关于matlab 调用R语言的问题,急~~~ 300C

最近写一个算法,由于要用到一个R的扩展包(老师要求加的实验),我目前已经算法已经用matlab写好了
所以准备从matlab中直接掉R的函数,但是出现如下的问题,使用的statconn(R(D)com)的方式,
我的配置如下:
matlab 2012a
R 3.12
win7系统
问题如下:

openR
Error using openR (line 68)
Cannot connect to R.
Error using COM.StatConnectorSrv_StatConnector/Init
Error: Object returned error code: 0x80040031
坑了一天了,跪求大牛们指点

3个回答

网上那个许可过期的方法已经试了,不行啊

Csdn user default icon
上传中...
上传图片
插入图片
抄袭、复制答案,以达到刷声望分或其他目的的行为,在CSDN问答是严格禁止的,一经发现立刻封号。是时候展现真正的技术了!
其他相关推荐
matlab 怎么调用树莓派上的指定摄像头

## 1、问题描述 我的树莓派上连接俩个摄像头,一个是自带的摄像头,一个是另买的通过usb 连接的摄像头,通过malab进行摄像头调用的时候,只能调用一个系统指定的摄像头 ## 2、请问,怎么指定我想要的那个摄像头呢? ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201812/30/1546146713_7431.jpg)

如何在matlab上利用PRCC方法对R0做敏感性分析?

我正在做一个传染病模型。我已经推导出了基本再生数R0的公式,现在我想分析它对公式中不同参数的敏感性。我想l利用PRCC(偏序相关系数) 分析 (我想使用拉丁超立方体采样 - 我不确定) 。如何使用 MATLAB 进行此类灵敏度分析?有没有相应的代码

Matlab如何编写数据处理的m文件?

一个数据矩阵,最后一行是标准数据,分不同的列来处理,在一列中如果数据 大于等于该列的标准数据,则**标准数据/该数据**,如果数据小于该列的标准数据,则**该数据/标准数据**,也就是每一列的数据和最后一个比较,小的数是分子,大的数是分母,然后返回处理后的矩阵。![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202004/24/1587691401_771733.png)这个是我自己写的错的答案

