y=randn(1,3000); % 生成1-by-3000的标准正态分布随机数 ymin=min(y); ymax=max(y); x=linspace(ymin,ymax,20); %将最大最小区间分成20个等分点(19等分),然后分别计算各个区间的个数 yy=hist(y,x); %计算各个区间的个数 yy=yy/length(y); %计算各个区间样本数所占总样本数的比例(概率) bar(x,yy) %画出概率密度分布图 s=0; for i=2:length(x) s=[s,trapz

用matlab查找txt文档中的关键字,并把关键字后面的数据存到起来用matlab处理 我测了一组数据存到txt文件中,是个WIFI信号强度文档,里面有我们需要得到的数据,有没用的数据,想用matlab查找关键字(SSID),把关键字后面的数字存起来用作后期处理分析,如下图,把ky后面的信号强度数据(那个负数)弄出来.求大神指点应该怎么办,或给程序,谢谢! 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 fn = 'my_data.txt'; fid = fo

excl剔除不合格数据求平均值 trimmean函数 正态分布: CONFIDENCE.NORM 函数

Python/Numpy大数据编程经验 1.边处理边保存数据,不要处理完了一次性保存.不然程序跑了几小时甚至几天后挂了,就啥也没有了.即使部分结果不能实用,也可以分析程序流程的问题或者数据的特点.   2. 及时用 del 释放大块内存.Python缺省是在变量范围(variablescope)之外才释放一个变量,哪怕这个变量在后面的代码没有再被用到,所以需要手动释放大的array.    注意所有对数组的引用都del之后,数组才会被del.这些引用包括A[2:]这样的view,即使np.spl

开发过程中,我们可能需要对 2 个 或多个 List 集合中的数据进行处理,比如多个 List 集合数据求 相同元素,多个 List 集合数据得到只属于本身的数据,如图示: 这里写图片描述 这里以 2 个 List 介绍,有一些业务要求我们处理得到图上的 3 中情况 * 只属于 A * 共同的元素 * 只属于 B 这种处理方式在数学上并不陌生,只属于 A ,相当于集合上 B 关于 A 的相对补集:相同的元素,A 和 B 的并集:只属于 B ,相当于集合上 A 关于 B 的相对补集.明白了这几个概

转自原文ArcEngine 数据导入经验(转载) (一) GIS系统数据是基础,想必大家在做ArcEngine二次开发的过程中都会遇到向MDB和SDE写入数据的工作,我们将会通过几个篇幅,从大数据量导入过程中的问题和解决方式入手带给大家一些实用的经验. 1.数据的写入和删除要使用IWorkspaceEdit.StartEditing来开启一个编辑流程,千万别草率的写入和删除.使用该接口,如果数据在处理过程中出现任何异常,可以不对操作结果进行保存编辑和结束编辑IWorkspaceEdit.Stop

两个大文本,每行一条int数据 3亿(int)数据-2亿(int)数据 求差集 原始(粗暴)办法 1redis set 或类似方案 本地内存 cpu都撑不住 2持久化两张表 sql join mysql join是两层暴力for的性能太差,还是单线程的sqlserver 三种join方式,1两层for,2有序列优化join,3 hash join,该场景可用有序列进行join(int型数 hash join没啥意义),性能远胜两层暴力for,另外sqlserver多线程计算优化orcal 和sq

背景 处理fMRI数据常常用到MATLAB,在此记录一些常用代码及功能. 1.读取原始DICOM数据 1-1 读入dicom图像并绘图: Image = dicomread('fMRI.dcm'); figure; imshow(Image, [ ]); 1-2 读取dicom图像并查看图像相关信息: imfomation = dicominfo('fMRI.dcm'); %%直接获得图像信息 Image = dicomread(information); %%可以读取dicom图像数据 fig

实时获取GPS定位数据 import android.app.Activity; import android.content.Context; import android.location.Location; import android.location.LocationListener; import android.location.LocationManager; import android.os.Bundle; import android.widget.EditText; /*

如下: 求出姓名对应分数总和对应 : 首先复制一份Sheet2 对Sheet1进行操作选中A列姓名 数据->删除重复项->以前选中区域排序->删除重复项 然后删除对应成绩项选中张三对应成绩B2,选中函数SUMIF 以上即可得出对用姓名总的成绩

  壹佰案例:李仁杰老师您好,很荣幸您能参加第六届TOP100全球软件案例研究峰会,您在大数据和人工智能领域有非常丰富的经验,在这次大会上您将分享什么内容? 李仁杰:这次我主要分享的有两个方面. 一个是以Riot Games数据团队五年的心路历程为主线,介绍如何从零到有建立一支国际一流的大数据团队, 每年团队的工作和vision如何成长和进化,以及这其中的收获和走过的弯路. 另一个是以每年精选一个case study为副线,介绍全球最受欢迎的PC游戏<英雄联盟>是如何用数据来提高玩家的体验,支

