参考http://379910987.blog.163.com/blog/static/33523797201162223310546/ 设二维函数z=f(x,y),其中z为海拔,x为东西测向距离而y为南北测向距离. 显然有如下事实:斜率大的地方陡峭一些,等高线也要密集一些.可以使用梯度表示MATLAB中有个函数专门完成这个事情,他就是quiver. 用法: quiver(x,y,u,v) x,y是包含坐标位置的矩阵,而u和v则是包含偏导数的矩阵. 例如绘制f(x,y)=y-3x-2x^2-3x

MATLAB的系统结构:三个层次.九个部分 ----------------------------------- 一.基础层 是整个系统的基础,核心内容是MATLAB部分. 1.软件主包MATLAB的构成 MATLAB语言 MATLAB的数学函数,提供丰富的数学函数库 MATLAB的图形处理系统,可视化 MATLAB的API,便于与其他软件交流,如数据库,VC等 MATLAB的工作环境   2.依附于MATLAB主包的有Compiler和Toolboxes Toolboxes是一个面向应用的具

面对一堆文件,一行行的数据,确实很难理解深度学习相关的概念,好比训练的数据.构建的网络是怎样的?今天按照书中第16天的内容实践了一翻,终于看到了所谓的深度神经网络的模样.(参考:<深度学习 21天实战Caffe 第16天 Caffe可视化方法>) 实现可视化的脚本有两种,分别是Matlab和Python,首先安装Matlab. 1.安装Matlab2014a for Linux下载链接:http://pan.baidu.com/s/1qYJ9tNm (含破解文件)Note:文件太大,本文在wi

一起来学matlab-matlab学习笔记9 高级绘图命令_2 图形的高级控制_视点控制和图形旋转_色图和颜色映像_光照和着色 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考书籍 <matlab 程序设计与综合应用>张德丰等著 感谢张老师的书籍,让我领略到matlab的便捷 <MATLAB技术大全>葛超等编著 感谢葛老师的书籍,让我领略到matlab的高效 图形的高级控制 视点控制和图形旋转 视点控制 日常生活中从不同的视点观察物体所看到的图形是不同的,同样用户从不同

物联网(IoT)是帮助人工智能(AI)以更好的方式控制和理解事物的未来技术. 我们收集了一些最有名的物联网平台,帮助您以受控方式开发物联网项目. 物联网平台是帮助设置和管理互联网连接设备的组件套件. 一个人可以从一个系统远程收集数据,监控和管理所有连接互联网的设备. 物联网平台上有很多可用的在线平台,但为公司构建物联网解决方案都依赖于物联网平台主机和支持质量. 在这里,我们编译了一些最好的和着名的开源物联网(IoT)平台. 大多数这些平台都提供API来支持Linux开发板,如Raspberry

https://blog.csdn.net/shnbiot/article/details/80432017 物联网(IoT)是帮助人工智能(AI)以更好的方式控制和理解事物的未来技术. 我们收集了一些最有名的物联网平台,帮助您以受控方式开发物联网项目. 物联网平台是帮助设置和管理互联网连接设备的组件套件. 一个人可以从一个系统远程收集数据,监控和管理所有连接互联网的设备. 物联网平台上有很多可用的在线平台,但为公司构建物联网解决方案都依赖于物联网平台主机和支持质量. 在这里,我们编译了一些最好

一.有啥用 这里用的是LIS3DH三轴加速计,输出为X.Y.Z轴的加速度,通过串口连接电脑,电脑里运行matlab脚本通过串口实时获取数据并做可视化显示. 这里虽然是针对LIS3DH的,其实稍作修改即可适用其他型号的运动传感器,如:MPU6050,甚至是其他格式的串口数据. 二.具体分析 首先通过串口传来的数据格式为:6位X轴加速计整数+空格+6位Y轴+空格+6位Z轴+换行 printf(, data.AXIS_Y/, data.AXIS_Z/); 那么matlab如何读取串口并对其数据进行可视

动态可视化 数据可视化之魅D3,Processing,pandas数据分析,科学计算包Numpy,可视化包Matplotlib,Matlab语言可视化的工作,Matlab没有指针和引用是个大问题 D3.js入门指南 什么是D3?D3是指数据驱动文档(Data-Driven Documents),根据D3的官方定义: D3.js是一个JavaScript库,它可以通过数据来操作文档.D3可以通过使用HTML.SVG和CSS把数据鲜活形象地展现出来.D3严格遵循Web标准,因而可以让你的程序轻松兼容

此篇是利用matlab对caffemodel的卷积核进行可视化.只介绍了卷积核的可视化,不涉及特征图的可视化. 是参考此博客: http://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/52643188 前期准备,需要两个东西 1. 模型的描述文件 deploy.prototxt 2. 模型本身lenet_iter_10000.caffemodel (此处用的examples中的mnist里的) 第一步: 在创建D:\caffe-master\matla

