目录1.MATLAB概述2.MATLAB程序使用几个常规注意实现2.1.运行过程可能出现Out of Memory的问题解决办法 2.2.保存大于2G的数据2.3.程序运行方法1.MATLAB概述 Matlab经过不断的发展和完善,如今已成为覆盖多个学科,是具有超强数值
7 稀疏矩阵稀疏矩阵是一种特殊类型的矩阵，即矩阵中包括较多的零元素。对于稀疏矩阵的这种特性，在MATLAB中可以只保存矩阵中非零元素及非零元素在矩阵中的位置。在用稀疏矩阵进行计算时，通过消去零元素可以减少计算的时间。7.1 稀疏矩阵的存储方式对一般矩阵而言，MATLAB保存矩阵内的每一个元素，矩阵中的零元素与其他元素一样，需要占用同样大小的内存空间。但对于稀疏矩阵，MATLAB仅存储稀疏矩阵中的非
# 实现Github深度学习预测Matlab的流程及代码解析
## 1. 引言
欢迎来到Github深度学习预测Matlab的实现教程。在这篇文章中，我将向你介绍如何利用Matlab实现深度学习预测，并将代码进行详细解释。这个教程适用于那些刚入行的小白，希望能帮助你快速入门。
## 2. 整体流程
下面是实现Github深度学习预测Matlab的整体流程。我们将通过一系列步骤来完成这个任务
原创
2023-09-04 12:43:14
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众所周知，GitHub通过fork成为一种超级存储库，让你可以看到fork网络中的所有提交，对私人仓库也是如此。举个例子：如果你（Bob）从Alice那fork了一个仓库P，Alice在你fork后使用散列X进行代码提交，你就可以通过 github.com/Bob/P/tree/X 访问这些提交。即使在你的fork被删除了以后，仍然可以通过任何分支访问提交，并且这些提交看起来将永远存在。GitHu
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2024-06-26 10:35:07
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1、下载安装git（windows10） 下载git：https://www.git-scm.com/download/win 点击exe文件一路next就可以。2、配置（参考：） Git 提供了一个叫做 git config 的工具（译注：实际是 git-config 命令，只不过可以通过 git 加一个名字来呼叫此命令。），专门用来配置或读取相应的工作环境变量 (忘记截图了，我就根据
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2023-08-24 18:56:41
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目录1、if 语句 (1) 单分支 if 语句(2)双分支 if 语句(3)多分支if 语句选择结构又称为分支结构，他根据给定的条件是否成立，来决定程序的运行路线，在不同的条件下，执行不同的操作。MATLAB用于实现选择结构的语句有 if语句、switch语句和 try语句。 注：在我们日常的选择结构使用中，主要是使用if 语句，它的灵活性好、适用范围广。1、if 语句&nbs
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2024-02-12 22:01:38
118阅读
# 如何在Github上安装Python项目
## 首先，让我们看一下整个过程的流程图：
```mermaid
flowchart TD;
A[在Github上找到项目] --> B[复制项目的URL];
B --> C[打开命令行];
C --> D[使用git clone命令克隆项目];
D --> E[进入项目文件夹];
E --> F[安装项目依
原创
2024-06-12 06:30:26
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# 如何在GitHub上安装Python项目
Python是一种广泛使用的高级编程语言，它以简洁的语法和丰富的库而闻名。GitHub是一个最受欢迎的代码托管平台，开发者们常常在上面分享和管理他们的代码。如果你想通过GitHub安装一个Python项目，这篇文章将指导你完成这一过程，包括示例代码和一些实用的提示。
## 1. 什么是GitHub？
GitHub是一个用于版本控制和协作的代码托管
原创
2024-08-28 04:14:40
16阅读
【GitHub的简介】 Github是公网上典型的远程仓库，可以将本地仓库的文件复制一份到远程仓库中予以双重保存。 Github是全球最大的社交编程及代码托管网站（https://github.com/）。 Github可以托管各种git库，并提供一个web界面。 这里要说一下本地仓库的缺点：如果某天磁盘坏了，并且不可修复，而且我们也没有对其中的资源做修复，那么就没得了，因此为了安全起见，我们需要
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2024-03-28 11:24:09
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GitHub之Fork
GitHub的Fork 是什么意思【转】GitHub HelpSimple guide to forks in GitHub and Gitfork的意思是从别人的代码库中复制一份到你自己的代码库，与普通的复制不同，fork包含了原有库中的所有提交记录，fork后这个代码库是完全独立的，属于你自己，你可以在自己的库中做任何修改，当
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2024-03-12 12:28:25
28阅读