求助pscad调用MATLAB中的模糊pid程序修改方法

这个是书本资料和网上都有的一段模糊控制的代码 现在我想要在pscad中调用MATLAB中的这个模糊pid控制的程序,两个输入三个输出 具体应该怎么修改上面的这段代码 还有就是 关于量化因子和比例因子这两个要怎么用 希望各位前辈能指导下 在这里真的非常感谢 %Fuzzy Tunning PID Control clear all; close all; a=newfis('fuzzpid'); %新建模糊推理系统 a=addvar(a,'input','e',[-3,3]); %Parameter e 添加模糊语言变量 a=addmf(a,'input',1,'NB','zmf',[-3,-1]); a=addmf(a,'input',1,'NM','trimf',[-3,-2,0]); %添加 a=addmf(a,'input',1,'NS','trimf',[-3,-1,1]); a=addmf(a,'input',1,'Z','trimf',[-2,0,2]); % 三角形的隶属函数 a=addmf(a,'input',1,'PS','trimf',[-1,1,3]); a=addmf(a,'input',1,'PM','trimf',[0,2,3]); a=addmf(a,'input',1,'PB','smf',[1,3]); a=addvar(a,'input','ec',[-3,3]); %Parameter ec a=addmf(a,'input',2,'NB','zmf',[-3,-1]); a=addmf(a,'input',2,'NM','trimf',[-3,-2,0]); a=addmf(a,'input',2,'NS','trimf',[-3,-1,1]); a=addmf(a,'input',2,'Z','trimf',[-2,0,2]); a=addmf(a,'input',2,'PS','trimf',[-1,1,3]); a=addmf(a,'input',2,'PM','trimf',[0,2,3]); a=addmf(a,'input',2,'PB','smf',[1,3]); a=addvar(a,'output','kp',[-0.3,0.3]); %Parameter kp a=addmf(a,'output',1,'NB','zmf',[-0.3,-0.1]); a=addmf(a,'output',1,'NM','trimf',[-0.3,-0.2,0]); a=addmf(a,'output',1,'NS','trimf',[-0.3,-0.1,0.1]); a=addmf(a,'output',1,'Z','trimf',[-0.2,0,0.2]); a=addmf(a,'output',1,'PS','trimf',[-0.1,0.1,0.3]); a=addmf(a,'output',1,'PM','trimf',[0,0.2,0.3]); a=addmf(a,'output',1,'PB','smf',[0.1,0.3]); a=addvar(a,'output','ki',[-0.06,0.06]); %Parameter ki a=addmf(a,'output',2,'NB','zmf',[-0.06,-0.02]); a=addmf(a,'output',2,'NM','trimf',[-0.06,-0.04,0]); a=addmf(a,'output',2,'NS','trimf',[-0.06,-0.02,0.02]); a=addmf(a,'output',2,'Z','trimf',[-0.04,0,0.04]); a=addmf(a,'output',2,'PS','trimf',[-0.02,0.02,0.06]); a=addmf(a,'output',2,'PM','trimf',[0,0.04,0.06]); a=addmf(a,'output',2,'PB','smf',[0.02,0.06]); a=addvar(a,'output','kd',[-3,3]); %Parameter kp a=addmf(a,'output',3,'NB','zmf',[-3,-1]); a=addmf(a,'output',3,'NM','trimf',[-3,-2,0]); a=addmf(a,'output',3,'NS','trimf',[-3,-1,1]); a=addmf(a,'output',3,'Z','trimf',[-2,0,2]); a=addmf(a,'output',3,'PS','trimf',[-1,1,3]); a=addmf(a,'output',3,'PM','trimf',[0,2,3]); a=addmf(a,'output',3,'PB','smf',[1,3]); rulelist=[1 1 7 1 5 1 1; 1 2 7 1 3 1 1; 1 3 6 2 1 1 1; 1 4 6 2 1 1 1; 1 5 5 3 1 1 1; 1 6 4 4 2 1 1; 1 7 4 4 5 1 1; 2 1 7 1 5 1 1; 2 2 7 1 3 1 1; 2 3 6 2 1 1 1; 2 4 5 3 2 1 1; 2 5 5 3 2 1 1; 2 6 4 4 3 1 1; 2 7 3 4 4 1 1; 3 1 6 1 4 1 1; 3 2 6 2 3 1 1; 3 3 6 3 2 1 1; 3 4 5 3 2 1 1; 3 5 4 4 3 1 1; 3 6 3 5 3 1 1; 3 7 3 5 4 1 1; 4 1 6 2 4 1 1; 4 2 6 2 3 1 1; 4 3 5 3 3 1 1; 4 4 4 4 3 1 1; 4 5 3 5 3 1 1; 4 6 2 6 3 1 1; 4 7 2 6 4 1 1; 5 1 5 2 4 1 1; 5 2 5 3 4 1 1; 5 3 4 4 4 1 1; 5 4 3 5 4 1 1; 5 5 3 5 4 1 1; 5 6 2 6 4 1 1; 5 7 2 7 4 1 1; 6 1 5 4 7 1 1; 6 2 4 4 5 1 1; 6 3 3 5 5 1 1; 6 4 2 5 5 1 1; 6 5 2 6 5 1 1; 6 6 2 7 5 1 1; 6 7 1 7 7 1 1; 7 1 4 4 7 1 1; 7 2 4 4 6 1 1; 7 3 2 5 6 1 1; 7 4 2 6 6 1 1; 7 5 2 6 5 1 1; 7 6 1 7 5 1 1; 7 7 1 7 7 1 1]; a=addrule(a,rulelist); %添加模糊规则函数 a=setfis(a,'DefuzzMethod','centroid'); %设置模糊推理特性 writefis(a,'fuzzpid'); %保存模糊推理系统 a=readfis('fuzzpid');%从磁盘读模糊推理系统 figure(1); plotmf(a,'input',1); figure(2); plotmf(a,'input',2); figure(3); plotmf(a,'output',1); figure(4); plotmf(a,'output',2); figure(5); plotmf(a,'output',3); figure(6); plotfis(a);%图像显示模糊推理系统 fuzzy fuzzpid; showrule(a); %显示模糊规则函数 ruleview fuzzpid; %% %pid 控制 ts=0.001; sys=tf([187],[160 1],'inputdelay',117); dsys=c2d(sys,ts,'tustin'); [num den]=tfdata(dsys,'v'); u_1=0.0;u_2=0.0;u_3=0; y_1=0;y_2=0;y_3=0; x=[0 0 0]'; error_1=0; e_1=0; ec_1=0; kp0=0.4; kd0=1.0; ki0=0.0; for k=1:1:1000 time(k)=k*ts; rin(k)=1; k_pid=evalfis([e_1 ec_1],a); kp(k)=kp0+k_pid(1); ki(k)=ki0+k_pid(2); kd(k)=kd0+k_pid(3); u(k)=kp(k)*x(1)+kd(k)*x(2)+ki(k)*x(3); if k==300 u(k)=u(k)+1; end if u(k)>=10 u(k)=10 end if u(k)<=-10 u(k)=-10; end yout(k)=-den(2)*y_1-den(3)*y_2-den(4)*y_3+num(1)*u(k)+num(2)*u_1+num(3)*u_2+num(4)*u_3; error(k)=rin(k)-yout(k); u_3=u_2; u_2=u_1; u_1=u(k); y_3=y_2; u_2=y_1; y_1=yout(k); x(1)=error(k); x(2)=error(k)-error_1; x(3)=x(3)+error(k); e_1=x(1); ec_1=x(2); error_2=error_1; error_1=error(k); end %% figure(1); plot(time,rin,'b',time,yout,'r'); xlabel('time(s)'); ylabel('rin,yout'); %% figure(2); plot(time,error,'r'); xlabel('time');ylabel('error'); figure(3); plot(time,u,'r'); xlabel('time');ylabel('u'); figure(4); plot(time,kp,'r'); xlabel('time'); ylabel('kp'); figure(5); plot(time,ki,'r'); xlabel('time'); ylabel('ki'); figure(6); plot(time,kd,'r'); xlabel('time'); ylabel('kd'); figure(7);

Qt调用MATLAB程序就会发生错误自动退出界面,会去找pdb文件,要怎么解决,求各位大神解答,拜托拜托!!!

