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我也要
1、下载后将文件放到当前figure目录下（也就是当前工作区间中）。
2、打开figure图，输入magnify，然后右键选中想要放大的区域（按着右键不要动），然后可以使用‘<’和‘>’缩放方法范围，‘+’和‘-’缩放放大比例，看着放大的小图满意后松开右键即可。（这一过程网上都管他们叫固化）
3、然后用tools>edit plot就可以移动小图到你想放在的地方了。
参考的网址：
http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/5961-magnify
Blender点云渲染实战：用Geometry Nodes快速搞定论文配图（附Cycles渲染技巧）
本文详细介绍了如何利用Blender的Geometry Nodes系统，高效地将三维点云数据转化为高质量的科研论文配图。通过实战步骤，从数据导入、节点化几何处理、材质赋予到Cycles渲染引擎的优化设置，手把手教你制作出专业、美观的可视化图像，助力科研成果展示。
matlab图像局部放大，放大镜
matlab 局部放大 放大镜
【CTFhub】——hate_php2021
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MATLAB图中图绘制（局部放大图）
MATLAB图中图绘制（局部放大图） 方法1 使用magnify工具 magnify工具可以实现对绘制的figure手动选择区域，并且可以选择多个放大区域。 下载magnify.m，可以点击上面的链接下载或者可以拷贝附件的代码magnify.m，保存到。然后放到工作目录下（也就是和绘图的程序同一目录。） 绘制一张图figure. 保证前两个工作完成，输入magnify，接着就可以选择放大区域了，右键选中想要放大的区域，可以使用‘<’和‘>’缩放方法范围，‘+’和‘-’缩放放大比例，松开右键确认
ROS开发者的福音：用Anaconda虚拟环境解决Python包冲突（附完整配置流程）
本文为ROS开发者提供了使用Anaconda虚拟环境解决Python包冲突的完整方案。通过分析冲突根源，详细介绍了Miniconda安装、专用环境创建以及核心桥梁包的配置流程，并阐述了“混合环境运行”与“纯虚拟环境构建”两种实战工作流，帮助开发者实现ROS核心与特定Python库的和谐共存，从而提升开发效率和项目可维护性。
Anasys Workbanch实战解析：齿轮接触强度有限元分析全流程
本文详细解析了在Anasys Workbanch中进行齿轮接触强度有限元分析的全流程。从模型简化、材料赋予、接触对设置，到网格划分艺术、非线性接触求解调试，再到结果后处理与工程解读，提供了避开常见陷阱的实战经验，旨在帮助工程师精准评估齿轮强度与疲劳寿命。
Matlab绘图基本——局部放大图
之前写论文的时候，出图用到了局部放大图，当时网上搜到了一个比较好用的函数：magnify.m文件。源自MathWorks社区，下载解压，画完图后载入该文件即可。 1、鼠标停放在想放大的区域，按住右键，此时鼠标点击处出现类似放大镜的方框，可以移动选择要放大的区域，通过'<'和'>'缩小或扩大方框范围，通过'-'和'+'键减小或增加局部缩放比例，调整到自己想到的区域和缩放大小，松开右键即...
