fill 函数参考文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/fill.html
今年的七夕节马上就要来了!给女友送花送巧克力是不是太普通了呢?程序员给人的刻板印象是不懂浪漫的钢铁直男,扭转的时刻到了!用H5技术给自己的女友或心仪的人一个惊喜怎么样?手掌地图表白视频你值得拥有。先来看效果。
Matlab 绘制三维动态心形 It’s OK to send a pic to…
随着中国工业和科技的发展,中国的一些发达城市的空气质量问题变得越来越严重,其中最为严重的便是PM2.5带来的恶劣环境问题。
关于MATLAB里柱状图的画法,以及如何在图例legend和轴标签xlabel里加入latex公式,请参考 https://blog.csdn.net/u014261408/article/details/102511989。
这里补充一下上一节遗漏的一丢丢知识点,见下图。左边是渲染后的平面图,右边是对应的纹理。另外无论纹理平面原始有多大,最后都会被映射在$U-V$坐标,又称纹理坐标,并且规定坐标范围是0~1。
在接下来的文章中主要介绍如何利用python 中的matplotlib进行数据的可视化展示。
我们知道,监督式深度学习非常依赖于带标签的数据集,通常数据集越大,训练出的模型效果越好,对于文本检测和识别也是如此,为了训练出好的模型,我们需要大型数据集。然而,为了收集真实世界的带标签的图片数据集非常难,为图片做标注非常耗时,代价昂贵,个人和小型企业无法承担。得益于互联网的开放性,我们可以得到许多大的公司和研究机构标注好的数据集,下面就简单汇总一下在文本检测和识别领域有哪些开放数据集。
目录 1 K-近邻算法(KNN, k-NearestNeighbor) 2 K-近邻算法详述 3 K-近邻算法图片识别分类 4 参考文献 1 K-近邻算法(KNN, k-NearestNeighbor) 1.1 概念介绍 K-近邻算法(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法由Cover和Hart在1968年首次提出。kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的
总第77篇 本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN(k-nearest neighbor)。你知道为什么是最懒的吗? 01|算法简介: KNN是英文k-nearest neighbor的缩写,表示K个最接近的点。该算法常用来解决分类问题,具体的算法原理就是先找到与待分类值A距离最近的K个值,然后判断这K个值中大部分都属于哪一类,那么待分类值A就属于哪一类。 这其实和我们生活中对人的评价方式一致,你想知道一个人是什么样的人,你只需要找到跟他关系最近(好)的K个人,然后看这K个人都
本文转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_d8f783c90102woqb.html
一直关注我的朋友应该知道前段时间使用OpenCV做了数字华容道的游戏及AI自动解题,相关文章《整活!我是如何用OpenCV做了数字华容道游戏!(附源码)》《趣玩算法--OpenCV华容道AI自动解题》,一直也想在现在的基础上再加些东西,就考虑到使用图像读取了棋盘,生成对应的棋局再自动AI解题。
挑战程序竞赛系列(89):3.6平面扫描(3) 传送门:POJ 3292: Rectilinear polygon 题意参考hankcs: http://www.hankcs.com/progra
下面是来自官网(https://echarts.apache.org/zh/index.html)的介绍:ECharts,一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库,提供直观,交互丰富,可高度个性化定制的数据可视化图表。
图例组件展现了不同系列的标记(symbol),颜色和名字。可以通过点击图例控制哪些系列不显示。
问题解决地址:【error: Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required. Get it with “Microsoft C++ Build Tools“:_红目香薰-CSDN博客】
matlab的图形绘制是非常重要的一种功能,所有关于数据分析挖掘方面一定会用到此项功能。
(本文假设读者已经有以下知识:最短路径的基本性质、Bellman-Ford算法。) 比如有这样一组不等式:
接下来给大家分享我自己在定位业务性能问题时常用的三步法,为了方便记忆,我把它总结为一句话:
前言 基于有需必写的原则,并且当前这个目录下的文章数量为0(都是因为我懒QAQ),作为开局第一篇文章,为初学者的入门文章,自然要把该说明的东西说明清楚,于是。。。我整理了如下这篇文章,作者水平有限,有不足之处还望大家多多指出~~~ 概念 首先,回溯是什么意思?很多初学者都会问这样的一个问题。我们可以举这样一个例子: 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 我们看到了
\quad 如果能把图G画在平面上,使得除顶点外,边与边之间没有交叉,称G可以嵌入平面,或称G是可平面图。可平面图G的边不交叉的一种画法,称为G的一种平面嵌入,G的平面嵌入表示的图称为平面图。例如下图所示:
plot(Y)如果Y是m×n的数组,以1:m为X横坐标,Y中的每一列元素为Y坐标,绘制n条曲线;如果Y是n×1或者1×n的向量,则以1:n为横坐标,Y为坐标表绘制1条曲线;如果Y是复数,则plot(Y)等效于plot(real(Y), imag(Y));其它使用情况下,忽略坐标数据中的虚部。
注意这里和原ppt不同,2-WL其实应该是无法区分这个六边形和两个三角形的。(一种说法是1-WL和2-WL的能力其实是一样的。)
笔者作为一位喜爱足球的球迷,“懂球帝”一定会是款必不可少的app,即使是只有16G的空间,也从未将其卸载。然而我们今天聊的与足球无关,而是去聊懂球帝上的“女神大会”专栏,作为一个大型“钢铁直男”聚集地,“懂球帝”上对各位女神的评分,对广大“钢铁直男”群体也具有一定代表性。
针对这种情况,MATLAB提供了若干特殊图形绘 制函数。接下来主要介绍特殊图形的绘制方法,主 要图形包括:条形图、区域图、饼状图、柱状图、 离散图、罗盘图、羽毛图、……