前言 Github是一个面向开源及私有软件项目的托管平台。它可以免费使用，并且速度快速，拥有超多的用户。是目前管理软件开发和发现已有代码的首选平台。下面将向Github新手介绍相关操作。正文注册 1.进入Github官方页面：https://github.com/ 2.填入你独一无二的Username，未来你的仓库连接就会以https://github.com/‘Username’的形式存在
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2023-07-24 22:33:00
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github简介 gitHub是一个面向开源及私有软件项目的托管平台，因为只支持git 作为唯一的版本库格式进行托管，故名gitHub。gitHub于2008年4月10日正式上线，除了git代码仓库托管及基本的 Web管理界面以外，还提供了订阅、讨论组、文本渲染、在线文件编辑器、协作图谱(报表)、代码片段分享(Gist)等功能。目前，其注册用户已经超过350万，托管版本数量也是非常之多，
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2024-05-30 10:18:22
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imagesc(A) 将矩阵A中的元素数值按大小转化为不同颜色，并在坐标轴对应位置处以这种颜色染色
imagesc(x,y,A) x,y决定坐标范围，x,y应是两个二维向量，即x=[x1 x2],y=[y1 y2],matlab会在[x1,x2]*[y1,,y2]的范围内染色。 如果x或y超过两维，则坐标范围为[x(1),x(end)]*[y(1),y(end)] matlab 中images
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2024-05-06 14:20:02
38阅读
在MATLAB中，for循环是一种常用的循环结构。他可以重复执行一组语句，多次运行这些语句，通常使用这个结构来对一组数据进行处理。对于需要对数据进行循环处理的问题，for循环是非常有用的一种结构。下面将详细介绍MATLAB中的for循环的应用和基本语法。for循环的基本语法MATLAB中for循环的语法如下：for index = values
statements
end在上面的语法中，
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2023-11-07 00:13:06
418阅读
一维信号的傅里叶变换：fft(t)
二维图像的傅里叶变换：fft2(t)
fft2(x) ⇒ fft(fft(x)’)’
0. 基础
f(t)=∑k=−∞∞αkeikt
1. frequency spectrum（频谱）分析
图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度（导数）的指标，是灰度在平面空间上的梯度。
大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域，对应的频率值很低；而对于地表
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2016-11-13 19:07:00
199阅读
一维信号的傅里叶变换：fft(t)
二维图像的傅里叶变换：fft2(t)
fft2(x) ⇒ fft(fft(x)’)’
0. 基础
f(t)=∑k=−∞∞αkeikt
1. frequency spectrum（频谱）分析
图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度（导数）的指标，是灰度在平面空间上的梯度。
大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域，对应的频率值很低；而对于地表
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2016-11-13 19:07:00
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# 在 MATLAB 中加载 Python 库的操作指南
随着科技的进步，MATLAB 和 Python 两种编程语言的结合越来越多。许多开发者会希望在 MATLAB 中利用 Python 丰富的库和功能。这篇文章将引导你如何实现在 MATLAB 中加载 Python 库，并一步一步为你详解每个步骤。
## 流程概述
以下是实现 MATLAB 中加载 Python 库的主要步骤：
| 步骤
subplot在平铺位置创建坐标区全页折叠语法subplot(m,n,p)
subplot(m,n,p,'replace')
subplot(m,n,p,'align')
subplot(m,n,p,ax)
subplot('Position',pos)
subplot(___,Name,Value)
ax = subplot(___)
subplot(ax)说明示例subplot(m,n,p)&
1、pi = 3.1416
2、指数函数：x = 1:10 ; exp(x)
3、平方根：sqrt ( afr_HR(w)^2 + afr_HI(w)^2 )
.^2
4、画图：
（1）、title （）
title(num2str(lenRvp)); %变量名作为图的标题
title(['a=',num2str(a),'。'])
（2）、figure用于生成一个图窗，可
写在前面盒子滤波是一种非常有用的线性滤波，也叫方框滤波，最简单的均值滤波就是盒子滤波归一化的情况。应用：可以说，一切需要求某个邻域内像素之和的场合，都有盒子滤波的用武之地，比如：均值滤波、引导滤波、计算Haar特征等等。优势：就一个字：快！它可以使复杂度为O(MN)的求和，求方差等运算降低到O(1)或近似于O(1)的复杂度，也就是说与邻域尺寸无关了，有点类似积分图吧，但是貌似比积分图更