从SGX到TDX：英特尔机密计算的技术演进与选型指南
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Matlab制作局部放大图——magnify源码
magnify源码 步骤： 1、先将magnify.m函数复制到包含图片的文件夹下。 2、plot出你要做局部放大图的图片，运行magnify.m（我没表达清楚的话可以看源码中加粗的Example） 3、右键选中想要放大的区域（按着右键不要动），然后可以使用‘’缩放方法范围，‘+’和‘-’缩放放大比例，看着放大的小图满意后松开右键即可 function magnify(f1) % %magnify(f1) % % Figure creates a magnification box when under
从零实现反激式电源仿真：LTspice高级应用实例
深入解析反激式开关电源的建模与仿真过程，利用LTspice实现从零搭建电路，精准验证电路仿真效果，提升电源设计效率与可靠性。
【AI理论学习】手把手推导扩散模型：Diffusion Models（DDPM）
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Matlab画一个局部放大的图中图
照旧感谢原作者，分享者们，阿门！ 以下三种方法，以下分别介绍。 第一种：magnify是个动态放大镜，固化后可以用tools>edit plot移动小图，能选取多个局部图，这个方法不错 用法：打开figure图，输入magnify，左键动态选取查看，ctrl+左键固化，也可右键固化，‘’缩放方法范围，‘+’和‘-’缩放放大比例 原帖：http://www.mathworks
SOC估算方法之（OCV-SOC+安时积分法）
此方法主要参考。
matlab画一个局部放大的图中图（总结）
照旧感谢原作者，分享者们，阿门！ 以下三种方法，szlqq345喜欢用第一种的。 第一种：magnify是个动态放大镜，固化后可以用tools>edit plot移动小图，能选取多个局部图，这个方法不错 用法：打开figure图，输入magnify，左键动态选取查看，ctr
迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册(内含HL7和ASTM)
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这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目，保存在这里方便以后使用直接下载
matlab画图坐标放大_matlab画一个局部放大的图中图（总结再总结）
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4d7c97a00101i7k5.html照旧感谢原作者，分享者们，阿门！以下三种方法，szlqq345喜欢用第一种的。第一种：magnify是个动态放大镜，固化后可以用tools>edit plot移动小图，能选取多个局部图，这个方法不错用法：打开figure图，输入magnify，左键动态选取查看，ctrl+左键固化，也可...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
matlab画图坐标放大_matlab画一个局部放大的图中图（总结）
照旧感谢原作者，分享者们，阿门！以下三种方法，szlqq345喜欢用第一种的。第一种：magnify是个动态放大镜，固化后可以用tools>edit plot移动小图，能选取多个局部图，这个方法不错用法：打开figure图，输入magnify，左键动态选取查看，ctrl+左键固化，也可右键固化，‘’缩放方法范围，‘+’和‘-’缩放放大比例第二种：用起来也很方便，缺点是只能框选一处，不能选取多...
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder
【matlab】画一个局部放大的图中图
以下三种方法，szlqq345喜欢用第一种的。 第一种：magnify是个动态放大镜，固化后可以用tools>edit plot移动小图，能选取多个局部图，这个方法不错 用法：打开figure图，输入magnify，左键动态选取查看，ctrl+左键固化，也可右键固化，‘<’和‘>’缩放方法范围，‘+’和‘-’缩放放大比例 原帖：http://www.mathwork...
matlab画一个局部放大的图中图（转）
第一种：magnify是个动态放大镜，固化后可以用tools>edit plot移动小图，能选取多个局部图，这个方法不错 用法：打开figure图，输入magnify，左键动态选取查看，ctrl+左键固化，也可右键固化，‘’缩放方法范围，‘+’和‘-’缩放放大比例 原帖：http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/5961
怎样利用MATLAB制作图中图(局部放大图片)
利用MATLAB局部放大图片，绘制图中图
MATLAB绘图—如何局部放大图
标题MATLAB绘图—如何局部放大图 直接上代码，先 仅局部放大绘图 N=20000; i=1:1:N; a=sqrt(100)*randn(1,N/4); b=randn(1,N); c=[a,b]; h1=plot(i,c(i),':.m','LineWidth',0.7); legend(h1,'signal') xlabel('t/s');ylabel('signal'); xlim([0,20000]); % 设置坐标轴范围 ylim([-40,80]); title('signal') %生
matlab画一个放大图中图
matlab画一个放大图中图1 magnify介绍2 具体思路3 具体步骤4 参考 1 magnify介绍 magnify是个动态放大镜，固化后可以用tools>edit plot移动小图，能选取多个局部图，这个方法不错 2 具体思路 下载magnify，官网下载地址：官网下载，因为需要翻墙下载，我把下载好的程序包已经存在网盘，大家可以直接下载：magnify 密码：c0be 下载后将文件...
matlab用figure新建一张画布,在MATLAB的figure图中画局部放大的图中图
在MATALB绘图中，有时会遇到这样的情况，需要通过放大figure图的局部，针对细节加以说明。例如：在给定的尺度下有两条或多条曲线难以区别，此时就需要对其进行局部放大来加以区分。参考网上的解决方法1总结了以下方法21、利用magnify函数2、利用axes函数方法一源自MathWorks社区，利用magnify.m文件，可以登录MathWorks帐号后下载magnify函数(没有帐号可以直接注册...
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