dh参数，在matlab机器人工具箱中进行验证，最后将变换矩阵T转为位置和姿态(欧拉角)。
不过像这种需要分段处理数据的情况很多，有种在 matlab 里很常用的技巧感觉你可以学学：
LAPACK 是用 Fortran 90 编写的，提供用于求解联立线性方程组、线性方程组的最小二乘解、特征值问题和奇异值问题的例程。还提供了相关的矩阵分解（LU、Cholesky、QR、SVD、Schur、广义 Schur），以及相关计算，例如 Schur 分解的重新排序和估计条件数。处理密集矩阵和带状矩阵，但不处理一般稀疏矩阵。在所有领域，都为单精度和双精度实数和复数矩阵提供了类似的功能。
matlab 求和的出错 symsum是符号运算,要先用syms定义符号变量用法详见docsymsum matlab求和.符号运算 通过符号运算把这个式子拆开什么意思呢?sum(sum(B.*W))即
提问都说了是命令，大家回答那么多函数干什么... 我来给一个超级大杀器 在命令行敲入 dbstop if error
上一篇总结了一些入门的知识内容，本文结合个人经验，总结编程软件方面的内容，对各种软件在量化上的应用做一个对比，供参考。首先我的观点是，没有最好的软件，只有最适用的领域，先明确自己想做的是什么，再选择最合适的软件。这不是一篇广告文，也不是百度复制粘贴的结果。
举个例子吧：D=[345];A=7;fsolve(@(X)sum(10.^(X-D))-A,0)则ans=3.7998就这么简单.(还想补充说明一点,fsolve中第一个变量是一个函数句柄,第二个变量
Mixed Integer Linear Programming (MILP) solver lp_solve solves pure linear, (mixed) integer/binary, semi-cont and special ordered sets (SOS) models.lp_solve is written in ANSI C and can be compiled on many different platforms like Linux and WINDOWS
今天小编通过实例给大家展示所谓的向量化函数与for循环之间的运行效率对比(注：这里的效率指的是完成同样的工作所花时间的多少，所花时间越少效率越高，反之越低)。
name_mask = [ currentpath,’\data_prepare_fig\’ name ‘_mask.tif’];
1、MATLAB中图象数据的读取 A、 imread imread函数用于读入各种图象文件，其一般的用法为 [X，MAP]=imread(‘filename’,‘fmt’) 其中，X，MAP分别为读出的图象数据和颜色表数据，fmt为图象的格式，filename为读取的图象文件（可
imshow(strain_image,’border’,’tight’,’initialmagnification’,’fit’);
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主要是看官方的入门文档（https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/getting-started-with-matlab.html）写的一些笔记。由于Matlab风骚的语法与我有(hua)限(shui)的时间所制，我只是简单地写了这篇笔记，权当记录与提示，不要指望这样一篇东西可以帮助读者掌握Matlab，该自己查文档还是该去查。
矩阵的正交分解又称为QR分解，是将矩阵分解为一个正交矩阵Q和一个上三角矩阵的乘积的形式。
matlab出图实际直接help+相关command就能看到官方文档了，一般还有示例，这个文档的主要目的是总结下matlab有哪些比较方便的作图命令，以及科研出图时可能用到的一些技巧
在使用Matlab编写代码时，有时候会遇到 "Index out of bounds because numel(A)=5" 的错误提示。这个错误提示意味着在访问矩阵或向量时，超出了其大小范围。本篇博客将介绍一些常见的解决方案来解决这个问题。
Python 是一门面向普遍需求的编程语言，而 MATLAB 主要是用来做数值计算的。所以，Python 的基本数据类型也和一般的编程语言一样普遍。但是，离开了 Numpy 这个包，就不再有数组或者矩阵的数据类型。下面主要介绍 Python 和 MATLAB 的一些不同之处。
项目地址：https://cs.adelaide.edu.au/~tjchin/apap/ 其中MDLT是两张图片的拼接，调试过程基本很简单，不再赘述； 对于BAMDLT多图拼接代码，现将出现的问题及解决办法整理如下：
