Dijkstra是图论中经典的算法，可以计算图中一点到其它任意一点的最短路径。 学过数据结构的应该都接触过，因此具体的演示这里不再赘述。 完整的演示可以参看 图论最短距离(Shortest Path)算法动画演示-Dijkstra(迪杰斯特拉)和Floyd(弗洛伊德) 算法的缺点：不能处理带负权重的图。
>> 表达式 ;：不显示运算结果（指令之后加上分号;，不显示计算结果。） >> clc：清屏
本示例说明如何创建并可视化Markov链模型的结构和演化 。考虑从随机转移矩阵中创建马尔可夫链的四状态马尔可夫链，该模型模拟了国内生产总值（GDP）的动态
Selenium是一个Web测试自动化框架，最初是为软件测试人员创建的。它提供了Web驱动程序API，供浏览器与用户操作交互并返回响应。它运行时会直接实例化出一个浏览器，完全模拟用户的操作，比如点击链接、输入表单，点击按钮提交等。所以我们使用它可以很方便的来登录网站和爬取数据。
作为一款常用的科学计算和数据分析软件，MATLAB在科学研究、工程设计、数据可视化等领域被广泛使用。在我多年的使用经验中，我深深地体会到了这款软件的优越性，下面是我对MATLAB的一些心得体会。
【视频】Copula算法原理和R语言股市收益率相依性可视化分析 R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率 【视频】量化交易陷阱和R语言改进股票配对交易策略分析中国股市投资组合 使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 R语言量化交易RSI策略：使用支持向量机SVM R语言资产配置: 季度战术资产配置策略研究 R语言动量交易策略分析调整后的数据 TMA三均线股票期货高频交易策略的R语言实现 R语言时间序列：ARIMA / GARCH模型的交易策略在外汇市场预测应用 R语言基于Garch波动率预测的区制转移交易策略 r语言多均线股票价格量化策略回测 使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 Python基于粒子群优化的投资组合优化研究 R语言Fama-French三因子模型实际应用：优化投资组合 R语言动量和马科维茨Markowitz投资组合(Portfolio)模型实现 Python计算股票投资组合的风险价值（VaR） R语言Markowitz马克维茨投资组合理论分析和可视化 R语言中的广义线性模型（GLM）和广义相加模型（GAM）：多元（平滑）回归分PYTHON用RNN神经网络LSTM优化EMD经验模态分解交易策略分析股票价格MACD R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 【视频】CNN（卷积神经网络）模型以及R语言实现回归数据分析 Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性 数据分享|PYTHON用KERAS的LSTM神经网络进行时间序列预测天然气价格例子 Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析 Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络对文本数据进行分类 RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测 结合新冠疫情COVID-19股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析 深度学习：Keras使用神经网络进行简单文本分类分析新闻组数据 用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 PYTHON用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据 Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化 Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析 R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）数据分析报告 R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络对文本数据进行分类 R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据（MNIST） MATLAB中用BP神经网络预测人体脂肪百分比数据 Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析 SAS使用鸢尾花(iris)数据集训练人工神经网络(ANN)模型 【视频】R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析 Python使用神经网络进行简单文本分类 R语言用神经网络改进Nelson-Siegel模型拟合收益率曲线分析 R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测 R语言神经网络模型预测车辆数量时间序列 R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩 matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类 R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化 用R语言实现神经网络预测股票实例 使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测 python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译 用于NLP的Python：使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类
