1. 前言 Matlab R2017b打开后一直显示"正在初始化",导致无法运行命令. 2. 解决方案 1. 找到并记录授权文件license_standalone.lic的路径.例如,我是把该授权文件复制到安装路径下了,路径是:C:\Program Files\MATLAB\R2017b\license_standalone.lic: 2. 右击我们在桌面创建的Matlab R2017b 快捷方式 > 选择「属性」> 定位到「目标」框中,MATLAB正确的路径应该是:&l

自从前几天更新了win10系统,结果发现matlab不能用了,进入主界面一直初始化,没完没了. 网上说可能是许可证等问题,但经过尝试发现仍然无法解决问题. 仔细一想,发现win10系统的防火墙默默把它拦截了...为什么不通知我?!!! 因此解决办法极为简单: 1.找到windows防火墙设置界面 2.点击“允许应用或功能通过windows Defender防火墙”,在里面把matlab相关的选项都勾上,即可. 3.然后重启matlab就好了.

1. 除了matlab 编译的DLL 意外还需要引用 MWArray.dll 这个dill 在安装了  MCRInstaller.exe(matlab运行环境之后就会有了): 2. 最重要的一点.net 的运行环境要保持一致,比如 matlab 编译用的 .net4.0 如果你用 4.5或3.5引用 可能会出错. 3. 在使用了matlab的DLL 之外还要使用c++ 或别的 语言的时候,改变了生成的目标平台 也会引发这个错误.(项目属性->生成->目标平台) 改为使用Any CPU 就不会报

原创文章,欢迎转载,转载请注明出处 MPU6050数据读取出来后,经过一个星期的努力,姿态解算和在matlab上的实时显示姿态终于完成了. 1:完成matlab的串口,并且实时通过波形显示数据 2:添加RTT查看CPU使用率的扩展功能,MPU6050读取数据的优化 3:四元素表示的坐标变化,四元素与欧拉角的关系和Madgwick的IMUupdate算法 4:飞控数据采集线程和数据处理线程的安排,类似于生产者与消费者的关系. 先放个效果视频... 如果看不了视频,请打开视屏网址:http://v.

混合编程其实不难,关键是没有一个规范的,真正可以解决设置过程中出现的小问题的方法.我在设置的过程中,遇到了不少问题,花了多半天的时间,终于解决了,顺利地在vc中调用matlab 生成的dll文件中的函数,并返回一个值,探出对话框,显示正确.这种混合编程的方式不能脱离matlab环境,如果需要发布独立的应用程序,需要安装MCR.下面分步骤地讲一下混合编程的设置及其原因: 1 matlab方面的操作 首先先写一个算阶乘的函数,存成test1.m文件,该文件的内容是: function y = tes

BP神经网络介绍 神经网络是机器学习中一种常见的数学模型,通过构建类似于大脑神经突触联接的结构,来进行信息处理.在应用神经网络的过程中,处理信息的单元一般分为三类:输入单元.输出单元和隐含单元. 顾名思义:输入单元接受外部给的信号与数据:输出单元实现系统处理结果的输出:隐含单元处在输入和输出单元之间,从网络系统外部是无法观测到隐含单元的结构的.除了上述三个处理信息的单元之外,神经元间的连接强度大小由权值等参数来决定. 图为BP神经网络结构:(图片均为截图来的笔记,蒟蒻手动狗头) 单个神经元的工作

Matlab2017b启动慢,一直处于初始化状态的解决办法 - 善水的博客 - CSDN博客 评论区给出了更为具体的做法,效果非常好. "D:\Program Files\MATLAB\R2017b\bin\matlab.exe" -c "D:\Program Files\MATLAB\R2017b\licenses\license_standalone.lic"

矩阵初始化 支持matlab语句初始化,支持narray和array初始化. >>> import numpy as np >>> M = np.matrix("1 2 3;4 5 6;7 8 9") >>> M matrix([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) 矩阵相乘 支持点乘 >>> import numpy as np >>> M = np.matrix(

每次碰到Mat都得反复查具体的用法,网上的基础讲解不多,难得看到一篇,赶快转来收藏~ 原文地址:http://www.opencvchina.com/thread-1039-1-1.html 目标 我们有多种方法可以获得从现实世界的数字图像:数码相机.扫描仪.计算机体层摄影或磁共振成像就是其中的几种.在每种情况下我们(人类)看到了什么是图像.但是,转换图像到我们的数字设备时我们的记录是图像的每个点的数值. 例如在上图中你可以看到车的镜子只是一个包含所有强度值的像素点矩阵.现在,我们如何获取和存储

服务器情况:   现有的单节点 Primary     192.168.126.9:27017   新增的节点    Secondry  192.168.126.8:27017    仲裁节点      ARBITER   192.168.126.8:27018     mongo 版本 3.2.4 1.停止单节点Primary的Mongo服务 > use admin; switched to db admin > db.shutdownServer() 2.重新启动Primary节点,使用-

