MATLAB 3

本文通过几个示例展示了如何使用MATLAB进行矩阵创建、组合、元素选取及文件的保存与加载操作,并介绍了基本的矩阵运算指令。
1.
A=magic(3);
B=zeros(3,1);
C=rand(3,4);
D=[A,B;C];
a=D(:,1);
b=D(:,3);
save E:/homework D;
a,b
a =
    8.0000
    3.0000
    4.0000
    0.2290
    0.9133
    0.1524
b =
    6.0000
    7.0000
    2.0000
    0.0782
    0.4427
    0.1067

2.
load('homework.mat')
E=D';
E;
E =
    8.0000    3.0000    4.0000    0.2290    0.9133    0.1524
    1.0000    5.0000    9.0000    0.8258    0.5383    0.9961
    6.0000    7.0000    2.0000    0.0782    0.4427    0.1067
         0         0         0    0.9619    0.0046    0.7749

3.
F=eye(4);
G=triu(F);
G;
G =
     1     0     0     0
     0     1     0     0
     0     0     1     0
     0     0     0     1

4.
H=rand(4,5);
I=H(1:3,1:3);
c=find(I>0.3);
J=I(c);
J;
J =
    0.9421
    0.5752
    0.8212

植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
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