下面是显示的一些报错,会是因为MATLAB程序太复杂引起的吗,因为当调用一个简单程序时出现这种错误的情况很少,应该要怎么解决呀?毕设难题,求各位大神解答 ``` SetThrowSegvLongjmpSEHFilter(): filter function installed DBGHELP: Symbol Search Path: D:\Qt\Qt-APP\Debug\debug DBGHELP: SymSrv load failure: symsrv.dll DBGHELP: D:\Qt\Qt-APP\Debug\debug\kernelbase.pdb - file not found DBGHELP: D:\Qt\Qt-APP\Debug\debug\dll\kernelbase.pdb - file not found DBGHELP: D:\Qt\Qt-APP\Debug\debug\symbols\dll\kernelbase.pdb - file not found DBGHELP: kernelbase.pdb - file not found DBGHELP: KERNELBASE - export symbols DBGHELP: D:\Qt\Qt-APP\Debug\debug\msvcr120d.amd64.pdb - file not found DBGHELP: D:\Qt\Qt-APP\Debug\debug\dll\msvcr120d.amd64.pdb - file not found DBGHELP: D:\Qt\Qt-APP\Debug\debug\symbols\dll\msvcr120d.amd64.pdb - file not found ``` Unhandled C++ exception detected at Wed Mar 27 19:50:01 2019 ------------------------------------------------------------------------ Configuration: Crash Decoding : Disabled - No sandbox or build area path Crash Mode : continue (default) Current Graphics Driver: Unknown hardware Default Encoding : GBK Deployed : true Graphics card 1 : Intel Corporation ( 0x8086 ) Intel(R) HD Graphics 630 Version 21.20.16.4481 (2016-6-30) Host Name : user-PC MATLAB Architecture : win64 MATLAB Entitlement ID: Unknown MATLAB Root : D:\Program Files\MATLAB\R2017b MATLAB Version : 9.3.0.713579 (R2017b) OpenGL : hardware Operating System : Microsoft Windows 7 旗舰版 Processor ID : x86 Family 6 Model 158 Stepping 9, GenuineIntel Virtual Machine : Java 1.8.0_121-b13 with Oracle Corporation Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM mixed mode Window System : Version 6.1 (Build 7601: Service Pack 1) Fault Count: 1 ``` If this problem is reproducible, please submit a Service Request via: http://www.mathworks.com/support/contact_us/ A technical support engineer might contact you with further information. ``` Thank you for your help.** This crash report has been saved to disk as C:\Users\user\AppData\Local\Temp\matlab_crash_dump.7256-1 ** MATLAB is exiting because of fatal error DBGHELP: D:\Qt\Qt-APP\Debug\debug\qwindowsd.pdb - file not found DBGHELP: D:\Qt\Qt-APP\Debug\debug\dll\qwindowsd.pdb - file not found DBGHELP: D:\Qt\Qt-APP\Debug\debug\symbols\dll\qwindowsd.pdb - file not found DBGHELP: c:\Users\qt\work\qt\qtbase\plugins\platforms\qwindowsd.pdb - file not found DBGHELP: qwindowsd - export symbols DBGHELP: D:\Qt\Qt-APP\Debug\debug\user32.pdb - file not found DBGHELP: D:\Qt\Qt-APP\Debug\debug\dll\user32.pdb - file not found DBGHELP: D:\Qt\Qt-APP\Debug\debug\symbols\dll\user32.pdb - file not found DBGHELP: user32.pdb - file not found DBGHELP: USER32 - export symbols DBGHELP: D:\Qt\Qt-APP\Debug\debug\kernel32.pdb - file not found DBGHELP: D:\Qt\Qt-APP\Debug\debug\dll\kernel32.pdb - file not found DBGHELP: D:\Qt\Qt-APP\Debug\debug\symbols\dll\kernel32.pdb - file not found DBGHELP: kernel32.pdb - file not found DBGHELP: kernel32 - export symbols DBGHELP: D:\Qt\Qt-APP\Debug\debug\ntdll.pdb - file not found DBGHELP: D:\Qt\Qt-APP\Debug\debug\dll\ntdll.pdb - file not found DBGHELP: D:\Qt\Qt-APP\Debug\debug\symbols\dll\ntdll.pdb - file not found DBGHELP: ntdll.pdb - file not found DBGHELP: ntdll - export symbols D:\Qt\Qt-APP\Debug\debug\mysecond.exe exited with code -529697949 ```

想找一个人一起开发MATLAB工具箱的python替代,用现成的库和python的图形界面库封装成APP

我目前正在做cftool的替代。大致的框架就是用pyqt5或者是tkinter封装scipy\numpy和matplotlib相应的科学计算库,然后制作成应用。 请问有没有仁兄想和我一起做这个呢?我一个人确实挺势单力薄的。python的库很丰富,但是用起来不方便。如果将常用的功能封装成UI,那么应该可以好得多。

请问如何生成模糊核矩阵?

