1.问题 平时只是用了一下plot的简单画图. x轴或者y轴的大小比例都是按照系统自动的生成. 但是如果出现巨大的比例的时候,如何保证在另一个轴上可以同等机会展示结果呢? 2.程序 这里是自己书写的程序. x = [3,5,103,300,800]; ind=1:length(x); y1 =[1.3,2.1,3.6,4.7,9]; plot(ind,y1,'o-'); set(gca,'XTick',ind); set(gca,'XTickLabel',{'3','5','103','300'

[转载]http://blog.sina.com.cn/s/blog_7270407901012dyd.html#post 非常有用的Matlab代码,收藏了.   function th=rotateticklabel(h,rot,demo) %ROTATETICKLABEL rotates tick labels %   TH=ROTATETICKLABEL(H,ROT) ris the calling form where H is a handle to %   the axis tha

转载于博客:各种距离 在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的"距离"(Distance).采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否. 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结. 本文目录: 1.欧氏距离 2.曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5.标准化欧氏距离 6.马氏距离 7.夹角余弦 8.汉明距离 9.杰卡德距离& 杰卡德相似系数 10.相关系数

1. matlab函数bwareaopen──删除小面积对象格式:BW2 = bwareaopen(BW,P,conn)作用:删除二值图像BW中面积小于P的对象,默认情况下使用8邻域.算法:(1)Determine the connected components.  L = bwlabeln(BW, conn);(2)Compute the area of each component.  S = regionprops(L, 'Area');(3)Remove small objects. 

matlab函数_连通区域 1. matlab函数bwareaopen──删除小面积对象格式:BW2 = bwareaopen(BW,P,conn)作用:删除二值图像BW中面积小于P的对象,默认情况下使用8邻域.算法:(1)Determine the connected components.  L = bwlabeln(BW, conn);(2)Compute the area of each component.  S = regionprops(L, 'Area');(3)Remove s

在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance).采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否. 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结. 本文目录: 1. 欧氏距离 2. 曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5. 标准化欧氏距离 6. 马氏距离 7. 巴氏距离(Bhattacharyya Distance) 8. 汉明距离(Hamming dista

L = bwlabel(BW,n)返回一个和BW大小相同的L矩阵,包含了标记了BW中每个连通区域的类别标签,这些标签的值为1.2.num(连通区域的个数).n的值为4或8,表示是按4连通寻找区域,还是8连通寻找,默认为8. [L,num] = bwlabel(BW,n)这里num返回的就是BW中连通区域的个数. 一些连通域处理函数,转自AmazingJack的专栏:http://m.blog.csdn.net/blog/AmazingJack/24417891 1. matlab函数bwarea

在大部分的学科中,时间序列是数据的一种常见表示形式.对于时间序列处理来说,一个普遍的任务就是比较两个序列的相似性. 在时间序列中,需要比较相似性的两段时间序列的长度可能并不相等,在语音识别领域表现为不同人的语速不同.因为语音信号具有相当大的随机性,即使同一个人 在不同时刻发同一个音,也不可能具有完全的时间长度.而且同一个单词内的不同音素的发音速度也不同,比如有的人会把“A”这个音拖得很长,或者把“i”发的很短.在这些复杂情况下,使用传统的欧几里得距离无法有效地求的两个时间序列之间的距离(或者相似

转载自einyboy的博文Matlab的regionprops详解 1. matlab函数bwareaopen──删除小面积对象格式:BW2 = bwareaopen(BW,P,conn)作用:删除二值图像BW中面积小于P的对象,默认情况下使用8邻域.算法:(1)Determine the connected components.  L = bwlabeln(BW, conn);(2)Compute the area of each component.  S = regionprops(L,

~ 去除误匹配算法(matlab) 1.ransac算法 [tform,matchedPoints1,matchedPoints2] = ...    estimateGeometricTransform(matchedPoints1,matchedPoints2,'similarity','MaxDistance',100); 2.MSAC算法 [tform,matchedPoints1,matchedPoints2] = ...    estimateGeometricTransform(m

matlab函数_连通区域 1. matlab函数bwareaopen──删除小面积对象格式:BW2 = bwareaopen(BW,P,conn)作用:删除二值图像BW中面积小于P的对象,默认情况下使用8邻域.算法:(1)Determine the connected components.  L = bwlabeln(BW, conn);(2)Compute the area of each component.  S = regionprops(L, 'Area');(3)Remove s

hdu 4311 题意 平面上\(n(n\leq 1e5)\)个点,找一个点到其它所有点的曼哈顿距离之和最小. 思路 如果是找一个坐标使得所有点到其曼哈顿距离之和最小,那么将\(n\)个横坐标排个序,取中间的一个为答案的横坐标,将\(n\)个纵坐标排个序,取中间的一个为答案的纵坐标.原因就是绝对值\[y=|x-a_1|+|x-a_2|+...+|x-a_n|\]的图像为平底锅型或者是尖底.因为可以在平面上任意取点,所以可以取最优的\(x\)和\(y\). 但是这道题并不能够任意取点,而是限定在了

