keil-MDK-5的用法简介
keil.MDK.5.Install的用法简介
很多人第一次使用KEIL5时，不能正常的使用，有点不知所措，可能出现过一些问题。如：新建工程时，找不到相应的设备（如：STM32的MCU），找不到相应设备的例程等问题。那是由于没有下载相应的PACKS和EXAMPLES，而这些都是依靠keil5的新添加的功能“Install”,接下来就给大家简单的介绍一下怎么简单地使用Intall。
下面使用常用的STM32F103ZET设备作为例子，来讲述。
1.这是我们安装后，第一次新建工程时，出现的界面，没有很多设备供我们选择，只有ARM 的几种内核而已，并没有我们所需要的STM32F103ZET的MCU。
2.那是由于我们没有下载相应的PACKS，下面一张图简要说明怎么安装各种设备的PACKS （这里以STM32F103ZET为例）。
1）打开keil后，在工具栏中找到“Install”图标，单击它。如下图所示。
2）出现“Pack Install”界面后，单击右上方的“Devices”选项卡，并在此下方找到STM 系列，并单击。如下图所示。
3）单击左上方的“Packs”选项卡，并在此选项卡下面找到“STM32F1xx_DFP”，最后单击其后方的“Install”按钮，等待下载完成就好了。
3.现在新建工程时便有了STMF1xx系列了。如下图所示。
Pillar Peng
2015.3.6-15:38
MATALB中SVM工具箱快速入手简易教程(常出现的错误解决办法)
MATALB中SVM工具箱快速入手简易教程（常出现的错误解决办法） ——胡matlab 自带的函数(matlab帮助文件里的例子)[只 有较新版本的matlab中有这两个SVM的函数] （本人使用的是2012版本） svmtrain svmclassify =====简要语法规则==== svmtrain Train support vector machine classifier Syntax SVMStruct = svmtrain(Training, Group) SVMStruct = svmtrain(..., 'Kernel_Function', Kernel_FunctionValue, ...) SVMStruct = svmtrain(..., 'RBF_Sigma', RBFSigmaValue, ...) SVMStruct = svmtrain(..., 'Polyorder', PolyorderValue, ...) SVMStruct = svmtrain(..., 'Mlp_Params', Mlp_ParamsValue, ...) SVMStruct = svmtrain(..., 'Method', MethodValue, ...) SVMStruct = svmtrain(..., 'QuadProg_Opts', QuadProg_OptsValue, ...) SVMStruct = svmtrain(..., 'SMO_Opts', SMO_OptsValue, ...) SVMStruct = svmtrain(..., 'BoxConstraint', BoxConstraintValue, ...) SVMStruct = svmtrain(..., 'Autoscale', AutoscaleValue, ...) SVMStruct = svmtrain(..., 'Showplot', ShowplotValue, ...) --------------------- svmclassify Classify data using support vector machine Syntax Group = svmclassify(SVMStruct, Sample) Group = svmclassify(SVMStruct, Sample, 'Showplot', ShowplotValue)
使用 db2pd 进行监视和故障诊断
使用 db2pd 进行监视和故障诊断 因为 db2pd 工具可从 DB2? 内存集合迅速返回即时信息，所以该工具可用于故障诊断。 该工具不需要获得任何锁存器或使用任何引擎资源就可以收集信息。因此，在 db2pd 收集 信息时，有可能（并且预计）会检索到正在更改的信息；这样，数据可能不是十分准确。 如果遇到正在更改的内存指针，可使用信号处理程序来防止 db2pd 异常终止。这可能会导 致输出中出现诸如以下的消息：“正在更改的数据结构已强制终止命令”。虽然如此，该工 具对于故障诊断却非常有用。在不锁存的情况下收集信息有两个好处：检索速度更快并且 不会争用引擎资源。 如果要在出现特定 SQLCODE、ZRC 代码或 ECF 代码时捕获关于数据库管理系统的信息，那 么可以使用 db2pdcfg -catch 命令完成此操作。捕获到错误时，将启动 db2cos（调出脚本）。db2cos 文件可以自动改变，以便运行解决问题所需的任何 db2pd 命令、操作系统命令或任何其他命令。在 UNIX? 和Linux? 上，模板文件 db2cos 位于 sqllib/bin 中。在 Windows? 操 作系统上，db2cos 位于 $DB2PATH in 目录中。 以下是使用 db2pd 快速故障诊断的一组示例。 场景 1：诊断锁定等待 使用 db2pd -db