接上一篇文章,这里给出配置caffe后编译matlab接口的方法.(参考:<深度学习 21天实战Caffe 第16天 Caffe可视化方法>) 1.将Matlab目录更新至Caffe的Makefile.config 2.编译 make matcaffe 一般情况下会出错: 此时在网络上一般的解决方法是将gcc的版本降低为4.7,但在本环境中这个方法并不能解决这个问题.本文解决方法是: 1)修改caffe根目录下的Makefile,在“CXXFLAGS += -MMD -MP”下添加: CXXF

由于matlab在列化a(:)以及reshape(a)等操作中是列优先的,所以要重构出新的高维度矩阵,通常要把reshape和permute结合起来使用. 先到 http://caffe.berkeleyvision.org/ 下载 训练好的model bvlc_reference_caffenet.caffemodel; 更多caffe使用也请参看上面的网址. clear close all addpath ./matlab model= './models/bvlc_reference_ca

t=(0:0.01:2)*pi; x=sin(t); y=cos(t); z=cos(2*t); plot3(x,y,z,'r-','linewidth',1.5); box on; %打开坐标系边框 legend('三维曲线作图'); 三维曲线绘图 x=0:0.2:1; y=x; [x y]=meshgrid(x,y); plot(x,y,'b+') %这就是所有(x,y)的取值 ,然后计算所有的z=f(x,y)就可以了 利用meshgrid生成网格节点 dd=0.001;n=1+1/dd;

labelme_to_dataset 指令的代码实现: show.py文件 #!E:\Anaconda3\python.exe import argparse import json import os import os.path as osp import PIL.Image import yaml from labelme import utils def main(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('jso

https://blog.csdn.net/eric_e/article/details/81294092 D3.js实现数据可视化 三维可视化 风场可视化(数据插值):风场是动态变化的,实时刷新的,数据实时动态性较高 windy:https://download.csdn.net/download/weixin_38690337/10724155     https://github.com/gishome/wind-js 地球:https://github.com/cambecc/earth

Mathworks File Exchange频道近期更新了一个小函数.能够将三维数据矩阵相应的函数u=f(x,y,z)可视化的显示出来. 对我们这些常和数据分析问题打交道的人爱说.还是有点參考价值的.....把它放到这里,供大家參考 1.链接: http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/48483-3-dimensional-data-visualization?utm_campaign=Feed%3A+mathworks%2Fqk

% quiver(x,y,u,v) % x,y是包含坐标位置的矩阵,而u和v则是包含偏导数的矩阵. % 例如绘制f(x,y)=y-3x-2x^2-3xy-3y^2的方法: % 先用gradient函数计算偏导数,然后再用quiver绘制向量场 f=@(x,y) -y-3*x-2*x.^2-3*x.*y-y.^2; [x,y]=meshgrid(-20:0.5:20,-10:0.5:10); z=f(x,y); [fx,fy]=gradient(z,0.5); figure c=contour(x

t-SNE – Laurens van der Maaten(感谢学术男神们的无私开源) User_guide.pdf(用户指南) 1. tsne 函数 mappedX = tsne(X, labels, no_dims, init_dims, perplexity) tsne 是无监督降维技术,labels 选项可选: X∈RN×D,N 个样本,每个样本由 D 维数据构成: no_dims 的默认值为 2:(压缩后的维度) tsne 函数实现,X∈RN×D⇒RN×no_dimes(mapped

我这里是MapReduce导出的数据,MapReduce导出的数据中,Key和Value之间用制表符分隔的,可以直接作为表格型数据进行操作,复制一下导出的数据 1. 首先在Matlab工作区创建一个元胞型的变量 2. 然后复制导出的数据(注意,这里的数据必须是 " \t "制表符分隔的数据才行,否则会全部塞进一个单元格,就没有了效果) 3. 在变量区选择,粘贴Excel数据,就创建好了 如图所示 然后就可以画图了,以饼状图为例 names = source(:,1); count =

本文主要总结一下MATLAB的一些常用二维绘图指令. 文章目录 一.plot绘图指令 1.离散数据点形设置值 2.连续线型设置值 3.颜色设置值 4.常用属性和属性值 5.例题 二.subplot绘图指令 三.其他常用绘图指令 四.坐标控制和图形标识 1.坐标轴控制 2.分格线和坐标框 3.图形标识 4.多次叠绘 5.例题 一.plot绘图指令 我们经常使用的就是plot绘图指令了,其基本调用格式为:plot(x,y,'s'),其的一些性质如下: (x,y,'s')称为平面绘线的三元组,(x,y

1.设置图形对象属性值 set(h,'属性名称','属性值') >> subplot(,,); h1=line([ ],[ ]); text(,0.5,'unchange'); subplot(,,); h2=line([ ],[ ]); ); text(,0.5,'change'); 2.基本二维绘图函数 plot x=:*pi; y=sin(x); plot(x,y,,); >> xlabel('x'); >> ylabel('y') 2.  loglog:双对数坐

syms t x y z F x=cos(t); y=sin(t); z=*sin(t)^-; F=[x^*y , (/)*x^,x*y ] ; %场函数 V=[diff(x,t),diff(y,t),diff(z,t)]; r= ,pi*) %点积后积分 double(r)