本文为matlab自学笔记的一部分，之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的，非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员，更是要奋发努力，拼搏上进，学好技术，才能师夷长技以制夷，为中华之崛起而读书！
这些文档阐明了 NumPy 中的概念、设计决策和技术限制。这是了解 NumPy 基本思想和哲学的好地方。
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Torch - print(‘The distance is’ .. 100 ..’meters’) Matlab - disp([‘The distance is ‘, num2str(100), ’ meters.’])
1.什么是白噪声？ 答：白噪声是指功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。白噪声或白杂讯，是一种功率频谱密度为常数的随机信号或随机过程。换句话说，此信号在各个频段上的功率是一样的，由于白光是由各种频率（颜色）的单色光混合而成，因而此信号的这种具有平坦功率谱的性质被称作是“白色的”，此信号也因此被称作白噪声。相对的，其他不具有这一性质的噪声信号被称为有色噪声。 理想的白噪声具有无限带宽，因而其能量是无限大，这在现实世界是不可能存在的。实际上，我们常常将有限带宽的平整讯号视为白噪音，因为这让我们在数学分析上更加方便。然而，白噪声在数学处理上比较方便，因此它是系统分析的有力工具。一般，只要一个噪声过程所具有的频谱宽度远远大于它所作用系统的带宽，并且在该带宽中其频谱密度基本上可以作为常数来考虑，就可以把它作为白噪声来处理。例如，热噪声和散弹噪声在很宽的频率范围内具有均匀的功率谱密度，通常可以认为它们是白噪声。 高斯白噪声的概念——."白"指功率谱恒定;高斯指幅度取各种值时的概率p (x)是高斯函数 高斯噪声——n维分布都服从高斯分布的噪声 高斯分布——也称正态分布，又称常态分布。对于随机变量X，记为N（μ，σ2），分别为高斯分布的期望和方差。当有确定值时，p (x)也就确定了，特别当μ=0，σ2=1时，X的分布为标准正态分布。
注意到 LFM 信号模糊函数沿多普勒频率轴的切面是与单脉冲类似的，因为脉冲形状没有发生改变（只是增加了频率调制）。然而，沿时间延迟轴的切面变化显著，与没有调制脉冲的切面图相比窄了很多，第一个零点位于：
python当中科学运算库numpy可以节省我们很多运算的步骤，但是这里和matlab中又有一点点不一样，matrix和array之间的关系和区别是什么呢？
列表类占用的内存数倍于数据本身占用的内存，Python自带的列表类会储存每一个元素的数据信息，数据类型信息，数据大小信息等。这是因为Python语言是一种可以随时改变变量类型的动态类型语言，而C语言和Fortran语言是静态类型语言，静态类型语言一般会在建立变量前先定义变量，并且不可以修改变量的变量类型。总的来说，numpy模块有以下两个优点：
上一篇博文Torch7深度学习教程1详细的讲述了Torch7的安装过程，本篇博文主要是讲述一下Torch7中的一些基本运算的语法，与Python的基本语法类似，加入你不是python的小白，本篇可以一
“Linear Regression with multiple variables——Multiple features”
斯蒂文查了查 2019 年 1 月 3 日平安银行 (000001.XSHE) 的收盘价，发现是 9.28，他默默将这个单数字存到 X0 里。
proc iml是SAS中的一个矩阵语言，它可以简化矩阵运算和自定义统计算法。proc iml的语法和DATA步骤有很多相似之处，但是proc iml的基本单位是矩阵，而不是观测值。proc iml可以在内存中高效地执行向量化的计算。
作者|李秋键 出品|AI科技大本营(ID:rgznai100) # 前言 # 文字是人从日常交流中语音中演化出来，用来记录信息的重要工具。文字对于人类意义非凡，以中国为例，中国地大物博，各个地方的口音都不统一，但是人们使用同一套书写体系，使得即使远隔千里，我们依然能够通过文字进行无障碍的沟通。文字也能够跨越时空，给予了我们了解古人的通道。随着计算机的诞生，文字也进行了数字化的进程，但是不同于人类，让计算机能够正确地进行字符识别是一个复杂又艰巨但意义重大的工作。从计算机诞生开始，无数的研究者在这方面做了很多工
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1、有冗余特征： 有两个特征之间存在着一定联系，比如一个单位x1是米，另一个x2单位是千米，但表示的是同一个特征，这时候这两个特征之间存在着关系x2=x1。 根据线性代数的知识， 线形相关的矩阵不可逆的。
