关于预测控制中动态矩阵控制的程序，比较简单，可运行

图像矩阵matlab代码LFW_API 设计师：赵俊波，武汉大学，在清华大学智能图像和文档处理国家实验室工作。 联络电话： + 86-18672365683 介绍 为了更好地在Wild Benchmark中使用Labeled Faces，我提供了三个版本的代码，即C ++，python和Octave。 限制和不受限制的配置均已实现。 以“ unrest”命名的文件用于不受限制的配置，而具有“ rest”的文件则针对受限制的配置。 C ++版本 本征 Eigen是用于线性代数的C ++模板库：矩阵，向量，数值解算器和相关算法。 您应按照本教程安装Eigen： 我们的输入和输出特征矩阵都是使用Eigen :: MatrixXd或Eigen :: VectorXd构造的。 在项目上安装Eigen之后，您可以像在Matlab中一样简单地编写矩阵！ 开始吧 请注意，首先应在LFW中提取图像上的特征，然后将特征构建为“ dict”类的堆栈，其中包括考虑每个人的姓名，其图像编号和该人的提取特征矩阵。 您可以看到如何在两个.cpp文件中构造此类。 此外，您可以将要素矩阵设为行顺序或列顺序。 行排序矩阵

这是为代码“all_data_classification.m”分类的图像生成混淆矩阵的代码。 通过使用训练区域“5_class_test.csv”和图像“all_class.csv”将其分为5个类。 借助混淆矩阵，可以计算分类准确度。

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matlab矩阵运算|如何随机打乱 MATLAB 矩阵中的行？docx文档，中文教程下载。

图像矩阵matlab代码scikit-粗糙集 这是一个基于的MATLAB代码的粗集特征约简算法的实现。 还提供了与scikit-learn软件包的集成。 安装 可以使用Python的pip实用程序轻松安装该软件包。 用法 用法非常简单，与scikit的功能选择模块相同： from scikit_roughsets . rs_reduction import RoughSetsSelector import numpy as np y = np . array ([[ 1 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1 ]]). T X = np . array ([[ 1 , 1 , 1 , 1 , 0 , 0 , 0 , 0 , 1 , 1 , 0 , 1 ], [ 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 ], [ 1 , 0 , 1 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 1 , 0 , 0 ], [ 0 , 0 , 0 , 1 , 1 , 1 , 1 , 0 , 1 , 0 ,

图像矩阵matlab代码贝叶斯 MATLAB代码可运行维稳健的MCMC来进行分层贝叶斯反演，如Dunlop，Iglesias和Stuart撰写的《分层贝叶斯能级集反演》所述。 提供了三个示例正向模型：直接点观测，地下水流模型和电阻抗层析成像模型。 提供了以下文件： run_mcmc.m ，在文件开头定义的参数（网格分辨率，样本数量，先前的平滑度等）下执行MCMC。 可选地，输出可以显示为数字。 长度比例参数和一些傅立叶模式的痕迹保存在内存中。 gaussrnd.m根据给定的平滑度参数alpha，反比例尺参数tau和网格大小N，从本文概述的高斯先验生成2D样本。该样本在傅立叶空间中提供，并重整为N ^ 2 * 1向量。 make_lvl.m取一个代表连续函数的方阵，以及两个级别的阈值，返回代表分段常数函数的矩阵。 阈值函数采用的值在此文件中定义。 ell.m选择适当的正向模型，将阈值函数映射到输出测量值。 这三个模型包含在model_id.m，model_gwf.m和model_eit.m中。 model_id.m对分段常数字段进行直接观察。 观察是在J点的正方形网格上进行的。 J在文件

矩阵与数值分析课程的数值实验题目，是用matlab自己编写的，绝无重复

将任何阶 (>0) 的矩阵 3D 张量（欧几里得或笛卡尔张量）转换为另一个坐标系% % 参数：（输入） % intensor - 输入张量，转换前； 应该是一个 3 元素% 向量、3x3 矩阵或 3x3x3x... 多维数组，每个% 维度包含 3 个元素。 % % Tranmatrix - 变换矩阵，包含方向的 3x3 矩阵% 旧坐标系和新坐标系之间的余弦。 % % 参数：（输出） % otr - 转换后的输出张量； 具有与输入张量相同的维度。

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