Advertisement

L-曲线MATLAB代码-Notes: 日常学习记录,应有尽有w

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
这段笔记包含了使用MATLAB进行L-曲线方法应用的日常学习记录,内容详实全面,适合需要深入研究正则化参数选择问题的学习者参考。 日常笔记记录如下: - 2020年9月8日:L-曲线的MATLAB代码学习。 - 2020年9月9日:SDRAM与DDR的工作原理研究。 - 2020年9月20日:在安装了Linux操作系统的PC端构建并使用QEMU运行ARMLinux,以及ARM汇编的学习记录;信号与系统及DSP的课程笔记整理。 - 2020年10月2日:高数学习心得添加。 - 2020年10月20日:STM32开发板及其相关ARMv7架构(Cortex-M系列)的基础知识汇总,包括其编程环境和硬件结构的介绍。 - 2020年12月19日至12月30日期间: - 添加了关于shell脚本、arm单片机makefile以及命令行编译方法的学习笔记; - 探讨了类Unix环境下通用微控制器(MCU)开发环境的构建与使用,涵盖8051, AVR和ARM架构(ST, TI, Atmel)等不同平台; - 对Hashcat或John the Ripper工具用于密码破解的基本操作进行了入门级指导; - 研究了固态硬盘SSD内部工作原理的相关内容。 - 掌握基于Ruby及Ruby on Rails的web开发框架知识,以及加密算法和密码学基础理论。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • L-线MATLAB-Notes: w
    优质
    这段笔记包含了使用MATLAB进行L-曲线方法应用的日常学习记录,内容详实全面,适合需要深入研究正则化参数选择问题的学习者参考。 日常笔记记录如下: - 2020年9月8日:L-曲线的MATLAB代码学习。 - 2020年9月9日:SDRAM与DDR的工作原理研究。 - 2020年9月20日:在安装了Linux操作系统的PC端构建并使用QEMU运行ARMLinux,以及ARM汇编的学习记录;信号与系统及DSP的课程笔记整理。 - 2020年10月2日:高数学习心得添加。 - 2020年10月20日:STM32开发板及其相关ARMv7架构(Cortex-M系列)的基础知识汇总,包括其编程环境和硬件结构的介绍。 - 2020年12月19日至12月30日期间: - 添加了关于shell脚本、arm单片机makefile以及命令行编译方法的学习笔记; - 探讨了类Unix环境下通用微控制器(MCU)开发环境的构建与使用,涵盖8051, AVR和ARM架构(ST, TI, Atmel)等不同平台; - 对Hashcat或John the Ripper工具用于密码破解的基本操作进行了入门级指导; - 研究了固态硬盘SSD内部工作原理的相关内容。 - 掌握基于Ruby及Ruby on Rails的web开发框架知识,以及加密算法和密码学基础理论。
  • 安卓-个人
    优质
    安卓代码-个人日常学习记录是由一名安卓开发爱好者创建的学习分享平台,专注于记录和分享个人在安卓开发过程中的点滴经验和知识心得。 AndroidEveryDayPractice 是个人每日安卓学习代码的提交项目。 该项目是本人在学习过程中所编写并提交的代码集合,感兴趣的可以关注支持,并共同交流探讨。 主要包括: - 自定义控件练习 - RxJava系列库的学习与使用 - 各种热门GitHub库的应用实践 - 材质设计新特性的探索(动画、控件、提示等) - 学习安卓过程中遇到的问题和解决方案分享 - 各类技巧汇总
  • L-线MATLAB-Var_LDDMM: Var_LDDMM
    优质
