Matplotlib在一张画布上画多个图的两种方法，plt.subplot,plt.subplots。 目录回顾plt.subplots()画法plt.subplot()画法保存 回顾 之前也用过plt.subplots()在一张图上画过多个图，今天看到用plt.subplot()的画法想着也来实现下，同时也发现了两者之间的优缺点，感觉subplot()更便捷一点。其实两者都是别人写好的库函数，只要理解好库函数的传递参数的参数，合理的将自己传入的参数整理，两者都容易上手的。 这里我用的是jupyter notebook 画的，工具挺多的。 plt.subplots()画法 import mat

如果运行不通，可尝试不直接点击“运行”，而是点击“运行并前进”按钮。 这个MATLAB函数将灰度图像I中的强度值映射到J中的新值，使得1%的数据在I的低强度和高强度下饱和。对图像f中任意像素的灰度值x进行变换，得到图像f 中对应像素的灰度值XF。 具体的算法步骤如下： i. Set adjustment linearity value; ii. Read in the image to be processed and assign it to I; iii. Assign image data to R. Change the original image into a monochrome image and keep the red color. Use the function imadjust to adjust the gray level of R, and the result returns R1; iv. Assign image data to G. Change the original image into a monochrome image and keep the green color. Use the function imadjust to adjust the gray level of R, and the result returns G1; v. Assign image data to B. Change the original image into a monochrome image and keep the blue color. Use the function imadjust to adjust the gray level of R, and the result returns B1; vi. Get RGB image after transformation; vii. Draw R, R1, G, G1, B, B1 images and observe the results of linear gray-scale transformation. 结果一般。 版权声明：本文为CSDN博主「灵泉matlab」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_31434537/article/details/104562388

破解收费软件的几种方法，有追踪码，爆破等几种常用及不常用的方法。

三种方法获取外网（公网）IP =================================== 第一种：使用Winsock控件(MSWINSCK.OCX),这种方法目前是最好的，占用资源少，速度快且不会出错。第二种：使用Microsoft Internet Transfer 控件(MSINET.OCX)，这个需要延时判断，在执行上一个请求的时候再次获取会出错（不过可以自己加入判断）。第三种：使用Microsoft Internet Control控件(IeFrame.dll)，这个方法因为使用了IE内核，很吃内存，一个小程序，内存暴涨一百KB，而且还无法销毁占用内存，由于因为微软的关系，目前好像还没有找到低内存的方法。有网友说可以做成ActiveX Dll这种方式，调用完毕就自动销毁，相对内存占用就能得到及时释放。还有说IE8的内核就不存在这个问题，但是我测试感觉效果没办法。

作业罢了摆着看的

运行下面的脚本，建立测试数据库和表值参数。 代码如下:–Create DataBase create database BulkTestDB; go use BulkTestDB; go –Create Table Create table BulkTestTable( Id int primary key, UserName nvarchar(32), Pwd varchar(16)) go –Create Table Valued CREATE TYPE BulkUdt AS TABLE (Id int, UserName nvarchar(32), Pwd varchar(16))下面

基于STM32F103C8T6在keil5上，实现将printf重定向到串口的3种方法。编译后连接USART1即可直接使用！

本资源为深度学习课程设计 含课程设计完整过程的数据集以及实验报告 可供参考 由matlab代码编写构建双层CNN卷积神经网络识别Minist的手写体数据，其中将不断改进的代码跟另外使用工具函数编写的另一个CNN程序结果比较，有一个较为直观的运行效果对比。能够很好的看出程序设计的优劣。使用的是双层卷积神经网络，后向传播用的是随机梯度下降及其优化版本。 适用于CNN初学者以及希望更进一步的学习者。 dataset是MNIST。这里层的概念是指convolution+pooling 函数说明： read_label和read_image分别为读取标签和图像数据点的函数 convolve是实现卷积的函数，pool是实现池化的函数 SGD_MSGD是主函数，把minibatch设为1就是SGD，大于1就是MSGD OPTIMAL是优化版的主函数，OPTIMAL_FINALE是最终优化版的主函数，toolbox是用工具箱函数写的CNN，用于对比之前函数的运行效果。 SGD_MSGD，OPTIMAL，OPTIMAL_FINALE，toolbox都可以直接运行得到答案

主要介绍了C#防SQL注入代码的三种方法，有需要的朋友可以参考一下

python 四种方法解析重建二叉树，七种方法遍历二叉树 四种方法解析重建二叉树包括： 1、通过对象实例的左右儿子方法重建 2、通过键盘输入先序遍历重建 3、通过先序遍历的列表重建 4、通过层序遍历列表重建 七种方法遍历 递归方法前、中、后序遍历 堆栈方法前、中、后序遍历 队列层序遍历 并有打印显示二叉树方法