在之前的章节中我们讨论了四个子空间各自的性质,包括他们的维数,构成他们的基,他们对于线性方程组的解释性和可解性,对于实际问题的应用性。
在VSLAM中,经常会使用鱼眼镜头或者广角镜头。本文主要分为理论部分与鱼眼镜头标定实践两部分,其中理论部分,主要参考《A generic camera model and calibration method for conventional, wide-angle, and fish-eye lenses》,作者为Juho Kannala和Sami S. Brandt,写于2006年,同时这篇文章的作者在2004年也写了一篇与鱼眼镜头标定相关的论文《A Generic Camera Calibration Method for Fish-Eye Lenses》,同样值得参考。
NO.3 绘制横轴为X,竖轴为Y的多组二维线图,Y值与X值一一对应,所有线条都使用相同的坐标区。
ECharts 是一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库,涵盖各行业图表,满足各种需求。
同样用的都是MATLAB,为啥大佬们画的图都那么好看,而你画的图都是简单、普通,那是因为我们掌握的基础元素不一样,只有掌握了最基本的基础元素,再加上日益增长的审美,才会有一张好图出来。
近日,公众号推出了一篇名为《超火动态排序图:代码不到40行,手把手教你!》的文章,反向十分强烈。各大公众号进行的了转载,知乎也是有400+的点赞。
RIFT (Rotation-Invariant Feature Transform)
核心思想:双重for循环 外层for循环起到换行的作用,内层for循环是打印”*”的作用
分而治之算法是将大问题分解为更小的子问题,然后将这些子问题分解为更小的问题,直到变得微不足道。这种方法使递归成为一种理想的技术:递归情况将问题分解为自相似的子问题,基本情况发生在子问题被减少到微不足道的大小时。这种方法的一个好处是这些问题可以并行处理,允许多个中央处理单元(CPU)核心或计算机处理它们。
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(1) reduce_C_function 参数用于显示每一个 bin 的最大值,从而代替平均值
箱线图的简介 箱形图(Box-plot)又称为盒须图、盒式图或箱线图,是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因形状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用,常见于品质管理。"盒式图"或叫"盒须图""
excerpt: ECharts 是一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库,涵盖各行业图表,满足各种需求,本文介绍如何在 Hexo 博客中使用 ECharts 插件。
本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务,并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA!模型资源站(sota.jiqizhixin.com)即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。
如何画个球?好像 JS 和 CSS 并没有提供这个能力,当然也不可能为了画个球引入 Threejs。这篇文章将介绍 4 种画球的方法,每种方法都有不同的特点,生成球的数据可以使用任何方式渲染,可以在 canvas 中渲染,也可以使用 DOM 来渲染来实现一些博客里面的标签球效果。文章的最后将结合前面的知识,来画出更加复杂酷炫的 3D 形状。
上下界逼近 的思想 , 通常用于 确定某个值 , 或 确定某个函数的阶 ( 函数的量级 ) ;
今天给大家介绍一篇投稿于ICLR 2021上的文章“Higer-order structure prediction in evolving graph simplicial complexes”。动态图中包含了许多高阶相互作用,但是人们对成对链接预测问题中的高阶相互作用的关注较少。另外,现有的基于启发式的高阶结构预测方法缺乏理论支持,并且不能有效利用高阶结构中潜在结构包含的知识。针对这些问题,本文提出将相互作用看作单纯形拓扑结构并进行捕获,使用非参数核估计从时间处理(如图快照序列)角度来观察演化图。最后作者通过实验证明本文提出的方法相较于其它方法表现更好。
在日常生活中总喜欢涂涂画画写写,这样可以使表达更加直观,记录的也更加详细,而在HTML5中同样可以画一画。canvas意为画布,现实生活中用它来作画,在HTML5中的canvas与之类似,可以称它为“网页中的画布”,有了这个画布便可以轻松的在网页中绘制图形、文字、图片等。
事实上平面中只要确定两个点的坐标,只要这两个点的坐标不重合就能够绘制出等边三角形,并且不仅仅能够绘制出一个而是两个等边三角形。绘制出来的两个等边三角形就好比如菱形一样。
Rhinoceros 7.4是一款专业的3D建模软件,利用它可以创建、编辑、分析、提供、渲染、动画与转换NURBS线条、曲面、实体与多边形网格,并且不受精度、复杂、阶数或是尺寸的限制;它能轻易整合3D
这个图的代码和数据的链接 https://github.com/nrennie/tidytuesday/blob/main/2021/07-12-2021/07122021.R,大家如果感兴趣可以自己重复一下这个代码,这个链接如果大不开的话,我把代码和数据下载下来了,在公众号后台直接回复20220119获取
都说直男审美不可靠,而程序员作为直男一大代表,更是经常被调侃穿衣风格、外在形象。但场主发现,直男(程序员)的审美,似乎,还是有点靠谱的?
Matlab中,plot绘图的曲线线宽、标记点大小、标记点边框颜色和填充颜色的设置
以前的文章《C++ OpenCV之透视变换》介绍过透视变换,当时主要是自己固定的变换坐标点,所以在想可不可以做一个通过轮廓检测后自适应的透视变换,实现的思路通过检测主体的轮廓,使用外接矩形和多边形拟合的四个最边的点进行透视变换。
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