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频)https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 杰卡德距离(Jaccard Distance) 是用来衡量两个集合差异性的一种指标,它是杰卡德相似系数的补集,被定义为1减去Jaccard相似系数.而杰卡德

设某个点的坐标为(x,y),根据坐标奇偶性公可分为四类,0表示偶数,1表示奇数,(0,0),(0,1),(1,0),(1,1). 如果所有点的坐标都属于一类,那么它们之间的距离都是4的倍数,无法分辨. 此时将它们的坐标缩小一半,直至区分出奇偶性. 只要有至少一个点的坐标和其他点不在一类里,则可以分为两类. 假设同时存在坐标和为奇数以及坐标和为偶数的点,那么以坐标和为奇数或偶数为标准划分,则两类点在同类中的距离均为4的倍数,而与不同类点的距离是奇数,显然不等,故可行. 如果不能满足上述条件,还可以

原文链接:http://www.cnblogs.com/itliucheng/p/5578788.html 部分api 1.访问网站 driver.get("http://www.baidu.com"); 或者 driver.navigate().to("http://www.baidu.com"); 2.操作浏览器窗口 //声明一个point对象,两个150表示浏览器的位置相对于屏幕的左上角(0,0)的横坐标距离和纵坐标距离 Point point = new P

机器学习中的相似性度量(Similarity Measurement) 在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance). 采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否.在其他领域也经常见到它的影子, 现在对常用的相似性度量作一个总结. 目录: 1. 欧氏距离 2. 曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5. 标准化欧氏距离 6. 马氏距离 7. 夹角余弦

属性动画的教程网上已经特别多了,本篇也不打算再去各种详解知识点,主要就是记录题主学习属性动画时的碰到的一些困惑,以及后来自己的理解.如果有人也碰到相似的问题,正好可以一起讨论下. 概要 本篇主要涉及的知识点包括: ObjectAnimator ValueAnimator 老规矩,首先先来看下效果图: 这种折叠/展开,隐藏/显示的动画在很多地方都会有用到,如果再加上使用5.0后引进的Z属性,实现各种酷炫的立体动画就更吸引人了.所以,还是先掌握好这基础的属性动画吧. 分析 如果你还对属性动画不太明白

题意比较难懂,一只青蛙过河,它最多一次跳L米,现在河中有石头,距离不等,上帝可以往里加石头,青蛙非常聪明,它一定会选择跳的次数最少的路径.问怎么添加石头能让青蛙最多的次数.输出青蛙跳的最多的次数. 考虑对于长度L+1,上帝一定会让青蛙跳两次.那么只需要尽可能的构造L+1就行了.那么就需要求多少个L+1就行了.还有就是需要记录上一次跳的距离,如果上一次跳的距离加上这次的距离小于L+1的话,那么上次一定会跳到当前这个点,而不是跳到上次那个点,所以更新一下上次的距离.也就是这两种情况: 1)上一步pr

jqzoom是一款基于jQuery的图片方法插件. 使用方法:1.引入jQuery与jqzoom,jqzoom.css 2.准备两张一大一小大小相同的图片,小图片放在<img>标签的"src"属性里,给img标签加个<a>标签,<a>标签的"href"属性链向大图片 参数说明:zoomWidht: 小图片所选区域的宽度. zoomHeight:  小图片所选区域的高度. zoomType: 默认值为standard.如果设为rev

部分api 1.访问网站 driver.get("http://www.baidu.com"); 或者 driver.navigate().to("http://www.baidu.com"); 2.操作浏览器窗口 //声明一个point对象,两个150表示浏览器的位置相对于屏幕的左上角(0,0)的横坐标距离和纵坐标距离 Point point = new Point(150, 150); //声明dimension对象,两个500表示浏览器窗口的长度和宽度 Dim

前言: 今天2月最后一天,写一篇jQuery的几个实例,算是之前前端知识的应用.写完这篇博客会做一个登陆界面+后台管理(i try...) 一.菜单实例 最开始的界面: 点击菜单三后的界面: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> <style> .left