遗传算法并行 % ga函数 options = gaoptimset('Generations', 200,... %设置迭代次数 'PopulationSize', 50,... % 设置种群大小 'UseParallel', true,... % 是否并行 'Vectorized', 'on'); % 指定函数是否向量化 [bestchrom,~,~,~,~,~] = ga(@FitnessFcn, nVars, [],[],[],[],[

ATL技术内幕ATL技术内幕ATL技术ATL技术内幕内幕

深入解析ATL(第2版)_pdf版本，是能找到的最清晰的版本了。

基于VS2019ATL做的OutLook2019插件，点击右上角关闭按钮的WM_CLOSE消息被转换成SC_MINIMIZE，防止误关闭OutLook收不到邮件。VS2019编译通过后使用。

这里有一点一定要注意，因为为无向图，因此邻接矩阵一定要是关于对角线对称的，即Aij=Aji（且对角线上元素Aii=0），两点之间相互无向连接，有向图可以不为对称矩阵（有方向） 方法及函数： 1.推荐matlab一个图论很好用的包Graph and Network Algorithms，官网有函数介绍https://www.mathworks.com/help/matlab/graph-and-network-algorithms.html 这里搬一个知乎很不错评论的demo，仅供参考（参考链接文末一起放出）： %% Matlab 无向图 % 生成数据,A和邻接矩阵的形势相似 A = magi

matlab里调用mexw64的同名函数就可以了。用法和.m的函数一样。其实.mexw64文件是c文件在matlab中使用编译器编译出来的文件。 matlab运行c++代码需要进行mex编译。从网上下载的matlab程序实例通常包含的是.mexa64，是linux环境编译而成的，windows不能使用。所以windows环境需要重新编译成.mexw64格式。过程如下： 在matlab命令行输入: >>mex -setup c++（之前的c好像不能用或者不好用，最好是C） 在matlab命令行输入：>>make 如果过程出现Error内容如下： 使用 'MinGW64 Compiler (C)'

版本：9.0.30729.4148 Microsoft Visual C++ 2008 SP1 Redistributable Package (x64) 安装在未安装 Visual C++ 2008 的计算机上运行使用 Visual C++ 开发的 64 位应用程序所需的 Visual C++ 库的运行时组件。 此软件包安装 C Runtime (CRT)、Standard C++、ATL、MFC、OpenMP 和 MSDIA 库 的运行时组件。对于支持并行部署模式的库（CRT、SCL、ATL、MFC 和 OpenMP），这些运行时组件安装在支持并行程序集的 Windows 操作系统版本的本机程序集缓存中，这一缓存也称为 WinSxS 文件夹。

文章目录1.0高斯牛顿法1.1注意：1.1.1雅可比矩阵 Jacobian matrix1.1.2残差 residual，表示实际观测值与估计值(拟合值)之间的差1.2方法核心1.3 联合实际相机估计问题思考：1.4 保证算法收敛的机制1.5 效果优缺点分析1.5阻尼高斯牛顿法2.0 LM方法matlab练习程序（高斯牛顿法最优化） 1.0高斯牛顿法 链接：https://blog.csdn.net/wuaini_1314/article/details/79562400 推导过程可以参考 http://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/

本文原创，转载请引用https://blog.csdn.net/baidu_38306313/article/details/104310931 代码已上传到GitHub：https://github.com/yufeifeiyu/Matlab-Deep-Learning-Toolbox-CNN-Water-image-recognition 文章目录摘要1 引言2 数据集3 网络模型4 实验流程4.1 数据预处理4.2 数据标记4.3 训练集和测试集的生成5 实验结果6 总结和展望7 参考文献 摘要 本文是基于matlab深度学习工具箱来设计卷积神经网络用来对图像上的水体部分进行识别，并生

DevExpress日历控件，支持日本和历PS:DevExpress版本为13.1.5