输入矩阵是 3x3。 它仅适用于“ZYX”序列。 函数“dcm2angle”在 Airspace 工具箱中的 Matlab 2012b 中可用，它也启用其他序列。 但是，如果您没有访问该工具箱的权限，那么……这才是开始:-)。 包括一个例子。

Linux操作之输入输出重定向和管道 作者：佚名 出处：中国自学编程网收集整理 发布日期：2008-07-12 　　Unix下使用标准输入stdin和标准输出stdout，来表示每个命令的输入和输出，还使用一个标准错误输出stderr用于输出错误信息。这三个标准输入输出系统缺省与控制终端设备相联系在一起的。因此，在标准情况下，每个命令通常从它的控制终端中获取输入，将输出打印到控制终端的屏幕上。 　　 　　但是也可以重新定义程序的输入 stdin和输出stdout，将它们重新定向。最基本的用法是将她们重新定义到一个文件上去，从一个文件获取输入，输出到另外的文件中等。 　　 　　$ ls > ls.out 　　 　　$ cat < ls.out 　　 　　这种输入输出重定向带来了极大的灵活性，可以将输出结果记录下来，也可以将程序所需要的输入使用文件提前准备就绪，这样一来多次执行就不需要重新输入。 　　 　　$ echo “ today is “ > out 　　 　　$ date >> out 　　 　　使用 >>标记表示输出结果采用添加的方式，将结果附加在文件out后面，而不是简单的将原有文件重新覆盖的方式。 　　 　　更为灵活的方式是将输入输出和一个执行命令联系起来，而不是一个固定的文件。 　　 　　$ ls -l | grep mbox 　　上面的命令，将 ls -l的输入作为grep的输入，这种方式称为管道。Unix提供了很多功能强大的小命令，但使用管道将这些命令组合起来，就形成了非常强大的工具组合，能完成非常复杂的工作。 　　 　　Unix系统提供了一些特殊的设备文件，用在一些特殊情况下。例如一个特殊设备文件为/dev/null，永远无法写满，写入的内容被系统立即丢弃。如果不想看到程序的输出，可以使用它作输出。 　　 　　$ make world > /dev/null 　　去除了屏幕输出，使整个程序执行过程非常平静。 　　

SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种游戏理论方法，用于解释任何机器学习模型的输出。 它使用博弈论中的经典Shapley值及其相关扩展将最佳信用分配与本地解释联系起来（详细信息和引文，请参见）。 安装 Shap可以从或 安装： pip install shap or conda install -c conda-forge shap TreeExplainer的树集成示例（XGBoost / LightGBM / CatBoost / scikit-learn / pyspark模型） 尽管SHAP可以解释任何机器学习模型的输出，但我们已经为树集成方法开发了一种高速精确算法（请参见）。 XGBoost ， LightGBM ， CatBoost ， scikit-learn和pyspark树模型支持快速的C ++实现： import xgboost import shap # load JS visualization code to notebook shap . initjs () # train XGBoost model X , y

可调式集成稳压电源 输入：AC 220V 输出：Uo=3-18V,Iomax=3A,△Uo(p-p)<=5mv,Sr<=0.003 功能：通过旋钮可调节输出电压，可显示输出电压值

转换PIVMat格式的ncorr输出文件的函数。 提供了一个工作示例。

1、 设定开关工作频率：f=60kHz，输出电流Io=1A；根据变压器，输入、输出电压求实际最大占空比Dmax=0.457； 　　2、 计算Toff、Ton： 　　Toff=1/f*(1-Dmax)=9.05   Ton=1/f*Dmax=7.62 　　3、 计算输出峰值电流： 　　4、 根据反激式输出波形，来计算输出电容量： 　　由上图波形可知：Io减少、Uo也减小，即输出电解电容主要维持t1到t2时间段电压。设输出纹波为120mV则： 　　5、 纹波电流，一般取输出电流的5%～20%，即Inppl=20%*1=0.2A实际每个电解电容的纹波电流为0.2A，故满足设计

STM32四路PWM输出,输出20%，40%，60% ，80% 占空比的PWM波

MasterCAM 后处理文件直接输出Mach能识别的代码

本范例实现了按用户输入的比例尺输出全幅地图为图片。

我很确定我的这个工作正常。 请摆弄 GA 输入以调整收敛速度等。如果它运行正确，请告诉我。 我真的是 MATLAB 的新手（以及所有编程）。 这个遗传算法 (GA) 用于验证我在大学最后一年项目中使用的算法（我会在完成后更新它，只是在惩罚函数或等效程序方面遇到困难）。 **对于那些不熟悉遗传算法的人......** 我提供的是最基本的遗传算法之一，是目前正在研究的基础。 【5分钟学会GA的基础】( http://www.obitko.com/tutorials/genetic-algorithms/ )。 多年来，已经开发出许多更高级的调整（[Deb等人]（ http://www.iitk.ac.in/kangal/ deb_research.shtml ）。如果您想查看更多当前的 GA（以及更一般的多目标进化算法），我建议您查看 [Coello Coello's Reposito