想要生成参数为θ,l的运动模糊的模糊核,以及参数为R的散焦模糊的模糊核 请问模糊核矩阵的生成代码是什么样的? 语言最好是matlab~

mbuild未能找到编译器或SDK

现在用matlab 2016b, command window中输入mex -setup是正常的: MEX 配置为使用 'MinGW64 Compiler (C)' 以进行 C 语言编译。 警告: MATLAB C 和 Fortran API 已更改,现可支持 包含 2^32-1 个以上元素的 MATLAB 变量。不久以后, 您需要更新代码以利用 新的 API。您可以在以下网址找到相关详细信息: http://www.mathworks.com/help/matlab/matlab_external/upgrading-mex-files-to-use-64-bit-api.html。 要选择不同的语言,请从以下选项中选择一种命令: mex -setup C++ mex -setup FORTRAN 但输入mbuild -setup就弹出: 错误使用 mbuild (line 164) Unable to complete successfully. 未找到支持的编译器或 SDK。您可以安装免费提供的 MinGW-w64 C/C++ 编译器; 请参阅安装 MinGW-w64 编译器。有关更多选项,请访问 http://www.mathworks.com/support/compilers/R2016b/win64.html。 相关的帖子都翻过,还是没明白是什么问题。 举几个例子: 1、 说安装Windows.net framwork sdk 的,我找过控制面板,是有windows.net framwork 4.5 sdk的。 2、 说在bin\win64\里面的mbuildopts和mexopts里面更换文件的,我在bin\win64里面只能找到mexopts文件夹,找不到mbuildopts文件夹。 不知道各位大神有什么办法来详细讲一讲是什么问题?

Tensorflow实现手写数字识别,使用训练模型进行预测时,为什么精确度远不如训练精确度??

用BP神经网络算法,基于Tensorflow训练了mnist数据集,在训练的python脚本中可以得到test上的精确度为96%,然后在另一个python脚本中,恢复出这个模型,输入手写数字的图片进行预测,100张图片识别的精确度只有70%多,请教各路大神帮忙解决一下,预测脚本的代码如下: ``` import sys import tensorflow as tf import os from PIL import Image, ImageFilter from pylab import * def predictint(imvalue): with tf.Graph().as_default(): def addlayer(input_data,insize,outsize,act_function=None): W=tf.Variable(tf.random_normal([insize,outsize])) b=tf.Variable(tf.zeros([outsize]))+0.1 out_data=tf.matmul(input_data,W)+b if act_function==None: return out_data elif act_function=="relu": return tf.nn.relu(out_data) elif act_function=="softmax": #result=tf.nn.softmax(out_data) return tf.nn.softmax(out_data) else: return tf.nn.sigmoid(out_data) x_input=tf.placeholder(tf.float32,[None,784]) #y_input=tf.placeholder(tf.float32,[None,10]) l1=addlayer(x_input,784,64,act_function="relu") l2=addlayer(l1,64,10,act_function="softmax") init_op = tf.initialize_all_variables() saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: sess.run(init_op) saver.restore(sess, "./model.ckpt") prediction=tf.argmax(l2,1) return prediction.eval(feed_dict={x_input: [imvalue]}, session=sess) def imageprepare(argv): im = Image.open(argv).convert('L') width = float(im.size[0]) height = float(im.size[1]) newImage = Image.new('L', (28, 28), (255)) #creates white canvas of 28x28 pixels if width > height: #check which dimension is bigger #Width is bigger. Width becomes 20 pixels. nheight = int(round((20.0/width*height),0)) #resize height according to ratio width if (nheigth == 0): #rare case but minimum is 1 pixel nheigth = 1 # resize and sharpen img = im.resize((20,nheight), Image.ANTIALIAS).filter(ImageFilter.SHARPEN) wtop = int(round(((28 - nheight)/2),0)) #caculate horizontal pozition newImage.paste(img, (4, wtop)) #paste resized image on white canvas else: #Height is bigger. Heigth becomes 20 pixels. nwidth = int(round((20.0/height*width),0)) #resize width according to ratio height if (nwidth == 0): #rare case but minimum is 1 pixel nwidth = 1 # resize and sharpen img = im.resize((nwidth,20), Image.ANTIALIAS).filter(ImageFilter.SHARPEN) wleft = int(round(((28 - nwidth)/2),0)) #caculate vertical pozition newImage.paste(img, (wleft, 4)) #paste resized image on white canvas newImage.show() tv = list(newImage.getdata()) #get pixel values #normalize pixels to 0 and 1. 0 is pure white, 1 is pure black. tva = [ (255-x)*1.0/255.0 for x in tv] return tva #print(tva) def main(argv): imvalue = imageprepare(argv) predint = predictint(imvalue) print (predint[0]) #first value in list f1 = open('/home/wch/MNIST_data/traindata_predict.txt','a') f1.writelines('%d ' % predint[0]) f1.close() def VisitDir(path): for root,dirs,files in os.walk(path): for filepath in files: print(os.path.join(root,filepath)) main(os.path.join(root,filepath)) if __name__ == "__main__": path = r"/home/wch/MNIST_data/data_convert2" VisitDir(path) ```

Python数据挖掘简易入门

&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; 本课程为Python数据挖掘方向的入门课程,课程主要以真实数据为基础,详细介绍数据挖掘入门的流程和使用Python实现pandas与numpy在数据挖掘方向的运用,并深入学习如何运用scikit-learn调用常用的数据挖掘算法解决数据挖掘问题,为进一步深入学习数据挖掘打下扎实的基础。