db2pd命令捕获死锁信息
本文通过一个实例讲解了在DB2版本9以后，如何使用db2pd命令捕获死锁信息 死锁经常会存在于我们的应用系统中，如何捕获死锁信息并解决死锁问题，是一个比较复杂的问题。DB2提供了死锁事件监控器来获取死锁信息，可以非常方便地获取死锁信息。从DB2版本8.2.2开始，DB2也可以使用db2pd命令和db2cos脚本来获取死锁信息，提供了一种新的途径来获取死锁信息。 从DB2版本9开始，我们可以使用db2pd -catch 命令来捕获错误信息，然后调用一个sqllib/db2cos 的脚本收集出错时的现场信息。该命令的使用语法如下： Usage: -catch clear | status |
Libsvm-FarutoGUI版本介绍与使用(《Learn SVM Step by Step》by faruto2011系列视频-应用篇)
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——打造最优秀、专业和权威的MATLAB技术交流平台! https://www.360docs.net/doc/da16500491.html, MATLAB技术论坛视频教学 内容：《Learn SVM Step by Step 》系列视频 作者：faruto 时间：2011.6-9 版权：All Rights Preserved By https://www.360docs.net/doc/da16500491.html, 声明：严厉谴责和鄙夷一切利用本论坛资源进行任何牟利或盗版的行为！ 更多MATLAB精彩视频详见https://www.360docs.net/doc/da16500491.html,/forum-5-1.html
——打造最优秀、专业和权威的MATLAB技术交流平台! https://www.360docs.net/doc/da16500491.html, 《Learn SVM Step by Step 》系列视频目录 –《Learn SVM Step by Step 》应用篇 ?Libsvm的下载、安装和使用 ?https://www.360docs.net/doc/da16500491.html,/thread-18080-1-1.html ?Libsvm参数实例详解 ?https://www.360docs.net/doc/da16500491.html,/thread-18457-1-1.html ?一个实例搞定libsvm分类 ?https://www.360docs.net/doc/da16500491.html,/thread-18521-1-1.html ?一个实例搞定libsvm回归 ?https://www.360docs.net/doc/da16500491.html,/thread-18552-1-1.html ?Libsvm-FarutoUltimate版本介绍与使用 ?https://www.360docs.net/doc/da16500491.html,/thread-18594-1-1.html ?Libsvm-FarutoGUI版本介绍与使用 ?https://www.360docs.net/doc/da16500491.html,/thread-18606-1-1.html ?…… ?Lssvm的下载、安装和使用 ?一个实例搞定lssvm分类 ?一个实例搞定lssvm回归 ?…… –《Learn SVM Step by Step 》理论篇 ?具体内容待定。
db2 实战常用命令
db2 force application all –断开所有链接数据库的应用 db2 list application-查看连接数据库的应用 db2 bakup db ksdbs 备份数据库 db2start db2stop启停数据库 db2 connect reset断开所有链接 scp get trans.ini -r back@10.10.9.160/home/back/bccbin \ scp local_file remote_username@remote_ip:remote_folder 或者 scp local_file remote_username@remote_ip:remote_file scp -r ip:/db/dbhome/dbguard 【1】 db2top –d ksdbs db2pd -d ksdbs -stat >stat.log 查看数据库状态（数据超大超详细） 【1】find -type f | xargs dos2unix 遍历格式转换 【1】 find . -name [A-Z]* -print 查找当前目录下以大写字母命名的文件 【1】 >db2ckbkp 检查数据库的完整性 >tee 命令 用途--显示程序的输出并将其复制到一个文件中。 