本文介绍在MATLAB中，实现基于HANTS算法（时间序列谐波分析法）的长时间序列数据去噪、重建、填补的详细方法。
MyData bar 方法与 MATLAB bar 函数同名。但是，MyData bar 方法需要 MyData 对象作为输入。由于该方法针对 MyData 对象而特化，因此它可以从 Data 属性中提取数据并创建特化图。
Matlab是学术界非常受欢迎的科学计算平台，matlab提供强大的数据计算以及仿真功能。在Matlab中数据集通常保存为.mat格式。那么如果我们想要在Python中加载.mat数据应该怎么办呢？所以今天就给大家分享一个使用python加载.mat数据的方法。我将使用Stanford Cars Dataset数据集作为例子为大家演示使用方法。
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：MATLAB 索引和修改数组 ---- MATLAB 索引和修改数组 1.对数组进行索引 2.提取多个元素 3.更改数组中的值 ---- 1.对数组进行索引 我们可以使用行、列索引从数组中提取值，如： x = [1 2 3;4 5 6;7 8 9] y = x(2,2) 这样 y 会得到 x 第 2 行第
狗子们开学（上班）快乐！有没有期待这一期的图论碎碎念呢？在本期开始之前，首先我们用数学语言把2.1的内容总结一下。
摘要： 今天多数的大数据方案都是依托Hadoop环境来做结构化和非结构化数据处理，如何把自己的Hadoop算法快速部署到实际的生产环境当中去，对很多企业的大数据部署也提出了挑战。 近年来，随着大数据在Google、Facebook等企业的成功应用，很多传统企业和初创公司都转向应用大数据技术挖掘数据金矿。现有企业累计了大量的工业数据，但是大数据的开发的复杂流程阻碍了企业快速从工业数据和商业数据中挖掘价值。行业专家（算法研究者）精通行业数据分析，却受限于编程复杂度和缺乏快速部署算法的方法，使很多创造性想法无法得
R2015b 版本 MATLAB 产品系列更新： MATLAB： 新增更快运行 MATLAB® 代码的执行引擎；用于创建、分析图形和网络并实现可视化的图形函数和有向图函数；附加浏览器 — 用于增加社区创作的工具箱和 MathWorks® 工具箱、应用、功能、模型及硬件支持的单一界面；对 iOS 传感器、Raspberry Pi™ 2 和 BeagleBone Black 的硬件支持 MATLAB Compiler SDK：可部署的 MATLAB 组件，与采用 Python 编写的应用程序集成 St
上一讲小白为小伙伴们带来了如何使用自编函数和自带函数对图像进行滤波，去除图像的噪声。这次小白为大家带来滤波的新用处——边缘提取。
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。
智慧工地安全帽智能识别系统通过yolov5+opencv深度学习技术，智慧工地安全帽智能识别系统可自动对现场画面检测识别人员有没有戴安全帽。OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。
谢谢大家支持，可以让更多朋友和有兴趣志同道合的人关注这个公众号。让知识传播的更加富有活力，谢谢各位读者。 很多人问我为什么每次的头像是奥黛丽赫本，我只能说她是我女神，每天看看女神也是不错的嘛！ 查看之前博文点击右上角关注查看历史消息 最近我在用MATLAB的时候总是觉得运行太慢，太费内存。今天给大家推荐下面的新算法，希望对大家有帮助 大数据指的是创建的数据和供分析的数据的数量与速率迅速增加。 大数据使分析师和数据专家有机会获得更好的见解，进行更明智的决策，但是它同时也会带来许多的挑战：可用的内存可能无法足以
大数据指的是创建的数据和供分析的数据的数量与速率迅速增加。大数据使分析师和数据专家有机会获得更好的见解，进行更明智的决策，但是它同时也会带来许多的挑战：可用的内存可能无法足以处理大数据集，可能需要花太久的时间进行处理或可能流动太快而无法存储标准算法通常不能以合理的时间或内存来处理大数据集等等。
TextRank算法基于PageRank，用于为文本生成关键字和摘要。其论文是：
科学计算依赖于执行用不同编程语言编码的计算机算法。计算机视觉就是这样一个跨学科的科学领域，通常简称为CV。计算机视觉被用来开发能够自动完成诸如获取、处理、分析和理解数字图像等任务的技术。它也被用来从现实世界中提取高维数据来产生符号信息。简单地说，计算机视觉使计算机能够像人类一样看到、理解和处理图像和视频。
数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步，使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念：
