matlab极限代码PlotPub MATLAB中的发布质量图。 MATLAB是出色的工具。 它在学生，研究人员和教授中同样受欢迎。 如果将MATLAB用于项目/研究，则可能知道使用MATLAB创建发布质量图（PQG）并不容易。 您将必须调用十亿个set并get函数以创建具有所需高度，宽度，字体，线宽，颜色等的体面图形。在这里，我介绍PlotPub，它是MATLAB函数的集合和MATLAB类，使您可以修改MATLAB图形的几乎所有方面，并使用一个函数调用和简单的结构导出PQG。 v2.2的新功能 向出口添加了SVG和无花果（问题9）。 谢谢 添加了X / Y / ZTickLabels。 谢谢 。 修复了错误＃6。感谢。 修复了错误5。 v2.1的新功能 修复了用户提供的句柄的构造函数。 谢谢 。

Added a new function, setPlotProp2(hfig, opt) for compatibility with MATLAB line and patch functions.

v2.x的新功能 简单而优雅的面向对象方法：

分享一个linux基线检查脚本，基线核查脚本。 解决人工做极限核查太麻烦，枯燥等问题。 提高工作效率，提高工作质量。 下面简单介绍一下基线，基线扫描的内容。最后就是重磅大戏，自动化脚本，相信大家都喜欢用脚本解决繁杂的事情。 1.基线 即安全基线配置，诸如操作系统、中间件和数据库的一个整体配置，这个版本中各项配置都符合安全方面的标准。比如在系统安装后需要按安全基线标准，将新机器中各项配置调整到一个安全、高效、合理的数值。 2.基线扫描 使用自动化工具、抓取系统和服务的配置项。将抓取到的实际值和标准值进行对比，将不符合的项显示出来，最终以报告的形式体现出扫描结果 有的工具将配置采集和配置对比分开，通过自动化脚本采集配置后再通过特别的软件转换为适合人类阅读的文档 3.自动化脚本 .sh文件为执行文件。而.pl文件则包含着检查命令。 分享一个linux基线检查脚本，基线核查脚本。 解决人工做极限核查太麻烦，枯燥等问题。 提高工作效率，提高工作质量。 下面简单介绍一下基线，基线扫描的内容。最后就是重磅大戏，自动化脚本，相信大家都喜欢用脚本解决繁杂的事情。

linux开发环境 极限收缩版环境(ubuntu18.04.6下) 集成g++ make 基本工具 超小超快，我后面的虚拟机基本以这个做底包。 体积控制在4.2G 7z打包控制在1G内 现在888MB很不错的 用户密码 cuda:1 vnc:1

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab代码模型及运行结果

极限学习机是一种前馈神经网络算法，近年来在数据的分类与预测方面得到了广泛的应用。ELM的输入权重和隐含层偏置是随机生成的，这虽然省去了大部分训练的时间，但是不可避免的存在非最优或非必要的输入权重和偏置。为了提高预测与分量的准确率，利用差分优化算法对其进行参数优化。 内置一个数据，可以直接运行。

由于不确定因素多、电网规模大，原始蒙特卡洛模拟(MCS)在复杂电力系统可靠性评估中无法满足实时高效的要求。提出一种基于交叉熵(CE)的重要抽样与极限学习机(ELM)相结合的可靠性评估算法，一方面通过在系统抽样环节引入CE构建元件的最优概率分布，减小方差变化，加快指标收敛速度；另一方面，采用ELM对重要抽样的状态样本进行有监督学习，以所构建的网络学习模型替代传统非线性规划方法进行状态评估，提高单次系统状态评估的效率，从而实现快速可靠性评估。对IEEE RTS-79系统进行可靠性评估，与原始MCS和CE重要抽样的对比结果表明，在一定的误差范围内所提算法合理、有效，其计算效率较原始MCS和CE显著提高。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab代码模型及运行结果

BELMKN：贝叶斯极限学习机Kohonen网络 无监督的极限学习机（ELM）是一种用于特征提取的非迭代算法。 该方法应用于IRIS数据集以进行非线性特征提取，聚类预测，最后使用k-means进行聚类。 客观的 要使用Unsuoervised Extreme Learning Machine执行非线性特征学习，使用贝叶斯信息准则（BIC）预测数据集中的聚类数，最后使用k-means，自组织图/ Kohonen网络和EM算法进行聚类 模组 无监督的极限学习机：在此模块中，使用无监督的极限学习机执行数据集的特征提取。 这是具有单个隐藏层的非迭代算法，其中输入层和隐藏层之间的权重被随机初始化，并且使用目标函数计算隐藏层和输出层之间的权重。 因此，可以保证收敛于全局最小值。 贝叶斯信息准则：贝叶斯信息准则是一种统计方法，使用d来找出数据集中的聚类数。 它使用期望最大化（EM）算法来查找数据集中的

目前能找到的最小的Windows10系统了，原作者还有一个306M的但链接已经失效。系统版本位1607 LISB,内部版本14393.0，文件大小为366MB，安装之后占用C盘1.52GB（不包括虚拟内存）。

函数极限的复合运算法则与变量替换公式.docx