matlab 的内置函数 rand返回的是 0-1 区间上的均匀分布,rand的参数多是用于设置返回的矩阵的维度大小. 如果要得到 (a, b) 区间上的均匀分布,只需对其做简单的线性变换即可: a+(b−a)⋅rand 当然对于区间关于 y 轴对称的均匀分布((−a,a))有可进一步化简为: −a+(a−(−a))⋅rand=a(2⋅rand−1)=(rand−12)⋅2⋅a (-5, 5):-5+(5-(-5))*rand, (2*rand-1)*5 (-x, x):-x+(x-(-x))*…

比如实现如下的移位操作: y(n)=x(n−k) function [y, n] = sigshift(x, m, k) n = m + k; y = x; 本身任意一个 matlab 序列本质上都是一维数组,也可能视为某种程度上的一元函数,离散的,但这个所谓的一元离散函数,其实建立的是 index 和 value 之间的关系,而且这个 index 是确定的,从 1, 2, 3 - 等正整数序列. 所以如果想要维护其中的时序信息,需要附带一个额外的变量信息.…

两个矩阵间元素(向量)距离的度量,首先想到的是遍历,循环的方式,显然 matlab 下的编程并不推荐,matlab 下矩阵向量化编程效率尤高. 先考虑两个向量距离的计算: ∥x−y∥2=∥x∥2+∥y∥2−2⋅xTy % x, y sqrt(x'*x + y'*y - 2*x'*y) 进一步两个矩阵内部向量之间的距离: % A_{N*d}, B_{M*d} D = sum(A.*A, 2)*ones(1, M) + ones(N, 1) * sum(B.*B, 2)' - 2*A*B';…

使用参数方程, phi = 0:0.01:2*pi; x = cos(phi); y = sin(phi); axis equal plot(x, y) 根据参数方程,显然,圆心在 (0, 0),半径为 1.当然我们也可以做出更为丰富的图案, n = 10; phi = 0:0.01:2*pi; x = cos(phi); y = sin(phi); axis equal, hold on for i=1:n, for j=1:i, plot(x+2*j, y-2i) end end 圆心在 (…

0. 句柄的获得 H = subplot(1,2,1); saveas(H, [pathname,filename], 'jpg'); 1. h = plot(-) a = 0:10:360; x = a*pi/180; h = plot(x, sin(x), x, cos(x)) % 运行到这里的话,会弹出 figure 窗口,如果这时不关闭 figure 窗口 % 在命令行界面,可以进行实时的交互操作,并在 figure 中予以显示 >> h(1).LineWidth = 2; 2. 使用…

第三十五个知识点:给针对ECDLP问题的Pollard rho,Pollard "Kangaroo",parallel Pollard rho攻击的一个粗略的描述 我们的目标是对任意一个有限循环阿贝尔群\(G\),解决离散对数问题\(h = g^x\).问题进行详细描述,给定一个循环群\(G = <g>\),\(G\)的阶是素数\(p\),给定\(G\)中元素\(h\),我们需要找到这样的\(x\)使得\(h = g^x\)成立.我们使用上一篇中的方法进行计算时,时间复杂度…

转自[翻译]NeHe OpenGL 教程 前言 声明,此 NeHe OpenGL教程系列文章由51博客yarin翻译(2010-08-19),本博客为转载并稍加整理与修改.对NeHe的OpenGL管线教程的编写,以及yarn的翻译整理表示感谢. NeHe OpenGL第三十八课:资源文件 从资源文件中载入图像: 如何把图像数据保存到*.exe程序中,使用Windows的资源文件吧,它既简单又实用.   欢迎来到NeHe教程第38课.离上节课的写作已经有些时日了,加上写了一整天的code,也许笔头…

转自[翻译]NeHe OpenGL 教程 前言 声明,此 NeHe OpenGL教程系列文章由51博客yarin翻译(2010-08-19),本博客为转载并稍加整理与修改.对NeHe的OpenGL管线教程的编写,以及yarn的翻译整理表示感谢. NeHe OpenGL第三十二课:拾取游戏 拾取, Alpha混合, Alpha测试, 排序: 这又是一个小游戏,交给的东西会很多,慢慢体会吧   欢迎来到32课. 这课大概是在我所写作已来最大的一课. 超过1000 行代码和约1540行的HTML. 这…

http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/05/05/3061457.html 前言: 本节主要是来简单介绍下stacked CNN(深度卷积网络),起源于本人在构建SAE网络时的一点困惑:见Deep learning:三十六(关于构建深度卷积SAE网络的一点困惑).因为有时候针对大图片进行recognition时,需要用到无监督学习的方法去pre-training(预训练)stacked CNN的每层网络,然后用BP算法对整个网络进行fin…

0x1 堆叠注入讲解 (1)前言 国内有的称为堆查询注入,也有称之为堆叠注入.个人认为称之为堆叠注入更为准确.堆叠注入为攻击者提供了很多的攻击手段,通过添加一个新 的查询或者终止查询,可以达到修改数据和调用存储过程的目的.这种技术在SQL注入中还是比较频繁的. (2)原理介绍 在SQL中,分号(;)是用来表示一条sql语句的结束.试想一下我们在 ; 结束一个sql语句后继续构造下一条语句,会不会一起执行?因此这个想法也就造就了堆叠注入.而union injection(联合注入)也是将两条语句合…