OCR也叫做光学字符识别，是计算机视觉研究领域的分支之一。它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来，并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。
尝试用OpenCV来实现立体视觉也有一段时间了，主要的参考资料就是Learning OpenCV十一、十二章和OpenCV论坛上一些前辈的讨论。过程中磕磕碰碰，走了不少弯路，终于在前不久解决了最头大的问题，把整个标定、校准、匹配的流程调试成功。(虽然还有一些问题至今尚未搞清) 在这里写这篇文章，第一方面是给自己一个总结，第二方面是感觉OpenCV立体视觉方面的资料还是相当零散和不完整，新手入门需要花很长时间才能摸索出来，第三方面，也是自己在过程中有些问题仍旧迷迷糊糊，希望可以抛砖引玉。 1. 摄像头 我用的
如果想要使用 cos 函数的用法 , 假如是初次使用 , 不熟悉相关函数用法 , 可以到 matlab 文档中查询相关函数的用法 ;
前不久有伙伴在Q群中询问用matlab调用网络摄像头的事，其实咱很久之前就分享过，由于看的人太少了就给删了。今天重新整理分享出来，本文的主角就是IP Webcam，通过它就可以轻松将智能手机转变成网络摄像头，这也是为啥将标题取为“matlab让我的旧手机起死回生”的原因。如果手中有闲置旧手机，安上IP Webcam，打开手机无线热点(无需使用数据流量和WiFi就能用，仅打开热点)，旧手机里面变成一个全能监控王。接下来就一起来看看怎么操作的吧！
上篇的结尾也说到了这个小结，反正我对这个系列的印象老实说也已经淡忘，所以简单把过程重新理一下，然后就结束这个系列了吧。
最近写CFD的东西，发现主机造轮子太累，还是用matlab吧，有点忘记了，复习一下啦~
周一到！从本周开始，我们一起来学习关于绘图的操作吧！之前学过了如何从文件中读取数据，有的小伙伴可能着急了，怎么学了这么久，还是不会画图呀？！今天我们从MATLAB基本图形的绘制开始学习，增强信心，之后再去学烧脑的数据处理内容~
若无特殊说明，所推送问答均来自于MATLAB Answers、Stack Overflow、matlab中文论坛、matlab中国论坛、matlab技术论坛、小木虫、CSDN以及百度贴吧等，不再作专门的参考资料来源声明。
视频理解任务最基础也是最主要的预处理任务是图像帧的提取。因为在视频理解任务中，视频可以看作是由一系列连续的图像帧组成的。因此，要对视频进行理解和分析，首先需要从视频中提取出每一帧的图像。
Python语言的优势 基于以下三个原因，选择Python作为实现数据挖掘算法的编程语言： (1) Python的语法清晰； (2) 易于操作纯文本文件； (3) 使用广泛，存在大量的开发文档。 Python具有清晰的语法结构，也被称作可执行伪代码（executable pseudo-code）。 默认安装的Python开发环境已经附带了很多高级数据类型，如列表、元组、字典、集合、队列等，无需进一步编程就可以使用这些数据类型的操作。 使用这些数据类型使得实现抽象的数学概念非常简单。此外，还可以使用自
人工神经网络在AI中具有举足轻重的地位，除了找到最好的神经网络模型和训练数据集之外，人工神经网络的另一个挑战是如何在嵌入式设备上实现它，同时优化性能和功率效率。 使用云计算并不总是一个选项，尤其是当设备没有连接的时候。 在这种情况下，需要一个能够实时进行信号预处理和执行神经网络的平台，需要最低功耗，尤其是在一个电池设备上运行的时候。
本来定在二月份参加美赛，因为A题是连续型的比较适合我们队，但是今年放的三道题都是数据题，做到第二天其实就觉得，怎么说，感觉之前准备的不是很充分，赛前没有很认真做画图的这一部分工作，现在想来还是很亏的，因为在比赛的时候其实大家思路都差不多，不会说大家都是本科阶段，你做这题能搞个神经网络我只能搞个层次分析，不存在的，甚至很多时候讲道理还是站在巨人的肩膀上做事的，查查别人之前在这一方面的论文，其实还是看你论文里面的插图精致不精致，很正常，因为在评审过程中评委也是人，他们看数学式子可能也没有去深究，甚至只是看个大概，更不用说你去熬夜辛辛苦苦写的那些英文了，最多是你写的式子看不懂and你的插图他没看懂可能会看看你写的文字部分。
大家好，感谢大家关注matlab爱好者！今天给大家一款从科研论文图片中获取数据的小工具 —— GetData Graph Digitizer 2.26。官方正版售价30美元(官网链接: http://getdata-graph-digitizer.com/download.php)，请有经济实力的小伙伴购买此软件正版。
摘要：当前深度学习在目标检测领域的影响日益显著，本文主要基于深度学习的目标检测算法实现车辆检测，为大家介绍如何利用 M A T L A B \color{#4285f4}{M}\color{#ea4335}{A}\color{#fbbc05}{T}\color{#4285f4}{L}\color{#34a853}{A}\color{#ea4335}{B} MATLAB设计一个车辆检测系统的软件，通过自行搭建YOLO网络并利用自定义的数据集进行训练、验证模型，最终实现系统可选取图片或视频进行检测、标注，以及结果的实时显示和保存。其中，GUI界面利用最新的MATLAB APP设计工具开发设计完成，算法部分选择时下实用的YOLO v2/v3网络，通过BDD100K数据集进行训练、测试检测器效果。本文提供项目所有涉及到的程序代码、数据集等文件，完整资源文件请转至文末的下载链接，本博文目录如下：