MATLAB 是“matrix laboratory”的缩写形式。MATLAB® 主要用于处理整个的矩阵和数组，而其他编程语言大多逐个处理数值。矩阵是指通常用来进行线性代数运算的二维数组。
说明：这一段时间用Matlab做了LDPC码的性能仿真，过程中涉及了大量的矩阵运算，本文记录了Matlab中矩阵的相关知识，特别的说明了稀疏矩阵和有限域中的矩阵。Matlab的运算是在矩阵意义下进行的，这里所提到的是狭义上的矩阵，即通常意义上的矩阵。
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。
最简单的建立矩阵的方法是从键盘直接输入矩阵的元素，输入的方法按照上面的规则。建立向量的时候可以利用冒号表达式，冒号表达式可以产生一个行向量，一般格式是： e1:e2:e3，其中e1为初始值，e2为步长，e3为终止值。还可以用linspace函数产生行向量，其调用格式为：linspace(a,b,n) ，其中a和b是生成向量的第一个和最后一个元素，n是元素总数。
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39087583
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在使用Matlab进行编程时，有时您可能会遇到错误消息"Undefined function or variable"，其中提到了一个未定义的函数或变量。这个错误通常发生在您尝试使用一个未声明或未正确赋值的函数或变量的地方。在本篇文章中，我们将介绍一些常见的原因和解决方法，帮助您解决这个问题。
MATLAB作为一个高性能的科学计算平台，主要面向高级科学计算。MATLAB的基本计算单元是矩阵与向量，向量为矩阵的特例。一般而言，二维矩阵为由行、列元素构成的矩阵表示；对于m行、n列的矩阵， 其大小为m×n。在MATLAB中表示矩阵与向量的方法很直观，下面举例说明
1>、RAND:Uniformly distributed random numbers.
选自arXiv 机器之心编译 参与：吴攀、蒋思源、李亚洲 初学者在学习神经网络的时候往往会有不知道从何处入手的困难，甚至可能不知道选择什么工具入手才合适。近日，来自意大利的四位研究者发布了一篇题为《神经网络初学者：在 MATLAB、Torch 和 TensorFlow 中的快速实现（Neural Networks for Beginners A fast implementation in Matlab, Torch, TensorFlow）》的论文，对 MATLAB、Torch 和 TensorFlow
如下所示为一方阵 在 matlab 输入矩阵: A = [1 2 4; 407 9 1 3]; 2. 2 查阅 matlab help 可以知道,利用 eig 函数可以快速求解矩阵的特征值与特 征……
虽然说是”零基础“入门matlab，但是如果有其它编程语言基础的话，学起来自然会更轻松。
二维图像是在不同的平面坐标上将数据点连接起来的平面图像。常用的平面坐标有，直角坐标、极坐标、对数坐标等，MATLAB有很多常用的指令来绘制不同的二维图像。
MATLAB作为高性能、交互式的科学计算工具，具有非常友好的图形界面，这使得MATLAB的应用非常广泛；同时MATLAB也提供了强大的绘图功能，这使得用户可以通过对MATLAB内置绘图函数的简单调用，便可迅速绘制出具有专业水平的图形。在利用Simulink进行动态系统仿真时，图形输出可以使设计者快速地对系统性能进行定性分析，故可大大缩短系统开发时间。
前两次文章有读者私信说Matlab初学，基础较差，本次分享一下Matlab的基础内容，熟练者可以跳过本文，后续的文章也会在文后加上一些基础内容分享。
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第28章 FFT和IFFT的Matlab实现（幅频响应和
作者：shiwei408 来源：http://blog.csdn.net/shiwei408/article/details/7602324 本文目录： 1.欧氏距离 2.曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5.标准化欧氏距离 6.马氏距离 7.夹角余弦 8.汉明距离 9.杰卡德距离& 杰卡德相似系数 10.相关系数& 相关距离 11.信息熵 1. 欧氏距离(EuclideanDistance) 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧氏空间中两点间的距离公式。 (1)
