我有一个需要你帮助的问题.我有点流
S=[1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0] %it is a vector
现在我想将3比特的S分组成一个数据包.所以我的数据包是那样的
packet 1: 100
packet 2: 110
packet 3: 111
packet 4: 110
如何通过matlab代码实现它这是我的代码.但它确实可以作为我的计划
packetsize=3;
k=12 %number of bit stream
%S = rand(1,12)<0.5 % create random message vector
S=[1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0] %it is a vector
for i=1:k
packet=s(packetsize*(i-1)+1:(i*packetsize))
end
我想计算每列中大于零的元素的平均值,矩阵定义为:
G =
1 2 3 0 9 4
0 1 3 4 0 0
如果一个元素是零,我们将忽略它并且不考虑平均值.我的预期结果是
MeanG= 1/1 3/2 6/2 4/1 9/1 4/1
怎么用matlab代码呢？
我有一个矩阵.我想知道它是否稀疏.matlab中是否有任何函数来评估该属性？我试图使用issparse函数,但它总是返回0(不稀疏).例如,我的矩阵(27 by 27)是
A=
[ 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0
1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0
1 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 …我在github中找到了源代码。它具有一些指示更改代码的拉取请求。我想将其中之一下载/克隆到我的电脑上。其拉取请求ID为3983，地址为https://github.com/BVLC/caffe/pull/3983， 谢谢
#include <algorithm>
#include <vector>
template <typename Dtype>
__global__ void R_D_CUT(const int n, Dtype* r, Dtype* d
, Dtype cur_r_max, Dtype cur_r_min, Dtype cur_d_max, Dtype cur_d_min) {
CUDA_KERNEL_LOOP(index, n) {
r[index] = __min(cur_r_max, __max(r[index], cur_r_min));
d[index] = __min(cur_d_max, __max(d[index], cur_d_min));
}
}
在上面的代码中,它可以在Window中很好地工作.但是,由于__min和__max功能,它在Ubuntu中不起作用.要修复它通过更换__min到std::min<Dtype>和 max到std::max<Dtype>:
template <typename Dtype>
__global__ void R_D_CUT(const int n, Dtype* r, Dtype* d
, Dtype cur_r_max, Dtype cur_r_min, Dtype cur_d_max, Dtype cur_d_min) {
CUDA_KERNEL_LOOP(index, n) {
r[index] …我有两个属于一个人的属性年龄（浮点）和姓名（字符串）。我想将它们写入csv文件，因此，我使用numpy来存储数据，然后将其写入csv。
import numpy as np
import random
age_name = np.empty((2, 10))
print (age_name.shape)
for i in range (10):
age = random.randint(0,100)
name = 'ABC'
age_name[0,i]=age
age_name[1,i]=name
print (age_name)
我收到错误
回溯（最近一次调用最后一次）：文件“python”，第 9 行，在 ValueError：无法将字符串转换为浮点数：'ABC'
这可能不是一个好的选择，因为数据既有字符串又有浮点数，你能给我建议一种可以轻松存储到 csv 文件的好方法吗？
我的数组A大小为 64x64。如果像素位于 ROI 内部，则 ROI 区域的像素强度为 100。投资回报率之外为零
import numpy as np
A= np.zeros((64,64))
A[16:48,26:48]=100
我想将内部 ROI 的强度值更改为均值为 100、方差为 1 的高斯分布。我该怎么做？我尝试了下面的代码，但它不正确，因为 np.random.normal 代表整个数组，而不是 ROI
noise_value = np.random.normal(0, 1, size=A.shape)
A = A*noise_value + A