本篇文章给大家谈谈dhh,以及敦煌汉简是什么简对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。
dhh是一个女包名牌。DHH(devil hedgehog)以高端时尚女包,以韩国、欧美风格为主,销量位居商城箱包类目前10名。隶属于广州市壹页书服饰有限公司,是一个立足于女包的一间电子商务专业化公司,现在天猫在箱包行业处于领先地位。
dhh品牌的包包自推出以来,凭借对产品品质的严格把关和合理的价格定位,品牌深受消费者青睐,为了让每个人都可以用最低的成本获得最顶尖的时尚体验,将产品直接送达至消费者手中,减去大量中间成本,让消费者受益。
扩展材料:
DHH旗舰店经营范围:单肩包、手提包、斜跨包、双肩包等。公司拥有自己的服装时尚品牌DHH,电子商务部又立足于大淘宝平台、阿里巴巴服务平台。在两大平台都各有业务,而且发展讯速。
自2011年进驻淘宝商城后,发展讯速,业务量大幅度提高,并快速增大了自己品牌的知名度和影响力。公司日后以电子商务为中心,业务范围逐渐从零售扩展到批发,产品从服饰扩展到箱包鞋类行业。公司在更短的时间内打响了品牌的知名度和影响力。
安全滑触线与角钢滑触线应设置灯光信号,保证使用者的安全。
usb-zip
,简单说来就是把u盘模拟成最后一个盘,启动以后,u盘的盘号是系统中最后的一个。比如原来c,d,e,f盘,
u盘启动
以后,u盘就是g盘。而usb-dhh就是把u盘模拟成
系统盘
,也就是第一个物理存储设备,启动以后盘号排在最前面,比如原来你系统有
c盘
,用
usb-hdd
启动以后,u盘的盘号是c,而你原来的c盘号变成了d。
目前大家一致认为usb-zip好一些,不会导致混乱,但是usb-zip对超过256m的大u盘支持不好,可以说各有利弊了,还是根据实际需要选择使用比较好
经过多方的收集 对于matlab的基本函数也有了一定的理解
下面我把这些函数整理如下 以防止我需要备用 或者给予其他的matlab初学者
我是有一定的编程基础的 所以 matlab的学习较快 各位可以根据自己的实际情况选择
PS:可能函数的顺序有点混乱
1 bsxfun函数
函数功能:两个数组间元素逐个计算的二值操作
使用方法:C=bsxfun(fun,A,B)
两个数组A合B间元素逐个计算的二值操作,fun是函数句柄或者m文件,也可以为如下内置函数:
@plus 加
@minus 减
@times 数组乘《Simulink与信号处理》
@rdivide 左除
@ldivide 右除
@power 数组幂乘
@max 二值最大值
@min 二值最小值
@rem 余数
@mod 求模
@atan2 四象限反正切
@hypot 平方和的平方根
@eq 等于
@ne 不等于
@lt 小于
@le 小于或等于
@gt 大于
@ge 大于或等于
@and 逻辑并
@or 逻辑或
@xor 逻辑异或
应用举例:
在此例子中,bsxfun函数用来计算矩阵A每一列减去其对应列的平均值.
A = magic(5)
A =
17 24 1 8 15
23 5 7 14 16
4 6 13 20 22
10 12 19 21 3
11 18 25 2 9
A = bsxfun(@minus, A, mean(A))book.iLoveMatlab.cn
A =
4 11 -12 -5 2
10 -8 -6 1 3
-9 -7 0 7 9
-3 -1 6 8 -10
-2 5 12 -11 -4
2 clc函数
clc
Clear Command Window
GUI Alternatives
As an alternative to the clc function, select Edit Clear Command Window in the MATLAB desktop.
Syntax
clc
Description
clc clears all input and output from the Command Window display, giving you a "clean screen."
After using clc, you cannot use the scroll bar to see the history of functions, but you still can use the up arrow to recall statements from the command history.
Examples
Use clc in a MATLAB code file to always display output in the same starting position on the screen.