看论文时，经常看到矩阵，但在记忆里又看到数组。那么问题来了，矩阵和数组分别是什么？二者有什么区别？看论文时，经常看到矩阵，但在记忆里又看到数组。那么问题来了，矩阵和数组分别是什么？二者有什么区别？
在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。 本文目录： 1. 欧氏距离 2. 曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5. 标准化欧氏距离 6. 马氏距离 7. 夹角余弦 8. 汉明距离 9. 杰卡德距离 & 杰卡德相似系数 10. 相关系数 & 相关距离 11. 信息
之前，我们讨论了很多关于MATLAB向量和矩阵的知识，在本章中，我们将讨论多维数组。在MATLAB中所有的数据类型的变量是多维数组，向量是一个一维阵列，矩阵是一个二维数组。
20世纪70年代，美国新墨西哥大学计算机科学系主任Cleve Moler为了减轻学生编程的负担，用FORTRAN编写了最早的MATLAB。1984年由Little、Moler、Steve Bangert合作成立了的MathWorks公司正式把MATLAB推向市场。到20世纪90年代，MATLAB已成为国际控制界的标准计算软件。
dev_ivec = csvread(‘dev_ivector.csv’) ###csv格式其实就内定了结构体
📷 该 repo 的模型或代码结构如下所示： 1. 高斯混合模型 EM 训练 2. 隐马尔可夫模型 维特比解码 似然计算 通过 Baum-Welch/forward-backward 算法进行 MLE 参数估计 3. 隐狄利克雷分配模型（主题模型） 用变分 EM 进行 MLE 参数估计的标准模型 用 MCMC 进行 MAP 参数估计的平滑模型 4. 神经网络 4.1 层/层级运算 Add Flatten Multiply Softmax 全连接/Dense 稀疏进化连接 LSTM Elman 风格的 R
在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关
核函数的含义是两个输入变量的相似度，描述相似度的方法有很多种，就本人的项目经验来说用的最多的是相关系数和欧氏距离。本文对机器学习中常用的相似性度量进行了总结。
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~
人工智能算法在过去几年极为火热，广泛应用于计算机视觉、语音识别、推荐算法以及智能机器人等领域；调研发现，工程师为了提高神经网络的准确度，一般采用更深层的神经网络，导致模型参数越来越多，该方法虽然能够极为快速、准确的进行人脸识别，但是对硬件的要求也越来越高。然而实际工程应用中需要考虑底层设备的硬件资源、功耗特性等，使用中需要将模型进行适当的裁剪，具体如下所示：
Numpy是Numerical Python extensions 的缩写，字面意思是Python数值计算扩展。Numpy是Python中众多机器学习库的依赖，这些库通过Numpy实现基本的矩阵计算，Python的OpenCV库自然也不例外。
来源：人工智能AI技术作者：苍梧链接：https://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/03/08/1977733.html本文约4000字，建议阅读8分钟本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。 在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。 目录
MATLAB以矩阵作为数据操作的基本单位，这使得矩阵运算变得非常简捷、方便、高效。矩阵是由m×n个数av (i=1,2,…,m; j = 1,2,…,n）排成的m行n列数表，记成：
在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。
这两天读完《利用Python进行数据分析》 这本书的第4章：NumPy 基础：数组和矢量计算 后，在进行下一步阅读高级应用前，先整理本章内容，做个笔记备查，也好加深印象。在往下看前请确保你已经安装了NumPy 库，并且已经使用 import numpy as np 加载numpy库。如果 还没有安装，那么可以在cmd（windows下）中使用 pip install numpy 命令安装，ubuntu下也可以使用 sudo apt-get install python-numpy 命令安装。
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