根据当前日期求字段中日期的季度 Oracle数据库 select T1.INDEXCODE ,T1.CREATETIME ,CASE when T1.CREATETIME = (case when to_char(SYSDATE,'MM')/3-1 <= 0 then TRIM(to_char(SYSDATE,'YYYY')-1)||'-'||TRIM(4+(to_char(SYSDATE,'MM')/3-1)) else TRIM(to_char(SYSDATE,'YYYY'))||'-'||

A0=R(:,1:2:end); for i=1:17 A1=A0(i,:); p=sort(unique(A1)); for j=1:length(p) Rank0(A1==p(j))=j; end Rank(i,:)=Rank0; end RD5=mean(Rank);

0x00 前言 在这篇文章中,我们选择了过去几周Unity官方社区交流群以及UUG社区群中比较有代表性的几个问题,总结在这里和大家进行分享.主要涵盖了** StreamingAssets.Profiler.Playable.Particle.Spine.Launcher.Scripting .Shader. Shader Graph**等领域,其中会着重介绍一下是用一个workaround的方式在ShaderGraph中获取_CameraDepthTexture. 同时,也欢迎大家加入我们这个讨

摘要:本论文先介绍了多项式数据拟合的相关背景,以及对整个课题做了一个完整的认识.接下来对拟合模型,多项式数学原理进行了详细的讲解,通过对文献的阅读以及自己的知识积累对原理有了一个系统的认识.介绍多项式曲线拟合的基本理论,对多项式数据拟合原理进行了全方面的理论阐述,同时也阐述了曲线拟合的基本原理及多项式曲线拟合模型的建立.具体记录了多项式曲线拟合的具体步骤,在建立理论的基础上具体实现多项式曲线的MATLAB实现方法的研究,采用MATLAB R2016a的平台对测量的数据进行多项式数据拟合,介绍了M

文件的存储 MATLAB支持工作区的保存.用户可以将工作区或工作区中的变量以文件的形式保存,以备在需要时再次导入.保存工作区可以通过菜单进行,也可以通过命令窗口进行. 1. 保存整个工作区 选择File菜单中的Save Workspace As…命令,或者单击工作区浏览器工具栏中的Save,可以将工作区中的变量保存为MAT文件. 2. 保存工作区中的变量 在工作区浏览器中,右击需要保存的变量名,选择Save As…,将该变量保存为MAT文件. 3. 利用save命令保存 该命令可以保存工作区,或

MATLAB支持工作区的保存.用户可以将工作区或工作区中的变量以文件的形式保存,以备在需要时再次导入. 保存工作区可以通过菜单进行,也可以通过命令窗口进行. 数据导出 1. 保存整个工作区 选择File菜单中的Save Workspace As…命令,或者单击工作区浏览器工具栏中的Save,可以将工作区中的变量保存为MAT文件. 2. 保存工作区中的变量 在工作区浏览器中,右击需要保存的变量名,选择Save As…,将该变量保存为MAT文件. 3.利用save命令保存 该命令可以保存工作区,或工

2015年 参加天池大数据竞赛     为了建立模型,打算基于matlab使用Random Forest Algorithm的工具包 该工具包我在此分享给大家,http://yunpan.cn/cVXsjQvh8ARcx  访问密码 30a3   该工具包导入的数据格式就是我如下所说的封装方式,因此,在使用该算法包时,需要把自己的数据进行封装一下. 通过matlab打开,可以知道twonorm.mat里面还封装了两个.mat文件.   我们看看工具包的作者给的tutorial 部分源码如下:  

Stata是统计学专业软件,可以很方便的对数据处理,但几乎只能按照整行整列进行,而且每次只能加载一个矩阵(dta文件),如果要用到多个矩阵数据进行操作或进行复杂的循环控制,就力不从心了. 而Matlab工业界广泛使用的数据分析处理工具,对矩阵支持良好,除了可以像c语言一样完成底层的操作之外,还包含很多函数库,囊括工控.信号处理.金融.人工智能各个行业.虽然没有Stata内置的统计学函数全面,但在底层操作方面具有明显优势. 因此,在一次帮助别人完成金融数据分析时,尝试使用Stata对数据进行预处理

MATLAB里面的cell有的翻译为单元有的翻译为细胞型数据.它是MATLAB的一种特殊数据类型,可以将它看作是一种无所不包的广义矩阵.组成cell的元素可以是任何一种数据类型的常数或者常量,每一个元素也可以具有不同的尺寸和内存占用空间,每一个元素的内容也可以完全不同. (1)Cell创建 >> a={'Linda',22;zeros(4,4),magic(9)} a = 'Linda' [ 22] [4x4 double] [9x9 double] >> a{1} ans = L

前言 之前写过一篇<从源码分析如何优雅的使用 Kafka 生产者> ,有生产者自然也就有消费者. 建议对 Kakfa 还比较陌生的朋友可以先看看. 就我的使用经验来说,大部分情况都是处于数据下游的消费者角色.也用 Kafka 消费过日均过亿的消息(不得不佩服 Kakfa 的设计),本文将借助我使用 Kakfa 消费数据的经验来聊聊如何高效的消费数据. 单线程消费 以之前生产者中的代码为例,事先准备好了一个 Topic:data-push,3个分区. 先往里边发送 100 条消息,没有自定义路由