matlab建立汽车模型代码Traffic_Light_Classifier 介绍 交通灯分类器使用计算机视觉技术为交通灯图像构建分类器！ 给定的交通灯图像数据集，其中三个灯之一亮：红色、黄色或绿色。 分类步骤 在提供的笔记本中，我们将对这些图像进行预处理，提取有助于区分不同类型图像的特征，并使用这些特征将交通灯图像分为三类：红色、黄色或绿色。 任务将分为几个部分： 加载和可视化数据。 任何分类任务的第一步都是熟悉数据； 我们需要加载交通灯的图像并将它们可视化！ 预处理。 输入图像和输出标签需要标准化； 即所有的输入应该是相同类型的数据和相同的大小，输出应该是一个数字标签。 这样，我们可以使用相同的程序分析所有输入图像，并且我们知道最终对新图像进行分类时会期望什么输出。 预处理的标准化图像 特征提取。 我将从每张图像中提取一些特征，用于区分和分类这些图像。 特征应该是一维向量，甚至是单个值，提供有关图像的一些信息，可以帮助将其分类为红色、黄色或绿色交通灯。 特征提取步骤示例 分类和可视化错误。 最后，我们将编写一个函数，使用我们的特征对任何交通灯图像进行分类。 此函数将接收图像并输出标

徽标到标题 给定一个标志，制作一个固定大小的标题。 安装 这个模块是通过 npm 安装的： $ npm install logo-to-header 示例用法 var logoToHeader = require ( 'logo-to-header' ) ; logoToHeader ( data , type , opts , callback ) ;

给定一个混淆矩阵作为输入，该函数计算感兴趣的主要统计数据（包括宏 AVG 和 microAVG）： 'name' 'classes' 'macroAVG' 'microAVG' 精度// / xo 特异性 // / / xo 灵敏度 / / / xo 准确度 / / / xo F1-score // / / xo

子空间识别的MOESP多变量输出误差状态空间方法[SS,SSMAT, A,B,C,D, Results_summary] = moesp_with_Data(u, y) 根据测量的（N × ny）输出矩阵识别可观察的子空间， y 带有 N 个采样点和 ny 变量，以及对应的 N × nu 输入矩阵，u。 这个函数依赖于 (moesp.m) by Yi Cao " https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/19728-multivariable-subspace-identification--moesp " 使用这个新函数，您可以从给定数据中识别子空间，而不是模拟生成的数据。 例子： % 输入和输出的示例数据在“inputs_and_outputs.mat”中提供load('inputs_and_outputs.mat') %

GLDM 计算给定图像的灰度差异方法概率密度函数。 该技术通常用于提取数字乳房 X 光照片的统计纹理特征。 有关灰度差异法的详细信息，请参阅以下论文JK Kim 和 HW Park，“用于检测数字化乳房 X 光照片中微钙化的统计纹理特征”，IEEE Trans。 医学。 图像。 18, 231-238 (1999)。 Matlab 编程新手可以查看“SampleUsage.m”文件，了解脚本“GLDM.m”的使用方法。 已经熟悉Matlab编程的可以直接使用脚本“GLDM.m”。

NURBS是用于表示和设计几何的行业标准工具。 它们为标准解析形状（例如圆锥曲线）和自由形状形状提供了一种通用的数学形式，并且提供了设计多种形状的灵活性。

扑克 给定一定的牌顺序，分析两个玩家中的哪一个赢得了扑克游戏

要求：1）以命令行格式运行：ip_test subnet/mask ip_addr 其中ip_test为程序名；subnet为子网号；mask是一个数值，代表子网掩码连续1的个数；ip_addr是要测试的ip地址。 例如，要测试的IP地址为202.113.16.10，子网号为202.113.16.0，子网掩码为255.255.255.0 2）判断subnet和ip_addr的合法性（注意考虑全面，比如以下IP均为不合法 123..2.1 123.23$.2.1 123.12345.2.1 123.23.45.2.1 3）判断掩码的合法性 4） 在IP地址合法的前提下，判断ip_addr是否属于子网subnet 5）输出命令行中的IP是否合法，掩码是否合法（可适当给出不合法原因）以及ip_addr是否属于子网subnet。

使用分治法，进行筛选