之前给大家介绍过如何使用matlab绘制静态图像，但是实际应用过程中往往可能需要动态的展示计算结果，因此推出本期内容来介绍如何使用matlab制作演示动画并存储演示结果。
3. 导数使用diff(f,v,n)对 f(v)=v^{t-1} 求 n 阶导 \frac{d^nf}{d^nv} ，n缺省时，默认为1，diff(f)默认求一阶导数。
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今天给大家介绍一些编程小技巧，之前给大家介绍过matlab编程小技巧，本期是在之前的基础之上做了修正和补充完善，下面一起来看看吧。
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MATLAB是一种用于科学计算和工程设计的高级技术计算软件。它提供了一个交互式环境，可以进行矩阵操作、绘图和数据分析等操作。MATLAB还包含了许多内置函数和工具箱，可以快速地完成高级计算和模拟。
感谢吴老师的《数据新闻与网络数据挖掘》课程 感谢各位捧场的小伙伴们 本文适用对象为编程零基础者 仅供学习交流使用，请勿用于商业用途。 通过这样的方法，可以类似得到其他信息，这里编写了爬取酒店名称、经度、纬度的代码： 代码运行后，我们可以在MATLAB的Workspace窗口中，查得已经爬取的信息： 但是，在网页源代码中，星级的标注多为字符串，例如：'hotel_stars05'代表国家旅游局评定五星级，'hotel_diamond05'代表携程用户评定的5钻。若直接爬取字符串，不方便后续的处
# 参考网站：http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/
功能区：提供三个选项卡（主页，绘图，应用程序），各自有不同的工具可供使用；快速访问工具栏：包含一些常用按钮；当前文件夹工具栏：用于实现当前文件夹的操作。一定要先建立文件再将其设为工作文件夹。
MATLAB作为一种程序设计语言，它提供了选择语句结构和循环语句结构，其中选择语句结构又包括：if/elseif条件转移语句结构，switch开关语句结构，try…catch试探语句结构；循环语句结构包括：for循环语句结构和while循环语句结构。除此之外，MATLAB还提供了continue、break、return和pause等流程控制函数
在一般的情况下，程序中的语句都是按照顺序执行的，先从函数中的第一条语句开始执行，然后执行第二条并且依次类推。但是也会存在一种情况：需要多次执行代码块，怎么办？
对于任何一款编程语言来说，提前分配变量的存储空间，对程序运行效率提升是显著的，这对matlab也不例外。对于matlab而言，在编程过程中遇到循环是最拖累代码运行速度的，因此咱们写代码要尽可能地避免循环，将循环尽可能地转化矢量化计算。接下来就根据一个实例来看看，是怎么一步一步实现的吧！
按照步骤一步步来，创建脚本之后，将下面代码复制到编辑器内，然后点击运行或者摁键盘F5
GitHub 地址：https://github.com/mjbahmani/10-steps-to-become-a-data-scientist
https://github.com/mjbahmani/10-steps-to-become-a-data-scientist
这段代码是一个简单的PCA（主成分分析）算法实现，用于对图像数据进行降维处理。下面是对代码进行逐行分析：
人工智能（AI）是近几年来最热的话题之一，不管是医疗界、互联网界、服务界，还是制造业、工业等等，不和AI挂个边都不好意思出来和人打招呼（比如咱们运维界也有AIOps）。
前言 最近小编学了运筹学中的单纯形法。 于是，很快便按奈不住跳动的心。 这不得不让我拿起纸和笔思考着， 一个至关重要的问题： 如何用单纯形法装一个完备的13？ [strip] 恰巧，在我坐在图书馆陷入沉思的时候， 一位漂亮的小姐姐靠过来， 说：“同学，你是在看线性规划吗？ 你能帮我看看这道题该怎么解好吗？” 纳尼？还真是瞌睡来了送枕头。 但是，尽管心里万马奔腾， 还是要装作若无其事的样子，蛋蛋一笑。 “这个啊，简单！让我来算算。” [1240] 但是一拿到题目之后，扫了一眼。 惊得差点没把笔吞下去。 这……
好久没更新博客了，主要是因为懒，最近有些得闲，决定纪录下之前的工作。RT，RGBD数据融合其实就是将3D摄像机的RGB与Depth数据做融合显示的过程，做法也不难理解，就是将depth camera与rgb camera的像素对应起来即可。
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