HoloLens2开发入门教程

本课程为HoloLens2开发入门教程,讲解部署开发环境,安装VS2019,Unity版本,Windows SDK,创建Unity项目,讲解如何使用MRTK,编辑器模拟手势交互,打包VS工程并编译部署应用到HoloLens上等。

2019 Python开发者日-培训

本次活动将秉承“只讲技术,拒绝空谈”的理念,邀请十余位身处一线的Python技术专家,重点围绕Web开发、自动化运维、数据分析、人工智能等技术模块,分享真实生产环境中使用Python应对IT挑战的真知灼见。此外,针对不同层次的开发者,大会还安排了深度培训实操环节,为开发者们带来更多深度实战的机会。

Only老K说-爬取妹子图片(简单入门)

安装第三方请求库 requests 被网站禁止了访问 原因是我们是Python过来的 重新给一段 可能还是存在用不了,使用网页的 编写代码 上面注意看匹配内容 User-Agent:请求对象 AppleWebKit:请求内核 Chrome浏览器 //请求网页 import requests import re //正则表达式 就是去不规则的网页里面提取有规律的信息 headers = { 'User-Agent':'存放浏览器里面的' } response = requests.get

2020_五一数学建模_C题_整理后的数据.zip

该数据是我的程序读取的数据,仅供参考,问题的解决方案:https://blog.csdn.net/qq_41228463/article/details/105993051

R语言入门基础

本课程旨在帮助学习者快速入门R语言: 课程系统详细地介绍了使用R语言进行数据处理的基本思路和方法。 课程能够帮助初学者快速入门数据处理。 课程通过大量的案例详细地介绍了如何使用R语言进行数据分析和处理 课程操作实际案例教学,通过编写代码演示R语言的基本使用方法和技巧

人才招聘系统PHP+MySQL源码

PHP 5.0及以上 + MySQL 5.0及以上 开发的人才招聘系统完全可运行源码,按照操作说明简单配置即可运行。学习PHPWEB应用的完整系统程序源码。

Java基础知识面试题(2020最新版)

文章目录Java概述何为编程什么是Javajdk1.5之后的三大版本JVM、JRE和JDK的关系什么是跨平台性?原理是什么Java语言有哪些特点什么是字节码?采用字节码的最大好处是什么什么是Java程序的主类?应用程序和小程序的主类有何不同?Java应用程序与小程序之间有那些差别?Java和C++的区别Oracle JDK 和 OpenJDK 的对比基础语法数据类型Java有哪些数据类型switc...

python可视化分析(matplotlib、seaborn、ggplot2)

python可视化分析总结(matplotlib、seaborn、ggplot)一、matplotlib库1、基本绘图命令3、图形参数设置4、特殊统计图的绘制4.1 数学函数图4.2 气泡图4.1 三维曲面图二、seaborn库1、常用统计图1.1 箱线图1.2 小提琴图1.3 点图1.4 条图与计数图1.5 分组图1.6 概率分布图2、联合图3、配对图三、ggplot库1、图层画法+常用图形2、快速绘图 一、matplotlib库 1、基本绘图命令 import matplotlib.pyplot as

Vue.js 2.0之全家桶系列视频课程

基于新的Vue.js 2.3版本, 目前新全的Vue.js教学视频,让你少走弯路,直达技术前沿! 1. 包含Vue.js全家桶(vue.js、vue-router、axios、vuex、vue-cli、webpack、ElementUI等) 2. 采用笔记+代码案例的形式讲解,通俗易懂

初级玩转Linux+Ubuntu(嵌入式开发基础课程)

课程主要面向嵌入式Linux初学者、工程师、学生 主要从一下几方面进行讲解: 1.linux学习路线、基本命令、高级命令 2.shell、vi及vim入门讲解 3.软件安装下载、NFS、Samba、FTP等服务器配置及使用

人工智能-计算机视觉实战之路(必备算法+深度学习+项目实战)

系列课程主要分为3大阶段:(1)首先掌握计算机视觉必备算法原理,结合Opencv进行学习与练手,通过实际视项目进行案例应用展示。(2)进军当下最火的深度学习进行视觉任务实战,掌握深度学习中必备算法原理与网络模型架构。(3)结合经典深度学习框架与实战项目进行实战,基于真实数据集展开业务分析与建模实战。整体风格通俗易懂,项目驱动学习与就业面试。 建议同学们按照下列顺序来进行学习:1.Python入门视频课程 2.Opencv计算机视觉实战(Python版) 3.深度学习框架-PyTorch实战/人工智能框架实战精讲:Keras项目 4.Python-深度学习-物体检测实战 5.后续实战课程按照自己喜好选择就可以

【大总结2】大学两年,写了这篇几十万字的干货总结

本文十天后设置为粉丝可见,喜欢的提前关注 不要白嫖请点赞 不要白嫖请点赞 不要白嫖请点赞 文中提到的书我都有电子版,可以评论邮箱发给你。 文中提到的书我都有电子版,可以评论邮箱发给你。 文中提到的书我都有电子版,可以评论邮箱发给你。 本篇文章应该算是Java后端开发技术栈的,但是大部分是基础知识,所以我觉得对任何方向都是有用的。 1、数据结构 数据结构是计算机存储、...

