alaclp的专栏

打开文件： C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\MathWorks\MATLAB\R2012a\mexopts.bat 修改内容如下：@echo offrem MSVC100OPTS.BATremrem    Compile and link options used for building MEX-filesrem

Matlab的遗传算法实现，可作为进一步改进的框架

Gedit是一个轻量级编辑器，支持Linux和Windows下，通过安装插件、设置程序文件格式和自定义命令，可以将其打造为具有Notepad++类似功能的程序集成开发环境。

鉴于许多Matlab调用Java方法不够具体的问题，结合Matlab调用Java存在版本限制问题，使用GCJ编译Java程序，为Matlab提供调用Java对象方法的具体实践指导。

Matlab中使用Java api绘图图形并保存为jpeg格式

Linux下修改Matlab配置文件支持C++ 11标准以生成mex

Matlab中特征向量间距离矩阵的多线程mex程序

Matlab中利用mex编译Opencv实现画板绘图功能

C++基于矢量图形库cairo绘图图形.

实时股票获取API内容目录：股票数据的获取目前有如下两种方法可以获取:1.http/javascript接口取数据2.web-service接口1.http/javascript接口取数据1.1Sina股票数据接口以大秦铁路（股票代码：601006）为例，如果要获取它的最新行情，只需访问新浪的股票数据接口：http://hq.sina

与其他矩阵库相比，Eigen（Visit）相比，Eigen只需要拷贝所有include文件到制定位置，无需编译即可使用;此外，用法上模仿Matlab矩阵操作;上述特点，使其具有很好的实用性。附上测试代码，以便学习和使用。

来源：    最近在做一个关于分布式人脸识别的研究，利用MATLAB自带工具箱（distcomp）实现分布式计算从而达到提高人脸识别速度的效果。今天下午对采用分布式架构和不采用分布式架构的两种表情识别算法进行了测试。在只创建4个分布式任务的情况下，时间有很明显的提高，而且对算法的识别率没有任何影响。    利用MATLAB实现分布式计算的前提是配置好 MATLAB Distribute

；我的实验室有五台双核Pentium D 925计算机，这正适合用来做分布式或并行式计算。我打算只调用那些计算机中的一个核参与计算，留下一个核可以让其他人正常地使用该计算机。我们在这里将会介绍Matlab中Distributed Computing Toolbox的基本使用方法，目标是实现简单的分布式计算。Distributed Computing Toolbox就是分布式计算工具箱，简称

Matlab遗传算法性能测试程序

用Matlab编写GEP程序  2010-12-24 21:25:49|  分类： 我眼看GEP |  标签：基因表达  轮盘赌选择  基因表达式编程  gep  expression   |字号大中小 订阅本人是完全自学GEP的，由于时间紧张，又无人指导，所以用Matlab编写的GEP程序。下面，首先，我将具体给出GEP的流程及实现算法；其次，将我在编写过程中遇到

本来想把算法写成一个DLL的形式，这样既可以在控制软件中方便调用，又可以在Matlab中通过调用外部DLL的形式对算法进行仿真分析，所以需要了解Matlab调用外部DLL的方法，但是后来发现Matlab调用DLL只支持用C语法写成的DLL，C++的一些关键特性如类、继承等都不支持，用起来的话局限性很大的，还不如单独再用M文件把算法再写一遍进行仿真呢。这里把Matlab调用DLL的过程记录一下吧，以

mexopts.bat文件存放位置：C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\MathWorks\MATLAB\R2012a内容编辑示例：@echo offrem MSVC100OPTS.BATremrem    Compile and link options used for building MEX-filesrem    us

为提高matlab程序运行速度，经常将核心程序编写为mex动态链接库；然而，经常情况下，在mex函数中分配的内存或句柄希望在mex函数调用完成后在后续函数调用中能够共享而不被释放，本程序方法为解决该问题提供了一种实现方案。利用mex的C实现方案，为实时应用提供了解决方案。 #include #include //全局内存空间static mxArray *persi

接上篇3.2 最小平方误差理论假设有这样的二维样本点（红色点），回顾我们前面探讨的是求一条直线，使得样本点投影到直线上的点的方差最大。本质是求直线，那么度量直线求的好不好，不仅仅只有方差最大化的方法。再回想我们最开始学习的线性回归等，目的也是求一个线性函数使得直线能够最佳拟合样本点，那么我们能不能认为最佳的直线就是回归后的直线呢？回归时我们的最小二乘法度量的是样本点到直线的坐标轴距离。

偏最小二乘法回归（Partial Least Squares Regression）[pdf版本]偏最小二乘法回归.pdf1. 问题这节我们请出最后的有关成分分析和回归的神器PLSR。PLSR感觉已经把成分分析和回归发挥到极致了，下面主要介绍其思想而非完整的教程。让我们回顾一下最早的Linear Regression的缺点：如果样例数m相比特征数n少（m（n*n矩阵）的秩小于特

1. 问题：1、上节提到的PCA是一种数据降维的方法，但是只对符合高斯分布的样本点比较有效，那么对于其他分布的样本，有没有主元分解的方法呢？2、经典的鸡尾酒宴会问题（cocktail party problem）。假设在party中有n个人，他们可以同时说话，我们也在房间中一些角落里共放置了n个声音接收器（Microphone）用来记录声音。宴会过后，我们从n个麦克风中得到了一组数据，i表

在这一篇之前的内容是《Factor Analysis》，由于非常理论，打算学完整个课程后再写。在写这篇之前，我阅读了PCA、SVD和LDA。这几个模型相近，却都有自己的特点。本篇打算先介绍PCA，至于他们之间的关系，只能是边学边体会了。PCA以前也叫做Principal factor analysis。1. 问题真实的训练数据总是存在各种各样的问题：1、 比如拿到一个汽车的样本，里面既

Mathematica和Matlab是两种不同的科学计算软件。如何在二者间最大程度地共享代码。采用C#编写动态链接库，利用两种语言的net调用机制，实现代码共享。

matlab里有关于集合运算的函数有如下的一些:intersect：集合交集 ismember ：是否集合中元素issorted：判断集合是否排序 (相关函数，sort：排序)setdiff ：集合差集 setxor ：集合异或(不在交集中的元素) union ：两个集合的并 unique ：返回向量作为一个集合所有元素(去掉相同元素)          举例如下：

Matlab实现的微分进化算法及优化函数测试

基于matlab mex的平面点集按重心逆时针排序算法，可用于求凸集，代码如下：