[转]OpenCV中Mat的详解 每次碰到Mat都得反复查具体的用法,网上的基础讲解不多,难得看到一篇,赶快转来收藏~ 原文地址:http://www.opencvchina.com/thread-1039-1-1.html 目标 我们有多种方法可以获得从现实世界的数字图像:数码相机.扫描仪.计算机体层摄影或磁共振成像就是其中的几种.在每种情况下我们(人类)看到了什么是图像.但是,转换图像到我们的数字设备时我们的记录是图像的每个点的数值. 例如在上图中你可以看到车的镜子只是一个包含所有强度值的像

Mat::~Mat Mat的析构函数. C++: Mat::~Mat() 析构函数调用Mat::release(). Mat::operator = 提供矩阵赋值操作. C++: Mat& Mat::operator=(const Mat& m) C++: Mat& Mat::operator=(const MatExpr_Base& expr) C++: Mat& Mat::operator=(const Scalar& s) 參数: m – 被赋值的右側

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_7908e1290101i97z.html 综述: OpenCV有针对矩阵操作的C语言函数. 许多其他方法提供了更加方便的C++接口,其效率与OpenCV一样. OpenCV将向量作为1维矩阵处理. 矩阵按行存储,每行有4字节的校整. //由于opencv的矩阵式一位数组或者一位指针,所以我们只能利用opencv的函数对矩阵元素进行操作(当然这样也是最安全的做法,- -!太不习惯了) 分配矩阵空间: CvMat* cvCreat

OpenCV参考手册之Mat类详解 目标 我们有多种方法可以获得从现实世界的数字图像:数码相机.扫描仪.计算机体层摄影或磁共振成像就是其中的几种.在每种情况下我们(人类)看到了什么是图像.但是,转换图像到我们的数字设备时我们的记录是图像的每个点的数值. 例如在上图中你可以看到车的镜子只是一个包含所有强度值的像素点矩阵.现在,我们如何获取和存储像素值可能根据最适合我们的需要而变化,最终可能减少计算机世界内的所有图像数值矩阵和一些其他的信息的描述基质本身.OpenCV 是一个计算机视觉库,其主要的工

1. 前言 kubernetes版本更新迭代非常快,上一篇写kubernetes搭建时,版本还是v1.15.0,现在已经更新到v1.18.看kubernetes在github的官方仓库,8月14日小版本已经到了v1.18.8.本篇文章基于kubeadm搭建kubernetes v1.18.8版.本篇文章与上篇文章几点不同之处:    1. 操作系统采用CentOS.    2. master采用单节点,如果要搭建多master高可用集群可以参考上篇文章.    3. 解决无法访问kubernet

Pod生命周期 我们一般将pod对象从创建至终这段时间范围成为pod的生命周期,它主要包含以下的过程: pod创建过程 运行初始化容器(init container)过程 运行主容器(main container) 容器启动后钩子(post start).容器终止前钩子(pre stop) 容器的存活性检测(liveness probe).就绪性检测(readiness probe) pod终止过程 pod的创建和终止 pod的创建过程 用户通过kubectl或其他api客户端提交需要创建的po

目录 1.命名空间namespace 1.1 什么是命名空间? 1.2 namespace应用场景 1.3 namespacs常用指令 1.4 namespace资源限额 2.标签 2.1 什么是标签? 2.2 如何给pod资源打标签 2.3 查看资源标签 3.node节点选择器 4.nodeSelector: 5.亲和性 5.1 node节点亲和性 5.1.1 硬亲和性 5.1.2 软亲和性 5.2 Pod节点亲和性 5.2.1 pod节点亲和性 5.2.2 Pod节点反亲和性 6.污点.容忍

************** 异常文本 ************** System.TypeInitializationException: “myPlus.matClass”的类型初始值设定项引发异常. ---> System.TypeInitializationException: “MathWorks.MATLAB.NET.Utility.MWMCR”的类型初始值设定项引发异常. ---> System.TypeInitializationException: “MathWorks.MA

生成用于ROM初始化的coe文件---使用matlab t=0:2*pi/2^12:2*pi; y=0.5*sin(t)+0.5; r=ceil(y*(2^8-1)); fid = fopen('sin.coe','w'); fprintf(fid,'MEMORY_INITIALIZATION_RADIX=10;\n'); fprintf(fid,'MEMORY_INITIALIZATION_VECTOR=\n'); for i = 1:1:2^12 fprintf(fid,'%d',r(i))

KFCM算法的matlab程序(用FCM初始化聚类中心) 在“聚类——KFCM”这篇文章中已经介绍了KFCM算法,现在用matlab程序对iris数据库进行实现,用FCM初始化聚类中心,并求其准确度与运行时间. 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.iris数据 iris.data 5.1,3.5,1.4,0.2,1 4.9,3.0,1.4,0.2,1 4.7,3.2,1.3,0.2,1 4.6,3.1,1.5,0.2,1 5.0,3.

MATLAB实例:聚类初始化方法与数据归一化方法 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 聚类初始化方法:init_methods.m function label=init_methods(data, K, choose) % 输入:无标签数据,聚类数,选择方法 % 输出:聚类标签 if choose==1 %随机初始化,随机选K行作为聚类中心,并用欧氏距离计算其他点到其聚类,将数据集分为K类,输出每个样例的类标签 [X_num,