lena全身原图(非256*256版本,而是全身原图)

lena全身原图(非256*256版本,而是全身原图) lena原图很有意思,我们通常所用的256*256图片是在lena原图上截取了头部部分的256*256正方形得到的. 原图是花花公子杂志上的一个

【项目实战】 图书信息管理系统(Maven,mybatis)(第一个自己独立完成的项目)

《程序设计综合训练实践报告》 此项目为图书信息管理系统,是一个采用了mysql+mybatis框架+java编写的maven项目

图书管理系统(Java + Mysql)我的第一个完全自己做的实训项目

图书管理系统 Java + MySQL 完整实训代码,MVC三层架构组织,包含所有用到的图片资源以及数据库文件,大三上学期实训,注释很详细,按照阿里巴巴Java编程规范编写

Python入门视频精讲

Python入门视频培训课程以通俗易懂的方式讲解Python核心技术,Python基础,Python入门。适合初学者的教程,让你少走弯路! 课程内容包括:1.Python简介和安装 、2.第一个Python程序、PyCharm的使用 、3.Python基础、4.函数、5.高级特性、6.面向对象、7.模块、8.异常处理和IO操作、9.访问数据库MySQL。教学全程采用笔记+代码案例的形式讲解,通俗易懂!!!

20行代码教你用python给证件照换底色

20行代码教你用python给证件照换底色

2018年全国大学生计算机技能应用大赛决赛 大题

2018年全国大学生计算机技能应用大赛决赛大题,程序填空和程序设计(侵删)

MySQL数据库从入门到实战应用

限时福利1:购课进答疑群专享柳峰(刘运强)老师答疑服务 限时福利2:购课后添加学习助手(微信号:csdn590),按消息提示即可领取编程大礼包! 为什么说每一个程序员都应该学习MySQL? 根据《2019-2020年中国开发者调查报告》显示,超83%的开发者都在使用MySQL数据库。 使用量大同时,掌握MySQL早已是运维、DBA的必备技能,甚至部分IT开发岗位也要求对数据库使用和原理有深入的了解和掌握。 学习编程,你可能会犹豫选择 C++ 还是 Java;入门数据科学,你可能会纠结于选择 Python 还是 R;但无论如何, MySQL 都是 IT 从业人员不可或缺的技能! 【课程设计】 在本课程中,刘运强老师会结合自己十多年来对MySQL的心得体会,通过课程给你分享一条高效的MySQL入门捷径,让学员少走弯路,彻底搞懂MySQL。 本课程包含3大模块:&nbsp; 一、基础篇: 主要以最新的MySQL8.0安装为例帮助学员解决安装与配置MySQL的问题,并对MySQL8.0的新特性做一定介绍,为后续的课程展开做好环境部署。 二、SQL语言篇: 本篇主要讲解SQL语言的四大部分数据查询语言DQL,数据操纵语言DML,数据定义语言DDL,数据控制语言DCL,学会熟练对库表进行增删改查等必备技能。 三、MySQL进阶篇: 本篇可以帮助学员更加高效的管理线上的MySQL数据库;具备MySQL的日常运维能力,语句调优、备份恢复等思路。 &nbsp;

C/C++学习指南全套教程

C/C++学习的全套教程,从基本语法,基本原理,到界面开发、网络开发、Linux开发、安全算法,应用尽用。由毕业于清华大学的业内人士执课,为C/C++编程爱好者的教程。

C/C++跨平台研发从基础到高阶实战系列套餐

一 专题从基础的C语言核心到c++ 和stl完成基础强化; 二 再到数据结构,设计模式完成专业计算机技能强化; 三 通过跨平台网络编程,linux编程,qt界面编程,mfc编程,windows编程,c++与lua联合编程来完成应用强化 四 最后通过基于ffmpeg的音视频播放器,直播推流,屏幕录像,