简单的说就是清除屏幕之前打过的代码,清屏~
3 crossvalind函数
关于crossvalind函数 盛经纬 jevonsheng@163.com
crossvalind是cross-valindation的缩写,意即交叉检验。 常用的形式有:
①Indices =crossvalind('Kfold', N, K)
②[Train, Test] = crossvalind('HoldOut',N, P) ③[Train, Test] = crossvalind('LeaveMOut',N, M)
④[Train, Test] = crossvalind('Resubstitution',N, [P,Q])
①indices =crossvalind('Kfold', N, K):
该命令返回一个对于N个观察样本的K个fold(意为折,有“层”之类的含义,感觉还是英文意思更形象)的标记(indices)。该标记中含有相同(或者近似相同)比例的1—K的值,将样本分为K个相斥的子集。在K-fold交叉检验中,K-1个fold用来训练,剩下的一个用来测试。此过程循环K次,每次选取不同的fold作为测试集。K的缺省值为5。 使用程序:
[m n]=size(data); %data为样本集合。每一行为一个观察样本
indices = crossvalind('Kfold',m,10); %产生10个fold,即indices里有等比例的1-10
for i=1:10
test=(indices==i); %逻辑判断,每次循环选取一个fold作为测试集 train=~test; %取test的补集作为训练集,即剩下的9个fold
data_train=data(trian,:); %以上得到的数都为逻辑值,用与样本集的选取 label_train=label(train,:); %label为样本类别标签,同样选取相应的训练集 data_test=data(test,:); %同理选取测试集的样本和标签 label_test=label(test,:); end
②[Train, Test] = crossvalind('HoldOut',N, P):
该命令返回一个逻辑值的标记向量,从N个观察样本中随机选取(或近似于)P*N个样本作为测试集。故P应为0-1,缺省值为0.5。 使用程序:
groups=ismenber(label,1); %label为样本类别标签,生成一个逻辑矩阵groups,1用来逻辑判断筛选
[train, test] = crossvalind('holdOut',groups); %将groups分类,默认比例1:1,即P=0.5
③[Train, Test] = crossvalind('LeaveMOut',N, M):
该命令返回一个逻辑值的标记向量,从N个观察样本中随机选取M个样本作为测试集。M的缺省值为1。值得注意的是,LeaveMOut在循环中使用不能保证产生的是互补集合,即每次循环的随机选取是独立的。如果要用互补的话还是使用Kfold命令。 使用程序:
[m,n]=size(data);
[train,test]=crossvalind('LeaveMOut',m,10)
svmStruct = svmtrain(data(train,:),groups(train)); classes = svmclassify(svmStruct,data(test,:)); cp=classperf(groups); cr=cp.CorrectRate
④[Train, Test] = crossvalind('Resubstitution',N, [P,Q]):
本函数为②的一个特殊情况。当我不想把P*N剩下的部分全部作为训练集的时候使用该函数,用Q指定一个比例,选取Q*N作为训练集。两个集合的选取以最小化交集为原则。
4 ismember函数
MATLAB中ismember函数
a=[1 2 3 4 5];
b=[3 2 5 6 7 8 77 44 3];
[tf index]=ismember(a,b); %判断a中的元素有没有在b中出现 tf =
0 1 1 0 1
index =
0 2 9 0 3
%tf返回一个和a同样大小的矩阵,a的元素在b中出现,tf上的相应位置元素值为1,没有出现则为0;index也是返回一个和a同样大小的矩阵,其相应位置的值为a相应位置的元素在b中出现的最后标号,注意是最后的标号,若某元素在b中出现多次,则记录的是最后一次出现的标号,若该位置上的a的元素没有在b中出现,则返回0.
5 matlab if else end 写法(格式)
if expression1
statements1;
elseif expression2
statements2;
statement22;
statement22;
else
statements3;
end
6 matlab穷举
方法1
命令:
combntns(set,subset)
在集合set中取subset个元素的所有组合
例如:在[2 3 5 9 7]中取3个元素的所有组合为:
combntns([2 3 5 9 7],3)
运行结果:
2 3 5
2 3 9
2 3 7
2 5 9
2 5 7
2 9 7
3 5 9
3 5 7
3 9 7
5 9 7
另外可以用命令perms得到排列,用法:
perms(vector)
给出向量vector的所有排列,例如
perms([2 3 5])
运行结果:
5 3 2
5 2 3
3 5 2
3 2 5
2 3 5
2 5 3
方法2
help nchoosek or combntns
如:
A1=combntns([60,61,62],2)
A1 =
60 61
60 62
61 62
A2=combntns([60,61,62],1)
A2 =
60
61
62
方法2例子2
命令:
combntns(set,subset)
在集合set中取subset个元素的所有组合
例如:在[2 3 5 9 7]中取3个元素的所有组合为:
combntns([2 3 5 9 7],3)
运行结果:
2 3 5
2 3 9
2 3 7
2 5 9
2 5 7
2 9 7
3 5 9
3 5 7
3 9 7
5 9 7
另外可以用命令perms得到排列,用法:
perms(vector)
给出向量vector的所有排列,例如
perms([2 3 5])
运行结果:
5 3 2
5 2 3
3 5 2
3 2 5
2 3 5
2 5 3
7 matlab交集和并集
intersect(A,B)
A与B的交集
Union(A,B)
A与B的并集
8 matlab判断矩阵相等
问题:
如何快速判断matlab两个矩阵可以通过列变换变得完全一样
比如
a = magic(5)
a =
17 24 1 8 15
23 5 7 14 16
4 6 13 20 22
10 12 19 21 3
11 18 25 2 9
b = [ 5 4 3 2 1]
b =
5 4 3 2 1
c = a(:,b)
c =
15 8 1 24 17
16 14 7 5 23
22 20 13 6 4
3 21 19 12 10
9 2 25 18 11
如果知道a,c可以通过列变换变得完全一样
解答1(最优):
这个看起来就是要判读是否只是列的顺序不同。如果是那样
isequal(sortrows(a.'),sortrows(c.'))
