matlab函数

1.问题描述 在另一台电脑上运行SImulink仿真时，报出如下错误： Invalid object id.Component: Simulink | Category: Model error 2.错误原因 从一个版本的Matlab软件制作，到另一个版本Matlab运行出现的fun函数不可用问题。 3.解决方法 新建一个fun函数，替换掉原来的fun函数，问题即可解决。 ×亲测有效 来源： https://blog.csdn.net/Robot_Starscream/article/details/97521000

所有参考来自网上仅仅做学习记录用，具体正确性需要在具体项目各自验证，不涉及具体错误代码处理调试等问题，欢迎发现发现问题~ 参考： 1. https://blog.csdn.net/LiheZhu/article/details/50485317 2. https://mangoroom.cn/opencv/opencv-learning-imread.html 1 . 该函数位于Highgui.h和Loadsave.cpp文件中。 Mat imread( const string& filename, int flags ) { Mat img; imread_( filename, flags, LOAD_MAT, &img ); return img; } 接下来看一下imread_函数中关于flags的部分 int type = decoder->type(); if( flags != -1 ) { if( (flags & CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH) == 0 ) type = CV_MAKETYPE(CV_8U, CV_MAT_CN(type)); if( (flags & CV_LOAD_IMAGE_COLOR) != 0 || ((flags & CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR) != 0 && CV_MAT_CN(type) >

https://blog.csdn.net/u011630575/article/details/78916747 SVM SVM：Support Vector Machine 中文名：支持向量机 学习模型 有监督学习：需要事先对数据打上分类标签，这样机器就知道数据属于哪一类。 无监督学习：数据没有打上分类标签，有可能因为不具备先验知识，或打标签的成本很高，需要机器代替我们部分完成改工作，比如将数据进行聚类，方便后人工对每个类进行分析。 SVM 是有监督的学习模型：可以进行模式识别、分类以及回归分析。 SVM工作原理 示例： 桌面上有两种颜色混乱的小球，我们将这两种小球来区分开，我们猛拍桌子小球会腾起，在腾空的那一刹那，会出现一个水平切面，将两种颜色的球分开来。 原因： 二维平面无法找出一条直线来区分小球颜色，但是在三位空间。我们可以找到一个平面来区分小球颜色，该平面我们叫做超平面。 SVM计算过程： 就是帮我们找到一个超平面的过程，该超平面就是 SVM分类器。 分类间隔 我们在示例中，会找到一个决策面来将小球颜色分离，在保证决策面C不变，且分类不产生错误的情况下，我们可以移动决策面，来产生两个极限位置：决策面A和决策面B，分界线C就是最优决策面，极限位置到最优决策面的距离就是 分类间隔 。 我们可以转动最优决策面，会发现存在多个最优决策面，它们都能把数据集正确分开

吐血整理！140种Python标准库、第三方库和外部工具都有了 Python那些事 今天 文章转载自公众号 大数据 ， 作者 宋天龙 导读： Python数据工具箱涵盖从数据源到数据可视化的完整流程中涉及到的常用库、函数和外部工具。其中既有Python内置函数和标准库，又有第三方库和工具。 这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习、数据可视化、交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具。 作者：宋天龙 来源：大数据（ID：hzdashuju） 内容摘编自《Python数据分析与数据化运营》（第2版） 为了区分不同对象的来源和类型，本文将在描述中通过以下方法进行标识： Python内置函数： Python自带的内置函数。函数无需导入，直接使用。例如要计算-3.2的绝对值，直接使用abs函数，方法是 abs( -3.2) Python标准库： Python自带的标准库。Python标准库无需安装，只需要先通过import方法导入便可使用其中的方法。例如导入string模块，然后使用其中的find方法： import string string.find( 'abcde', 'b') 第三方库： Python的第三方库。这些库需要先进行安装（部分可能需要配置）。 外部工具：

先决条件 在阅读这个教程之前，你多少需要知道点python。如果你想从新回忆下，请看看Python Tutorial. 如果你想要运行教程中的示例，你至少需要在你的电脑上安装了以下一些软件: Python NumPy 这些是可能对你有帮助的: ipython是一个净强化的交互Python Shell，对探索NumPy的特性非常方便。 matplotlib将允许你绘图 Scipy在NumPy的基础上提供了很多科学模块 基础篇 NumPy的主要对象是同种元素的多维数组。这是一个所有的元素都是一种类型、通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字)。在NumPy中维度(dimensions)叫做轴(axes)，轴的个数叫做秩(rank)。 例如，在3D空间一个点的坐标[1, 2, 3]是一个秩为1的数组，因为它只有一个轴。那个轴长度为3.又例如，在以下例子中，数组的秩为2(它有两个维度).第一个维度长度为2,第二个维度长度为3. [[1.,0.,0.], [0.,1.,2.]] NumPy的数组类被称作ndarray 。通常被称作数组。注意numpy.array和标准Python库类array.array并不相同，后者只处理一维数组和提供少量功能。更多重要ndarray对象属性有： ndarray.ndim 数组轴的个数，在python的世界中，轴的个数被称作秩 ndarray