我以为我对Mysql事务很熟,直到我遇到了阿里面试官

太惨了,面试又被吊打

专为程序员设计的数学课

<p> 限时福利限时福利,<span>15000+程序员的选择!</span> </p> <p> 购课后添加学习助手(微信号:csdn590),按提示消息领取编程大礼包!并获取讲师答疑服务! </p> <p> <br> </p> <p> 套餐中一共包含5门程序员必学的数学课程(共47讲) </p> <p> 课程1:《零基础入门微积分》 </p> <p> 课程2:《数理统计与概率论》 </p> <p> 课程3:《代码学习线性代数》 </p> <p> 课程4:《数据处理的最优化》 </p> <p> 课程5:《马尔可夫随机过程》 </p> <p> <br> </p> <p> 哪些人适合学习这门课程? </p> <p> 1)大学生,平时只学习了数学理论,并未接触如何应用数学解决编程问题; </p> <p> 2)对算法、数据结构掌握程度薄弱的人,数学可以让你更好的理解算法、数据结构原理及应用; </p> <p> 3)看不懂大牛代码设计思想的人,因为所有的程序设计底层逻辑都是数学; </p> <p> 4)想学习新技术,如:人工智能、机器学习、深度学习等,这门课程是你的必修课程; </p> <p> 5)想修炼更好的编程内功,在遇到问题时可以灵活的应用数学思维解决问题。 </p> <p> <br> </p> <p> 在这门「专为程序员设计的数学课」系列课中,我们保证你能收获到这些:<br> <br> <span> </span> </p> <p class="ql-long-24357476"> <span class="ql-author-24357476">①价值300元编程课程大礼包</span> </p> <p class="ql-long-24357476"> <span class="ql-author-24357476">②应用数学优化代码的实操方法</span> </p> <p class="ql-long-24357476"> <span class="ql-author-24357476">③数学理论在编程实战中的应用</span> </p> <p class="ql-long-24357476"> <span class="ql-author-24357476">④程序员必学的5大数学知识</span> </p> <p class="ql-long-24357476"> <span class="ql-author-24357476">⑤人工智能领域必修数学课</span> </p> <p> <br> 备注:此课程只讲程序员所需要的数学,即使你数学基础薄弱,也能听懂,只需要初中的数学知识就足矣。<br> <br> 如何听课? </p> <p> 1、登录CSDN学院 APP 在我的课程中进行学习; </p> <p> 2、登录CSDN学院官网。 </p> <p> <br> </p> <p> 购课后如何领取免费赠送的编程大礼包和加入答疑群? </p> <p> 购课后,添加助教微信:<span> csdn590</span>,按提示领取编程大礼包,或观看付费视频的第一节内容扫码进群答疑交流! </p> <p> <img src="https://img-bss.csdn.net/201912251155398753.jpg" alt=""> </p>

Eclipse archetype-catalog.xml

Eclipse Maven 创建Web 项目报错 Could not resolve archetype org.apache.maven.archetypes:maven-archetype-web

使用TensorFlow+keras快速构建图像分类模型

课程分为两条主线: 1&nbsp;从Tensorflow的基础知识开始,全面介绍Tensorflow和Keras相关内容。通过大量实战,掌握Tensorflow和Keras经常用到的各种建模方式,参数优化方法,自定义参数和模型的手段,以及对训练结果评估与分析的技巧。 2&nbsp;从机器学习基础算法开始,然后进入到图像分类领域,使用MNIST手写数据集和CIFAR10图像数据集,从简单神经网络到深度神经网络,再到卷积神经网络,最终完成复杂模型:残差网络的搭建。完成这条主线,学员将可以自如地使用机器学习的手段来达到图像分类的目的。

Python代码实现飞机大战

文章目录经典飞机大战一.游戏设定二.我方飞机三.敌方飞机四.发射子弹五.发放补给包六.主模块 经典飞机大战 源代码以及素材资料(图片,音频)可从下面的github中下载: 飞机大战源代码以及素材资料github项目地址链接 ————————————————————————————————————————————————————————— 不知道大家有没有打过飞机,喜不喜欢打飞机。当我第一次接触这个东西的时候,我的内心是被震撼到的。第一次接触打飞机的时候作者本人是身心愉悦的,因为周边的朋友都在打飞机, 每

最近面试Java后端开发的感受:如果就以平时项目经验来面试,通过估计很难,不信你来看看

在上周,我密集面试了若干位Java后端的候选人,工作经验在3到5年间。我的标准其实不复杂:第一能干活,第二Java基础要好,第三最好熟悉些分布式框架,我相信其它公司招初级开发时,应该也照着这个标准来面的。 我也知道,不少候选人能力其实不差,但面试时没准备或不会说,这样的人可能在进团队干活后确实能达到期望,但可能就无法通过面试,但面试官总是只根据面试情况来判断。 但现实情况是,大多数人可能面试前没准备,或准备方法不得当。要知道,我们平时干活更偏重于业务,不可能大量接触到算法,数据结构,底层代码这类面试必问

三个项目玩转深度学习(附1G源码)

从事大数据与人工智能开发与实践约十年,钱老师亲自见证了大数据行业的发展与人工智能的从冷到热。事实证明,计算机技术的发展,算力突破,海量数据,机器人技术等,开启了第四次工业革命的序章。深度学习图像分类一直是人工智能的经典任务,是智慧零售、安防、无人驾驶等机器视觉应用领域的核心技术之一,掌握图像分类技术是机器视觉学习的重中之重。针对现有线上学习的特点与实际需求,我们开发了人工智能案例实战系列课程。打造:以项目案例实践为驱动的课程学习方式,覆盖了智能零售,智慧交通等常见领域,通过基础学习、项目案例实践、社群答疑,三维立体的方式,打造最好的学习效果。

微信小程序开发实战之番茄时钟开发

微信小程序番茄时钟视频教程,本课程将带着各位学员开发一个小程序初级实战类项目,针对只看过官方文档而又无从下手的开发者来说,可以作为一个较好的练手项目,对于有小程序开发经验的开发者而言,可以更好加深对小程序各类组件和API 的理解,为更深层次高难度的项目做铺垫。

实用主义学Python(小白也容易上手的Python实用案例)

