摘要: 思路主要是看了晴神的算法笔记,实现是自己重新用vector实现了一下,对付逗号隔开的输入 #include <iostream> #include <string> #include <cmath> #include <vector> #include <cstdio> using namespac 阅读全文
posted @ 2021-03-11 16:21 KinoLogic 阅读(398) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 连续输入,以空格或者以逗号隔开,换行符结束 【范例】输入 23 12 34 56 33或者 23,12,34,56,33 则 vector<int> data; int tmp; while (cin >> tmp) { data.push_back(tmp); if (cin.get() == ' 阅读全文
posted @ 2021-03-11 14:57 KinoLogic 阅读(7205) 评论(0) 推荐(0)
摘要: vector的操作 添加元素: 向尾部添加一个元素 vector<int> a; a.push_back(1); 向尾部添加多个元素 -向尾部添加x个同样的元素: a.insert(a.end(),5,1); 从某个位置插入 a.insert(a.begin()+1,5); 删除元素: a.eras 阅读全文
posted @ 2021-03-09 16:24 KinoLogic 阅读(1039) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 需要将uint8转换成double型数据才能计算 https://blog.csdn.net/lihe4151021/article/details/89372688 图像数据格式uint8与double以及图像类型转换 图像数据格式 double(64位):matlab中数值一般采用double型 阅读全文
posted @ 2021-01-21 11:11 KinoLogic 阅读(1185) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 【向图像域添加噪声】 matlab自带一个函数:imnoise,可以对图像添加噪声。 Matlab的说明 https://www.mathworks.com/help/images/ref/imnoise.html 【高斯噪声】 Image_noise = imnoise(rescale(Btemp 阅读全文
posted @ 2021-01-21 11:09 KinoLogic 阅读(1699) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 最近觉得自己的日程记录本有待提高,于是从今年开始开始入坑了手帐。 *内容源自Bullet Journal官网。https://bulletjournal.com/pages/learn 快速笔记 Bullet Journal的核心是速记。将复杂的事情简单化 Bullets 将条目分为 Task Ev 阅读全文
posted @ 2021-01-18 19:31 KinoLogic 阅读(299) 评论(0) 推荐(0)
摘要: fix-向零方向取整。(向中间取整) round-向最近的方向取整。(四舍五入) floor-向负无穷大方向取整。(向下取整) ceil-向正无穷大方向取整。(向上取整) 阅读全文
posted @ 2021-01-18 10:50 KinoLogic 阅读(716) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 行和 sum(a, 2) 列和 sum(a) 所有元素之和 sum(sum(a)) 某一列元素之和 sum(a(:,1)) %a矩阵的第一列之和 某一行元素之和 sum(a(1,:)) %a矩阵的第一行之和 阅读全文
posted @ 2021-01-18 10:39 KinoLogic 阅读(3631) 评论(0) 推荐(0)
摘要: find(A):返回向量中非零元素的位置 注意返回的是位置的脚标 //类似python,还是很好用的 如果是二维矩阵,是先横行后列的 b=find(a),a是一个矩阵,查询非零元素的位置 如果X是一个行向量,则返回一个行向量,否则,返回一个列向量。 如果X全是零元素或者是空数组,则返回一个空数组 也 阅读全文
posted @ 2021-01-15 18:59 KinoLogic 阅读(2348) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 先说一下我自己的理解,这东西就是把原来的有的标签位置换成自己的标签名称,一般都是要手动设置看物理意义。 https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/xticks.html % 指定x轴刻度值和标签 x = linspace(0, 10); y = x.^2; p 阅读全文
posted @ 2021-01-15 14:26 KinoLogic 阅读(5460) 评论(0) 推荐(0)