    Var_LDDMM是基于L-曲线准则优化参数的变分低剂量CT图像重建MATLAB实现。此工具结合了Landweber迭代与正则化方法,用于改进低剂量下的医学影像质量。 这是本段落的MATLAB实现代码Var_LDDMM,由Hsi-Wei Hsieh等人开发。 该软件包提供了一些工具,用于对表示为离散杂乱分布的几何形状(例如点云、离散面或三角形表面)进行微分配准、插值和压缩操作。 参考文献: 如果您使用此代码进行研究,请引用我们的论文: @article{hsieh2019diffeomorphic, title={Diffeomorphic Registration of Discrete Geometric Distributions}, author={Hsieh, Hsi-Wei and Charon, Nicolas}, journal={Mathematics Of Shapes And Applications}, volume={37}, pages={45}, year={2019}, publisher={World Scientific} } @article{hsieh2019metrics, title={Metrics, quantization and registration in varifold spaces}, author信息在此省略 }
  • Jenkins离线部署套装(
    优质
    本套件专为Jenkins离线环境设计,包含安装与配置所需全部资源,助力开发者在无网络条件下顺畅进行持续集成与交付。 Jenkins 是一款开源的持续集成和持续部署工具,在软件开发流程中的应用非常广泛。它能够自动化构建、测试以及部署任务。“jenkins离线部署套装”包含了所有你需要的组件,以便在没有网络连接或受限网络环境中安装配置 Jenkins。 1. **Jenkins 安装与配置** 离线部署套装通常包括Jenkins服务器可执行文件、必要的插件及相关的配置文件。下载后,在目标机器上运行该可执行文件进行安装。你可以选择默认路径或者自定义位置来安装,然后启动服务并根据提示设置初始管理员密码。 2. **离线插件管理** Jenkins 的一大优点是其丰富的插件生态体系。套装通常会提供一个预先打包的压缩包,内含常用插件,在无网络连接情况下也可进行安装。在Jenkins 管理界面上传这些 .hpi 文件即可完成离线安装。 3. **工作流定义** Jenkins 支持通过脚本或复杂多阶段流程来自动执行任务。确保你的工作流不依赖于外部网络资源,比如使用本地的源代码仓库和构建工具等。 4. **安全配置** 在无网络连接环境下进行Jenkins 安全设置尤为重要。需要配置强密码策略、启用SSL加密、限制用户访问权限,并且采用合适的认证机制如LDAP或 Active Directory集成。同时可以设定防火墙规则,仅允许必要IP地址访问 Jenkins 服务器。 5. **持续集成与部署** 实现CICD是Jenkins的核心功能之一。通过插件(例如 Git 插件)监听代码仓库的变化来自动触发构建任务,执行测试,并根据情况选择蓝绿或灰度发布等方式进行应用部署。 6. **监控和日志管理** 为了确保 Jenkins 的稳定运行,需要关注其性能及错误日志。离线套装可能包含用于监控状态的工具以及收集分析日志的插件等资源。 7. **备份与恢复策略** 在无网络连接或受限环境中进行数据安全保护至关重要。定期备份Jenkins 数据(包括配置和构建历史记录)是必要的,离线部署套装可能会提供相关的指南和支持以帮助在需要时恢复到已知良好状态。 总结来说,“jenkins 离线部署套装”为没有网络连接或者受限的环境提供了全面的支持工具与资源,使你能够顺利地搭建并运行Jenkins 实现高效的持续集成和持续部署。正确使用该套件可以创建一个稳定、安全且功能完备的 Jenkins 环境来满足各种开发需求。
  • 移动APP MUI——稍微些不人意哈~
    优质
    MUI是一款移动应用日记APP,虽然它提供了一定程度上的便利和个性化设置,但在用户体验及功能完善度方面还有待提升。 这是一款简单的移动应用APP——日记,使用MUI框架开发了几个界面。
  • 线.pdf
    优质
    《线性代数学习记录》是一份详细的学习笔记和心得总结,涵盖了向量空间、矩阵运算及特征值理论等内容,旨在帮助学生深入理解抽象概念并掌握实际应用技巧。 大学线性代数课程笔记,方便自己未来查询,也希望能帮助大家!
