基于Matlab实现SVM留一法实验代码-XuanzhuanSVM

基于Runge-Kutta法的Matlab代码，用于求解微分方程。该方法基于一阶Runge-Kutta法，也称为欧拉法。

分享一段用于图像分割的Matlab代码，该代码利用一维灰度直方图信息自动确定分割阈值，实现图像分割。代码经过测试，能够成功运行。

这是一个经典SVM算法的Matlab程序，适用于各种利用Matlab进行数据SVM仿真的实验。

这个代码库收录了机器学习中常用的方法，包括手写SVM算法的MATLAB实现。该库将持续更新，用户可以从源代码中获取详细的用法信息。每个文件夹包含的主要工作如下：1. Gan：通过TensorFlow生成手写数字图像。2. Cnn：通过TensorFlow识别数字验证码，可用于解决验证码对自动爬虫的障碍。请注意，我使用网络上的Python代码作为训练/测试数据集来生成验证码。

这段代码提供了一个使用最大熵法进行图像分割的Matlab实现方案。 核心功能： 计算图像直方图，为最大熵分割提供数据基础。 迭代优化熵值，寻找最佳分割阈值，将图像分为前景和背景。 输出分割后的二值图像，清晰展示分割结果。 代码优势： 结构清晰，注释完整，易于理解和修改。 算法实现高效，能够快速得到分割结果。 可作为图像处理学习和研究的参考。

zn法matlab代码 本项目提供目标感知深度跟踪（TADT）方法的Matlab实现代码，以及图形绘制代码。 主要内容 TADT跟踪器代码 图形绘制代码 (即将推出) 引用 如果您发现该代码对您的研究有所帮助，请引用以下出版物： 李欣，马超，吴宝元，何振宇，杨明-。在IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR）的会议记录中，2019年。 Bibtex： @inproceedings {TADT，作者= {李新和马，赵和吴，宝源和何，振宇和杨明H}， title = {可识别目标的深度跟踪}， booktitle = {IEEE计算机视觉与模式识别会议}，年= {2019} } ## 联系方式如果您对代码有任何建议，请联系李鑫邮箱：[电子邮件地址]主页：[主页地址] 安装 克隆GIT存储库：$ git clone [git仓库地址] 运行 启动Matlab并导航到存储库运行演示脚本以测试跟踪器：| >> demo_TADT

牛顿法在 MATLAB 中的实现

该Matlab代码实现了cg法，用于图信息协同过滤的实验。代码重点在于一致性和可扩展性的方法，通过不同的数据集进行验证，确保算法的有效性和效率。

实验报告的标题是“实验一复数ADT的设计与实现”，这是一项关于数据库的入门实验，使用Access作为实验工具。实验的主要目的是设计并实现一个复数的抽象数据类型（ADT），包括其基本操作，如构造、加法、减法、乘法、除法以及输出。实验在特定的硬件和软件环境下进行，要求学生熟悉C语言编程。 复数的ADT定义为一个包含实部和虚部的数据结构，通常表示为z=a+bi的形式，其中a是实部，b是虚部，i是虚数单位。在实验中，复数被定义为一个结构体，包含两个浮点型成员变量，代表实部和虚部。实验的主要任务包括： 设计并实现复数ADT，包括数据对象和数据关系的定义。 编写主程序来调用复数ADT的操作函数。 输入测试数据，对程序进行调试并验证预期结果。 程序设计中，复数的ADT被命名为ADT comple，包含了五个基本操作： creat(z)：创建一个复数。 outputc(z)：输出复数。 add(z1, z2)：求两个复数的和。 sub(z1, z2)：求两个复数的差。 mul(z1, z2)：求两个复数的积。 div(z1, z2)：求两个复数的商。 实验步骤或程序代码中，使用了结构体Complex来表示复数，包含了两个浮点型成员变量realpart和imagepart。接着定义了五个函数，分别对应于上述的基本操作。例如，Add函数实现了复数的加法，Sub函数实现了复数的减法，以此类推。这些函数都接收两个Complex类型的参数，执行相应的运算，并返回一个新的Complex对象。 通过这个实验，学生可以深入理解复数的概念，掌握抽象数据类型的设计原则，以及如何在实际编程中实现这些概念。此外，实验还强调了测试数据的重要性，通过输入不同的复数并进行运算，可以确保程序的正确性。在数据库入门的背景下，这个实验可能作为基础，帮助学生建立基本的计算思维和编程技能，为进一步学习数据库管理系统，如Access，打下坚实的基础。通过这样的实践，学生能够更好地理解和应用数据库中的数据处理原理，如存储和操作复数这样的复杂数据类型。