TextRank算法基于PageRank，用于为文本生成关键字和摘要。 目录[-] PageRank 使用TextRank提取关键字 使用TextRank提取关键短语 使用TextRank提取摘要 实现TextRank TextRank算法基于PageRank，用于为文本生成关键字和摘要。其论文是： Mihalcea R, Tarau P. TextRank: Bringing order into texts[C]. Association for Computational Linguistics,
正文之前 最近新开了一门课，我十分感兴趣，或者是说老早就想接触类似方面的学习，但是一直没有真正着手，所以说，其实上课还是很有必要的，很多时候你想做的事情但是你根本没法开始，所以需要一个推动力，当一点点
我一开始还苦思冥想，不知道怎么才能提取出来这个因素，所以很是烦恼不知道该如何是好，但是昨天看了下群里面的说法，我瞬间就理通了。只要转变下思维，把图像看成一个二维数组配上每个元素的大小不同代表着颜色深浅的想法就好了
在之前就有提到的老师叫做的大坑，可其实完全不知道该怎么写，这个系列不知道能做到哪里，东西做还是会做完，可是系列可能未来会坑掉。嘛，有一期是一期的东西，那么这个系列目前应该算是记录自己的学习轨迹和笔记了，全当放飞自我了_(:з)∠)_
所谓的ERP数据的解码(decoding)其实就是利用机器学习方法对两种状态或者两组被试的ERP数据进行分类。Brainstorm软件中有一个机器学习的功能模块，专门用于ERP数据的解码，由于是GUI操作界面，因此对于新手朋友来说比较容易上手。笔者在这里对Brainstorm软件的这个模块的使用方法进行详细说明，希望对需要的朋友有所帮助。还不知道如何安装Brainstorm的朋友来说，可以参考脑之说公众号之前推送的一篇文章《EEG/MEG数据处理工具包Brainstorm的下载与安装教程》。本文依据Brianstorm官网指导手册整理而成。
引导图滤波器是一种自适应权重滤波器，能够在平滑图像的同时起到保持边界的作用，具体公式推导请查阅原文献《Guided Image Filtering》以及matlab源码：http://kaimingh
导读：近几年随着深度学习算法的发展，出现了许多深度学习框架。这些框架各有所长，各具特色。常用的开源框架有TensorFlow、Keras、Caffe、PyTorch、Theano、CNTK、MXNet、PaddlePaddle、Deeplearning4j、ONNX等。
代码见：https://cs.adelaide.edu.au/~tjchin/apap/ 详细代码论文
主要介绍了脑电信号提取PSD功率谱密度特征，包括：功率谱密度理论基础、matlab中PSD函数的使用介绍以及实验示例。
MATLAB是一款广泛用于科学计算和工程领域的软件，其具有强大的数值分析和图形处理能力，在各个领域都得到了广泛应用。而MATLAB软件的独特之处在于其语法简单易学，可以很方便地进行算法设计和仿真，因此备受学术圈和工业界的青睐。本文将从MATLAB的基本操作流程、特色功能、高级操作、常用工具箱和应用案例五个方面进行详细的讲解。
摘要 现在的社会越来越发达，科学技术不断的在更新，在信号和模拟电路里面经常要用到调制与解调，而AM的调制与解调是最基本的，也是经常用到的。用AM调制与解调可以在电路里面实现很多功能，制造出很多有用又实惠的电子产品，为我们的生活带来便利。在我们日常生活中用的收音机就是采用了AM调制的方式，而且在军事和民用领域都有十分重要的研究课题。现用MATLAB中M文件实现本课程设计内容“基于MATLAB的AM调制解调实现”。在课程设计中，系统开发平台为Windows XP，MTALAB 2007，程序设计语言采用MATLAB 2007，程序运行平台为MATLAB 2007。通过MATLAB编写程序并加以调试能够实现AM的调制与调解，完成了课程设计的目标，并经过适当完善后，将可以在实际中应用。
现在的社会越来越发达，科学技术不断的在更新，在信号和模拟电路里面经常要用到调制与解调，而AM的调制与解调是最基本的，也是经常用到的。用AM调制与解调可以在电路里面实现很多功能，制造出很多有用又实惠的电子产品，为我们的生活带来便利。在我们日常生活中用的收音机就是采用了AM调制的方式，而且在军事和民用领域都有十分重要的研究课题。现用MATLAB中M文件实现本课程设计内容“基于MATLAB的AM调制解调实现”。在课程设计中，系统开发平台为Windows XP，MTALAB 2007，程序设计语言采用MATLAB 2007，程序运行平台为MATLAB 2007。通过MATLAB编写程序并加以调试能够实现AM的调制与调解，完成了课程设计的目标，并经过适当完善后，将可以在实际中应用。
在这份论文清单中，超过75%的文章涉及深度学习和神经网络，其中卷积神经网络（CNN）的比重格外出众，而计算机视觉论文的占比也有50%。在前人优秀论文的指引下，随着TensorFlow、Theano等开源软件库的日益完善和GPU等硬件的不断发展，相信未来数据科学家和机器学习工程师的学习工作之路将是一片坦途。
在我之前的文章中，我介绍了使用 Python 和 TFIDF 从文本中提取关键词，TFIDF 方法依赖于语料库统计来对提取的关键字进行加权，因此它的缺点之一是不能应用于单个文本。
使用基于有限有向图的调度框架，可以控制在线服务中异步调度的流程，但这对分支路径的管理不够友好，随着节点增多，调度流程会越来越复杂而难以控制。因此我们实现了支持分支路径的图调度框架，解决普通图调度框架可扩展性差的问题。
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