  • MATLAB
    优质
    《MATLAB学习记录》是一份详细跟踪和总结个人使用MATLAB进行编程与数据分析过程中的心得、技巧及常见问题解决方法的学习笔记。 1. 标量 2. 矩阵的迹:矩阵对角线元素之和 3. length(p) 函数返回 p 矩阵所有维度上的最大长度。例如,p = sdpvar(4,9); x = length(p),结果为 x = 9 4. eye(m,n) 功能:生成 m×n 的单位矩阵 5. yalmip 定义矩阵 - 使用 sdpvar 定义决策变量 P = sdpvar(3,3) + diag(sdpvar(3,1)); X = [P P; P eye(length(P))] + 2*trace(P); Y = X + sum(sum(P*rand(length(P)))) + P(end,end)+hankel(X(:,1)) 例子:这里定义了矩阵 P。
  • ESL Notes: 课堂
    优质
    ESL Notes: 课堂记录是一款专为英语作为第二语言的学习者设计的应用程序,帮助用户记录并整理学习过程中的要点和难点,提高学习效率。 我在教授ESL课程,并整理了相应的课程笔记。如果有任何意见或建议,请随时联系我!
  • Tikhonov正则化与L线Matlab实现
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB的代码库,用于实现Tikhonov正则化方法及其L曲线准则的应用。通过该工具包,用户能够有效地解决不适定问题,并优化参数选择以获得最佳解。 Tikhonov正则化,也称为岭回归,在机器学习与统计学领域用于解决过拟合问题的一种技术。它通过在损失函数中添加一个约束项(通常为权重矩阵的Frobenius范数或L2范数)来限制模型复杂度,从而避免过度复杂的模型导致的数据过拟合现象。这有助于减少模型方差,并提高其泛化能力。 使用Matlab实现Tikhonov正则化一般包括以下几个步骤: 1. **数据准备**:需要准备好训练集与测试集,其中包含输入变量(自变量)和对应的输出变量(因变量)。可以利用`load`函数加载预存的数据或者手动创建数据矩阵。 2. **定义正则化参数**:选择合适的正则化参数λ是关键。较大的λ会使模型更简单,而较小的λ可能导致欠拟合问题。通过交叉验证来确定最佳的λ值是一个常见的策略。 3. **构建优化目标函数**:在Matlab中可以创建一个包含预测误差(如均方误差)和L2范数乘以正则化参数λ的目标函数。例如,如果X表示输入数据,y代表输出数据,w为权重向量,则该函数可表达如下: ```matlab J = (y - X*w)*(y - X*w) + λ*sum(w.^2); ``` 4. **求解最小化问题**:使用Matlab的优化工具箱中的`fminunc`或`lsqnonlin`函数来找到使目标函数值最小化的权重向量w。这些函数会自动执行梯度下降法或其他迭代方法以完成任务。 5. **绘制L曲线**:为了确定最佳正则化参数λ,可以绘制L曲线图,即残差平方和与正则项之和随不同λ变化的关系图。理想情况下,在该曲线上找到一个拐点作为最优的λ值,因为它平衡了模型复杂度与拟合程度。 6. **评估及预测**:利用最佳权重向量w对测试数据进行预测,并通过计算均方误差、决定系数R^2等指标来评价模型性能。 Tikhonov正则化是控制机器学习中模型复杂性的有效方法,而L曲线图则是选择合适正则化参数的有力工具。在Matlab这样的数值处理软件环境下实现这些概念有助于建立更加稳定且具有更强泛化的预测模型。
  • L-线MATLAB-mAP:修改后的mAP计算
    优质
    这段MATLAB代码实现了一种改进版的平均精度(mAP)计算方法,适用于目标检测任务性能评估。它基于L-曲线准则优化了传统mAP的计算方式,提升了算法评价的准确性与可靠性。 这项工作在2020年IWSSIP会议上进行了介绍。如果您使用此代码进行研究,请考虑引用以下文献: @INPROCEEDINGS{padillaCITE2020, author={R. {Padilla} and S.L. {Netto} and E.A.B. {da Silva}}, title={A Survey on Performance Metrics for Object-Detection Algorithms}, booktitle={2020 International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP)}, year={2020}, pages={237-242} } 新版本包括所有COCO指标,支持其他文件格式,并提供了一个指导评估过程的用户界面。此外,它还提供了STT-AP指标来评估视频中的对象检测性能。