原价169,限时立减100元! 系统掌握Python核心语法16点,轻松应对工作中80%以上的Python使用场景! 69元=72讲+源码+社群答疑+讲师社群分享会&nbsp; 【哪些人适合学习这门课程?】 1)大学生,平时只学习了Python理论,并未接触Python实战问题; 2)对Python实用技能掌握薄弱的人,自动化、爬虫、数据分析能让你快速提高工作效率; 3)想学习新技术,如:人工智能、机器学习、深度学习等,这门课程是你的必修课程; 4)想修炼更好的编程内功,优秀的工程师肯定不能只会一门语言,Python语言功能强大、使用高效、简单易学。 【超实用技能】 从零开始 自动生成工作周报 职场升级 豆瓣电影数据爬取 实用案例 奥运冠军数据分析 自动化办公:通过Python自动化分析Excel数据并自动操作Word文档,最终获得一份基于Excel表格的数据分析报告。 豆瓣电影爬虫:通过Python自动爬取豆瓣电影信息并将电影图片保存到本地。 奥运会数据分析实战 简介:通过Python分析120年间奥运会的数据,从不同角度入手分析,从而得出一些有趣的结论。 【超人气老师】 二两 中国人工智能协会高级会员 生成对抗神经网络研究者 《深入浅出生成对抗网络:原理剖析与TensorFlow实现》一书作者 阿里云大学云学院导师 前大型游戏公司后端工程师 【超丰富实用案例】 0)图片背景去除案例 1)自动生成工作周报案例 2)豆瓣电影数据爬取案例 3)奥运会数据分析案例 4)自动处理邮件案例 5)github信息爬取/更新提醒案例 6)B站百大UP信息爬取与分析案例 7)构建自己的论文网站案例

手把手实现Java图书管理系统(附源码)

【超实用课程内容】 本课程演示的是一套基于Java的SSM框架实现的图书管理系统,主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生与需要项目实战练习的java人群。详细介绍了图书管理系统的实现,包括:环境搭建、系统业务、技术实现、项目运行、功能演示、系统扩展等,以通俗易懂的方式,手把手的带你从零开始运行本套图书管理系统,该项目附带全部源码可作为毕设使用。 【课程如何观看?】 PC端:https://edu.csdn.net/course/detail/27513 移动端:CSDN 学院APP(注意不是CSDN APP哦) 本课程为录播课,课程2年有效观看时长,大家可以抓紧时间学习后一起讨论哦~ 【学员专享增值服务】 源码开放 课件、课程案例代码完全开放给你,你可以根据所学知识,自行修改、优化

深度学习原理+项目实战+算法详解+主流框架(套餐)

深度学习系列课程从深度学习基础知识点开始讲解一步步进入神经网络的世界再到卷积和递归神经网络,详解各大经典网络架构。实战部分选择当下最火爆深度学习框架PyTorch与Tensorflow/Keras,全程实战演示框架核心使用与建模方法。项目实战部分选择计算机视觉与自然语言处理领域经典项目,从零开始详解算法原理,debug模式逐行代码解读。适合准备就业和转行的同学们加入学习! 建议按照下列课程顺序来进行学习 (1)掌握深度学习必备经典网络架构 (2)深度框架实战方法 (3)计算机视觉与自然语言处理项目实战。(按照课程排列顺序即可)

winfrom中嵌套html,跟html的交互

winfrom中嵌套html,跟html的交互,源码就在里面一看就懂,很简单

董付国老师Python全栈学习优惠套餐

购买套餐的朋友可以关注微信公众号“Python小屋”,上传付款截图,然后领取董老师任意图书1本。

程序员的算法通关课:知己知彼(第一季)

【超实用课程内容】 程序员对于算法一直又爱又恨!特别是在求职面试时,算法类问题绝对是不可逃避的提问点!本门课程作为算法面试系列的第一季,会从“知己知彼”的角度,聊聊关于算法面试的那些事~ 【哪些人适合学习这门课程?】 求职中的开发者,对于面试算法阶段缺少经验 想了解实际工作中算法相关知识 在职程序员,算法基础薄弱,急需充电 【超人气讲师】 孙秀洋&nbsp;| 服务器端工程师 硕士毕业于哈工大计算机科学与技术专业,ACM亚洲区赛铜奖获得者,先后在腾讯和百度从事一线技术研发,对算法和后端技术有深刻见解。 【课程如何观看?】 PC端:https://edu.csdn.net/course/detail/27272 移动端:CSDN 学院APP(注意不是CSDN APP哦) 本课程为录播课,课程无限观看时长,但是大家可以抓紧时间学习后一起讨论哦~

Java调用微信支付

Java 使用微信支付 一. 准备工作 1.

2020数模五一竞赛题目.rar

2020数模五一竞赛题目,附件、原题文件

最新版windows jdk-8u251-windows-x64.zip

最新版windows jdk-8u251-windows-x64.zip

2021考研数学张宇基础30讲.pdf

张宇:博士,全国著名考研数学辅导专家,教育部“国家精品课程建设骨干教师”,全国畅销书《张宇高等数学18讲》《张宇线性代数9讲》《张宇概率论与数理统计9讲》《张宇考研数学题源探析经典1000题》《张宇考

相关热词 c#分级显示数据 c# 不区分大小写替换 c#中调用就java c#正则表达式 验证小数 c# vscode 配置 c#三维数组能存多少数据 c# 新建excel c#多个文本框 c#怎么创建tcp通讯 c# mvc 电子病例
立即提问