[转]总结一下做文章的方法

最新推荐文章于 2025-07-24 11:56:09 发布
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文章标签： matlab
本文讨论了使用MATLAB创建三维空间图的重要性，并指出对于复杂的图表手工绘制非常困难。通过使用MATLAB可以有效地辅助论文撰写，使得论文内容更加直观且易于理解。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

http://blog.youkuaiyun.com/tangl_99/archive/2008/09/17/2941016.aspx

有很多三维空间图，如果不用matlab，是很难手工绘画出来的。当文章能够以严谨的数学语言阐述道理之后，又能参入各种生动的 motivation, example，直观图表，这个时候的文章要中一般的三流国际会议是没有问题的

iteye_4195
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2024年度总结：寻找平衡
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Matlab学习笔记：界面使用
xnglan的博客
07-22 378
摘要：本文详细介绍了MATLAB界面的核心功能区域及使用方法。主要内容包括命令窗口的直接运算、工作区的变量管理、当前文件夹的路径操作、编辑器的脚本编写与调试、绘图窗口的数据可视化、应用程序选项卡的交互工具，以及实时编辑器的文档创建功能。文章提供了各模块的典型操作示例和实用技巧，如命令窗口的clc清屏、工作区的变量保存、编辑器的断点调试等，并推荐初学者从命令窗口操作开始逐步学习。最后还介绍了界面布局保存、快捷键等定制技巧，帮助用户高效使用MATLAB开发环境。
基于Matlab传统图像处理技术的车辆车型识别与分类方法研究
ZSW1218的博客
07-23 591
随着计算机视觉和图像处理技术的发展，车辆检测与识别已经成为智能交通系统中的一个重要研究方向。传统图像处理方法通过对图像进行预处理、特征提取、分类与识别，提供了一种无需复杂深度学习模型的解决方案。本研究基于MATLAB平台，采用传统图像处理技术，提出了一种新的车辆车型识别与分类方法。通过背景差分、图像灰度化、二值化、形态学处理等多种传统图像处理技术，对车辆图像进行处理，提取车辆的特征信息。进一步地，通过对图像中车身区域的分析，结合车辆占比和边界检测等参数，对车辆进行分类。实验结果表明，该方法能够有效地从交通场
2025年7月Renewable Energy-冬虫夏草优化算法Caterpillar Fungus Optimizer-附Matlab免费代码
最新发布
weixin_44028734的博客
07-24 486
本期介绍一种创新元启发式算法——冬虫夏草优化算法Caterpillar Fungus Optimizer，CFO。以冬虫夏草独特的形成过程为灵感，阐述了所拟CFO的概念框架和模型构建。于在JCR 1区，中科院1区 SCI 能源领域冬虫夏草因其生长季节横跨冬夏两季而得名，是一种珍贵的传统中药材。冬虫夏草独特的形态是由冬虫夏草寄生在幼虫上形成的。一生要经历卵期、幼虫期、蛹期和成虫期。1. 初始化：和其他群优化算法一样，采用随机初始化。
双8无碳小车“cad【17张】三维图＋设计说名书
kejigongjiang的博客
07-20 1010
已知条件：场地在半张标准乒乓球台（长1525mm、宽1370mm）上，有3个障碍桩沿中线放置，障碍桩为直径20mm、长200mm的3个圆棒，两端的桩至中心桩的距离为（350±50）mm，要求所设计的小车绕中线上的3个障碍桩按双“8”字轨迹循环运行，并使小车尽可能提高完成双“8”字的绕行圈数。汽油和柴油的利用为世界工业发展奠定了深远的意义，但是随着工业化的发展，环境问题日益凸显，随着人们环保意识的增强，各种能源涌现出来，各种新能源技术得到了发展和应用，例如太阳能、水能、电能等[8][9]。
2025年7月Nature子刊-Adam梯度下降优化算法Adam Gradient Descent-附Matlab免费代码
weixin_44028734的博客
07-23 629
本期介绍一种新的基于数学的创新元启发式算法——Adam梯度下降优化算法Adam Gradient Descent Optimizer (AGDO)。AGDO受到Adam优化器的启发，利用渐进式梯度动量积分、动态梯度交互系统和系统优化算子三个规则来探索整个搜索过程。于在JCR 1区 SCI，Nature子刊。随机梯度优化在许多科学和工程学科中具有重要的实用价值。这些领域中的许多问题可以简化为以最大化或最小化特定标量值为目标的参数目标函数的优化。
