探索 Neurolab：Matlab newff 函数的替代方案

提升效率的setdiff替代方案：这是一个在Matlab开发中提高效率的方法，用于计算两组正整数的差值，相比内置函数setdiff，这种方法速度更快。特别是在需要大量循环调用的情况下，其优势尤为明显。

在升级所有旧脚本以适用于Matlab R2014b的过程中，我发现有时需要在使用R2012b时生成新的默认颜色图。这个函数返回一个蓝-绿-橙-黄颜色图，模仿但不完全匹配Matlab R2014b中引入的默认parula颜色图。

虽然SP工具箱的“conv”函数在处理长度较短的线性卷积时非常有效，但当信号长度增大时，使用FFT可以更快地计算卷积。选择智能FFT大小（即仅包含小素数作为其素数因子的大小）通常可以显著降低成本。Qconv通过调用包含的cfft.m提供了这一功能。值得注意的是，选择合适的p值，例如p = 5，往往可以提高计算效率。以下是一个演示Qconv在处理大信号时的应用示例： >> N1 = 463902； N2 = 123456； >> X = randn(N1, 1); Y = randn(N2, 1); >> tic; Xc = qconv(X,Y); toc %-- 计算长度为N1 + N2 - 1的FFT所需的时间。

在SQL查询中，除了常见的LIKE子句外，还有其他实现模糊查询的方法：通过PATINDEX函数进行查询 select from table where patindex '%字符%' a > 0 或者使用CHARINDEX函数进行查询 select from table where charindex '字符' a > 0

matlab批量替换代码时尚MNIST目录Fashion-MNIST是的商品图片数据集-包含60,000个示例的训练集和10,000个示例的测试集。每个示例都是一个28x28灰度图像，与来自10个类别的标签相关联。我们计划将Fashion-MNIST作为原始机器学习算法的直接替代品，以进行性能基准测试。它与MNIST具有相同的图像大小和训练/测试数据集结构。这是一个数据外观的示例（每个类占用三行）：我们为什么做Fashion-MNIST原稿包含很多手写数字。AI / ML /数据科学社区的成员喜欢此数据集，并将其作为验证其算法的基准。实际上，MNIST通常是研究人员尝试的第一个数据集。他们说：“如果它在MNIST上不起作用，那么它将根本不起作用。”“好吧，如果它确实可以在MNIST上运行，那么在其他系统上仍然可能失败。”认真的机器学习研究人员认为，我们正在考虑用Fashion-MNIST替代MNIST的一些充分理由：MNIST过于简单，卷积网络在MNIST上可以达到99.7％，经典的机器学习算法也可以轻松达到97％。查看并阅读。

bwareafilt2是MATLAB 2014b中提供的一个新函数，用于从二值图像中提取最小对象中的n个最大对象。它是bwareafilt函数的替代品，具有更高效的运行性能和更好的对象提取能力。用户可以通过调用bwareafilt2函数来实现对图像处理过程中的对象筛选与提取操作。

PL/SQL Developer 9.0.2版本附带了一个破解文件，用于技术交流和测试目的。若需其他用途，请考虑支持正版软件。

在MATLAB中，pwr(x, p) 等效于 x.^p，但对于标量、整数或半整数 p，pwr 更加高效（假设 x 不是稀疏矩阵）。这种替代方案提供了在特定情况下更高效的计算性能，尤其是当 p 是整数或半整数时，pwr 可以显著减少计算开销。

Oracle新版中不再支持WM_CONCAT函数，可创建自定义函数作为替代。