题目来源:数学建模算法与应用第二版(司守奎)第一章习题1.4 题目说明 作者在答案中已经说明,求解上述线性规划模型时,尽量用Lingo软件,如果使用Matlab软件求解,需要做变量替换,把二维决策变量化成一维决策变量,很不方便.(原答案附末尾) 这里我们可以采用matlab的cvx工具箱进行编写,会简化代码并提升可读性 clc;clear; format short; % 初始数据 w = [18 15 23 12]; r = [3100 3800 3500 2850] .* w; s = [4

原文地址为:Matlab绘制三维曲面(以二维高斯函数为例) 寒假学习了一下Python下的NumPy和pymatlab,感觉不是很容易上手.来学校之后,决定继续看完数字图像处理一书.还是想按照上学期的模式,边看边实现书中的算法.上学期看的时候,是用C语言实现的,发现写程序太耗时间了,所以决定还是学习下Matlab吧(寒假莫有学会Python中的那些库应用...) 经过两天的学习,终于看完了一本关于Matlab的基础书.对于Matlab有了一个基本的了解,感觉Matlab最大的优势在于能够快速的将

plot 功能 绘制二维图形的最基本函数. 语法 //x为向量时,以x的元素值为纵坐标,x的序号为横坐标绘制曲线. //x为矩阵时,以其序号为横坐标,按列绘制每列元素值相对于其序号的曲线. polt(x) //以x 元素为横坐标值,y 元素为纵坐标值绘制曲线 plot(x,y) //以公共的x 元素为横坐标值,以y1,y2,… 元素为纵坐标值绘制多条曲线 plot(x,y1,x,y2,…) 其他属性参数: 符号 作用 符号 作用 符号 作用 符号 作用 y 黄 - 实线 . 点 < 小于号 m

之前用了ZXing的Delphi版本,运行自带的例子,速度非常慢,与安卓版本的相比查了很多,因此打算使用集成jar的方法,但是总觉得美中不足. 经过一番研究,基本上解决了问题. 主要有两方面的优化: ​​第一个优化是启动的时候,设置帧率.​ Firemonkey 原生二维码扫描优化 编辑删除转载 2016-08-05 00:03:46 标签:二维码扫描firemonkeydelphi移动开发android 之前用了ZXing的Delphi版本,运行自带的例子,速度非常慢,与安卓版本的相比查了很多

一个不错的PHP二维数组排序函数简单易用存用 传入数组,传入排序的键,传入排序顺序 public function array_sort($arr,$keys,$type='asc') { $keysvalue = $new_array = array(); foreach ($arr as $k=>$v){ $keysvalue[$k] = $v[$keys]; } if($type == 'asc'){ asort($keysvalue); }else{ arsort($keysvalue)

Android项目实战(二十八):使用Zxing实现二维码及优化实例 作者:听着music睡 字体:[增加 减小] 类型:转载 时间:2016-11-21我要评论 这篇文章主要介绍了Android项目实战(二十八):使用Zxing实现二维码及优化实例,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下. 前言: 多年之前接触过zxing实现二维码,没想到今日项目中再此使用竟然使用的还是zxing,百度之,竟是如此牛的玩意. 当然,项目中我们也许只会用到二维码的扫描和生成两个功能,所以不必下载完整的

常用的二维图形命令: plot:绘制二维图形 loglog:用全对数坐标绘图 semilogx:用半对数坐标(X)绘图 semilogy:用半对数坐标(Y)绘图 fill:绘制二维多边填充图形 polar:绘极坐标图   bar:画条形图 stem:画离散序列数据图    stairs:画阶梯图 errorbar:画误差条形图 hist:画直方图 fplot:画函数图 title:为图形加标题 xlabel:在X轴下做文本标记 ylabel:在Y轴下做文本标记 zlabel:在Z轴下做文本标记

PHP一维数组的排序可以用sort(),asort(),arsort()等函数,但是PHP二维数组的排序需要自定义. 以下函数是对一个给定的二维数组按照指定的键值进行排序,先看函数定义: function array_sort($arr,$keys,$type='asc'){ $keysvalue = $new_array = array(); foreach ($arr as $k=>$v){ $keysvalue[$k] = $v[$keys]; } if($type == 'asc'){

Bomb Game Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 806    Accepted Submission(s): 392 Problem Description John and Jack, two mathematicians, created a game called "Bomb Game" at spa

<?php $arrayData = array( array("name"=>"泰山", "age"=>"23"), array("name"=>"黄山", "age"=>"43"), array("name"=>"嵩山", "age"=>&qu

1.首先讲一下如何用hist画二维直方图 x=[- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - ] [a,b]=hist(x,); a=a;%/le