2025年7月一区SCI-投影迭代优化算法Projection Iterative Methods-附Matlab免费代码
weixin_44028734的博客
07-23 768
本期介绍一种创新元启发式算法——投影迭代优化算法 Projection-Iterative-Methods-based Optimizer (PIMO)。PIMO是一种受投影迭代法启发的新型元启发式算法。于在JCR 1区，中科院1区 SCI投影法在约束优化中应用广泛，主要用于保证每次更新时解满足约束条件。通过这样的操作，可以避免解在优化过程中违反约束，从而导致不现实的结果。特别是在复杂约束的非线性优化问题中，投影法显示出其独特的优势。
Matlab学习笔记：逻辑基础
xnglan的博客
07-23 542
本文介绍了MATLAB中逻辑基础的核心内容，包括逻辑值的概念、关系运算符和逻辑运算的使用方法，以及逻辑索引和条件控制语句的应用。通过示例代码演示了如何利用逻辑操作进行数据筛选、条件判断和流程控制，并介绍了常用的逻辑函数如find、all和any等。这些知识点为处理复杂数据分析任务提供了基础，也为后续学习结构体等高级数据结构奠定了基础。逻辑操作是MATLAB编程实现智能决策的关键工具，掌握这些内容能显著提升数据处理效率和代码质量。
用OpenCV做文章摘要
03-14
### 使用OpenCV实现文章自动摘要提取 要使用OpenCV进行文本摘要生成，实际上涉及多个阶段的技术组合。OpenCV本身主要用于计算机视觉任务，如图像处理和分析，在文本摘要方面并非直接适用工具。 对于文本摘要生成的任务，通常会依赖自然语言处理(NLP)技术而不是OpenCV。然而，如果目标是从图像中的文字内容生成摘要，则可以先利用OCR技术从图片中提取文本，再借助NLP模型完成摘要工作[^1]。 #### 文本检测与识别 为了从图像中获取文本信息，可按照如下方式操作： - **安装必要的库** 需要在环境中安装`opencv-python`, `pytesseract`(用于调用Tesseract OCR引擎)，以及任何所需的NLP包比如`transformers`或`summarize`等。 ```bash pip install opencv-python pytesseract transformers summarize ``` - **读取并预处理图像** ```python import cv2 def preprocess_image(image_path): image = cv2.imread(image_path) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) return thresh ``` - **执行OCR以提取文本** ```python from PIL import Image import pytesseract def ocr_extract_text(preprocessed_img): text = pytesseract.image_to_string(Image.fromarray(preprocessed_img)) return text.strip() ``` 此时已经获得了原始文档的文字版本，下一步就是对其进行总结概括。 #### 自动生成摘要 一旦有了纯文本形式的文章内容之后，就可以运用各种现成的API或者训练好的机器学习/深度学习模型来进行自动化摘要了。 这里提供一种简单的方法——基于Transformers库中的预训练模型来创建摘要: ```python from transformers import pipeline def generate_summary(text_content): summarizer = pipeline('summarization') summary = summarizer(text_content, max_length=130, min_length=30, do_sample=False)[0]['summary_text'] return summary ``` 综上所述，虽然OpenCV不是专门用来做文本摘要的框架，但是可以通过它配合其他技术和工具链达成目的。首先通过OpenCV加上Tesseract来做OCR转换；接着把得到的数据交给合适的NLP组件去做最终的内容压缩和提炼。
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