解答2(最基本的思想)
比较笨一点的方法就是产生和a的列数相同的排列数,然后判断。
a = magic(5)
b = [ 5 4 3 2 1];
c = a(:,b)
arr_matrix=perms(1:size(a,2));
for k=1:size(arr_matrix,1)
if isequal(a(:,arr_matrix(k,:)),c)
fprintf('a,c可以通过列变换变得一样\n\n')
fprintf('对应原矩阵的列为:\n')
disp(arr_matrix(k,:))
end
end
结果:
a =
17 24 1 8 15
23 5 7 14 16
4 6 13 20 22
10 12 19 21 3
11 18 25 2 9
c =
15 8 1 24 17
16 14 7 5 23
22 20 13 6 4
3 21 19 12 10
9 2 25 18 11
a,c可以通过列变换变得一样
对应原矩阵的列为:
5 4 3 2 1
9 matlab 设置矩阵
问题:
matlab编程,如何将一矩阵中等于某个值的元素全部替换成另一个值?
我有个矩阵,里面有些元素为某一特定值,如1.5,请教如何将矩阵中等于1.5的元素全部置1.另外,如果特定的值为NaN,也能执行同样的操作么?
PS:不要用两个for循环,然后对每个元素逐一比较,再令它等于1的那种,需要步骤少运算快些的
%if you have a matrix A
idx=find(A==1.5); % find all 1.5
A(idx)=1; % set 1 to these indexes
%about NaN
idx=find(isnan(A)); % find all NaN value
A(idx)=1; % set 1 to these indexes
10 matlab中crossvalind函数
今天用到crossvalind. 这个适用于Cross validation。中文应该叫做交叉验证。我主要想说说这个函数怎么用的。举个简单的例子;
P_train=[1 2 3 4 5 6 7 8 ]'
P_train =
1
2
3
4
5
6
7
8
Indices=crossvalind('Kfold',8,4)
Indices =
2
3
4
1
4
1
3
2
看到Incides了吗,这个是问题的关键,他把所有的点分成4类。数字一样的是一类,Indices=crossvalind('Kfold',8,4)中‘8’代表元素的个数,‘4’代表分成几类,因为有四类,每类应该有8/4两个元素,看indices中,每个相同的数字有两个元素,这样就能完成分类了。
正常都是需要循环4次,这里的‘4’和crossvalind中的参数‘4’是一样的。比如第一次循环令i=1;
得到indicies中是‘1’的,把其中的相应的设置为‘1’,其余的为零。
val_set_index=(Indices==1)
这个是对于test的(validation)验证
val_set_index =
1
1
train_set_index=~val_set_index
这个是train的(训练分类器)
train_set_index =
1
1
1
1
1
1
这两个结果加在一起是一个全为1的向量。
若果我想提取其中的test,用下面语句:
val_ma=P_train(val_set_index,:);%val_set_index=[0 0 0 1 0 1 0 0]'
val_ma
val_ma =
4
6
看见没得到相应的测试元素。
dhh,即DHH,是北京德和衡律师事务所的简称,其标志为德和衡Logo北京德和衡律师事务所是德衡律师集团最为重要品牌之一,德衡律师集团源自于1993年12月,现有律师人员近300名,在北京、上海、济南、青岛、南京、河北、太原、郑州设有办公机构。它是中国目前最具规模的律师事务所之一。在北京、上海、济南、青岛、南京、河北、太原、郑州设有办公机构。它是中国目前最具规模的律师事务所之一。详见恳请采纳!
解答如下
这个是指游戏本身默认的效果跟DHH的画质效果叠加一起,数值越高游戏的默认效果越弱。
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评论
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