口胡一种别的解法: 三重退背包,g1[j]k]表示不选x的选了j件物品,体积为k的方案数,g[0][0] = 1 , g1[j][k]=dp[j][k]-g1[j-1][k-a[x]] 然后按这样再退三层,最后看g3[10][87]的方案数是否非0即可,这样复杂度是O(50*50*50*10*87) 如果直接枚举删掉的数,然后用可行性二维01背包做 复杂度是O(50*50*50)*O(n*10*87) 再加上bitset优化第二维 复杂度/32 ,由于n比较小,所以也差不多 /* 在n个数里找到

题意:      给你一个有向图,然后求从起点到终点的最短,但是还有一个限制,就是总花费不能超过k,也就是说每条边上有两个权值,一个是长度,一个是花费,求满足花费的最短长度. 思路:       一开始写了一个mark[i][j]第i个点花费j状态的spfa,TLE了,然后又优化了下,就是先反向搜索一遍简单最短路(以花费为权值)然后用这个结果在mark[][]二维的最短路里面剪枝用,结果还是超时了,然后又尝试了下优先队列,结果900+ac险过,我把自己的第一个优化去掉,结果跑了800+,哎!对于

题面传送门 一道非常有意思的题(大概可以这么形容?) 首先看到这类一个点想一个区域内连边的题目可以很自然地想到线段树优化建图,只不过这道题是二维的,因此需要使用二维线段树优化建图,具体来说,我们外层开一棵大线段树维护 \(x\) 轴下标区间,大线段树上每个节点又套了个小的动态开点线段树,每次我们从一个点向一个矩形连边时就在动态开点线段树上找到对应的区间并从这个点向这些区间中连边,不难发现这个做法点数是 \(\mathcal O(n\log^2n)\) 级别的,边数是 \(\mathcal O(m

这节有几个显示窗口的控制函数,可以调整视口,创建子窗口,最小化为图标,设置图标名称,隐藏显示等. gluOrtho2D (xwmin, xwmax, ywmin, ywmax); // 定义二维裁剪窗口 glViewport(xvmin, yvmin, vpWidth, vpHeight); // 指定视口参数 其中,视口内的显示坐标由gluOrtho2D定义.如下例: 显示窗口为600*300,屏幕被glViewPort分割成4个视口,每块是300*150每个视口里的坐标是由glOrtho2D

二维图 ezplot('sin(x)');%默认范围 ezplot('sin(x)',[-4 4]);%自己设定范围 三维图 ezmesh('x*x+y*y');%默认范围

最近在处理 Matlab 中的三维矩阵的时候,遇到了一个问题: 假如m 为 5*5*5的矩阵,如果以第三个维度为基础,分割为5个不同的矩阵 m1,m2,m3,m4,应该如何解决? 解决方法:eval函数,具体用法如下: for i = 1:5 m(:,:,i) = rand(5,5); end for i=1:5 name=['m',num2str(i,'%d')]; %可根据实际情况使用%02d 等格式符 eval([name,'=m(:,:,i)']) end 运行结果: >> test

MATLAB的conv2函数实现步骤(conv2(A,B)): 其中,矩阵A和B的尺寸分别为ma*na即mb*nb ① 对矩阵A补零,第一行之前和最后一行之后都补mb-1行,第一列之前和最后一列之后都补nb-1列(注意conv2不支持其他的边界补充选项,函数内部对输入总是补零): ② 将卷积核绕其中心旋转180度: ③ 滑动旋转后的卷积核,将卷积核的中心位于图像矩阵的每一个元素,并求乘积和(即将旋转后的卷积核在A上进行滑动,然后对应位置相乘,最后相加):下面分别是shape=full, same

function  bc = binary_conversion(a)  %这是灰度值二值化转换函数,阈值为平均值j=imread(a);             %读取灰度图像   j=double(j);             %将图像转换为小数浮点型(double)[m,n]=size(j);             %获取图像的长宽(m,n)s=sum(sum(j));             %图像像素值求和a=s/(m*n);                  %计算像素平均值a=

MATLAB的conv2函数实现步骤(conv2(A,B)): 其中,矩阵A和B的尺寸分别为ma*na即mb*nb ① 对矩阵A补零,第一行之前和最后一行之后都补mb-1行,第一列之前和最后一列之后都补nb-1列(注意conv2不支持其他的边界补充选项,函数内部对输入总是补零): ② 将卷积核绕其中心旋转180度: ③ 滑动旋转后的卷积核,将卷积核的中心位于图像矩阵的每一个元素,并求乘积和(即将旋转后的卷积核在A上进行滑动,然后对应位置相乘,最后相加):下面分别是shape=full, same

1.m先max(x)求出每列最大值,返回行向量,再max对行向量求出最大值,就是max(max(x)). 注意:max(x),不管x是行列向量,只要是向量,那么就返回一个值. 2.先x(:)转为按列的列向量,然后max,就是max(x(:)).