【1】db2 connect reset db2 list directory db2 list active databases db2 get db cfg db2 get db cfg 【1】归档日志 db2 update db cfg for db_name using LOGRETAIN ON 更改归档目录: db2 update db cfg for db_name using LOGARCHMETH1 "disk:/archive/db_name_db_log" 在我重新连接数据库的时候提示： db2 connect to t_1 to mydb SQL1116N A connection to or activation of database "T_1" cannot be made because of BACKUP PENDING. SQLSTATE=57019 网上找了n多最后才知道 若修改数据库LOGRETAIN参数，从循环日志模式改为归档日志模式，则会导致数据库backup pending状态。
LIBSVM使用方法
LIBSVM 1 LIBSVM简介 LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows 系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件还有一个特点，就是对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数就可以解决很多问题；并且提供了交互检验(Cross -SVM回归等问题，包括基于一对一算法的多类模式识别问题。SVM用于模式识别或回归时，SVM方法及其参数、核函数及其参数的选择，目前国际上还没有形成一个统一的模式，也就是说最优SVM算法参数选择还只能是凭借经验、实验对比、大范围的搜寻或者利用软件包提供的交互检验功能进行寻优。ν-SVM回归和ε-SVM分类、νValidation)的功能。该软件包可以在https://www.360docs.net/doc/da16500491.html,.tw/~cjlin/免费获得。该软件可以解决C-SVM分类、-SVM回归等问题，包括基于一对一算法的多类模式识别问题。SVM用于模式识别或回归时，SVM方法及其参数、核函数及其参数的选择，目前国际上还没有形成一个统一的模式，也就是说最优SVM算法参数选择还只能是凭借经验、实验对比、大范围的搜寻或者利用软件包提供的交互检验功能进行寻优。 2 LIBSVM使用方法 LibSVM是以源代码和可执行文件两种方式给出的。如果是Windows系列操作系统，可以直接使用软件包提供的程序，也可以进行修改编译；如果是Unix类系统，必须自己编译，软件包中提供了编译格式文件，我们在SGI工作站(操作系统IRIX6.5)上，使用免费编译器GNU C++3.3编译通过。 2.1 LIBSVM 使用的一般步骤： 1) 按照LIBSVM软件包所要求的格式准备数据集； 2) 对数据进行简单的缩放操作； 3) 考虑选用RBF 核函数； 4) 采用交叉验证选择最佳参数C与g； 5) 采用最佳参数C与g 对整个训练集进行训练获取支持向量机模型； 6) 利用获取的模型进行测试与预测。 2.2 LIBSVM使用的数据格式 该软件使用的训练数据和检验数据文件格式如下：
libsvm-mat-加强工具箱介绍
libsvm-mat-加强工具箱介绍 由于libsvm的matlab版本的工具箱libsvm-mat并没有给出寻参的函数模块，而无论利用libsvm工具箱进行分类还是回归，参数的选取是十分重要的，鉴于此libsvm-mat-加强工具箱在libsvm-mat-2.89-3的基础上给出相应的辅助函数插件，方便用户来选取最佳的参数，该加强工具箱可以在MATLAB中文论坛上下载，现对该加强工具箱里主要的辅助函数插件的接口进行介绍，所有的源代码可以到MATLAB中文论坛下载并查看。 ====================================================== ==== 归一化函数:scaleForSVM [train_scale,test_scale,ps]= scaleForSVM(train_data,test_data,ymin,ymax) 输入： train_data:训练集，格式要求与svmtrain相同。 test_data:测试集，格式要求与svmtrain相同。 ymin，ymax:归一化的范围，即将训练集和测试都归一化到[ymin,ymax]，这两个参数可不输入，默认值为ymin=0，ymax=1，即默认将训练集和测试都归一化到[0,1]。 输出： train_scale:归一化后的训练集。 test_scale:归一化后的测试集。 ps:归一化过程中的映射（方便反归一化使用）。 ====================================================== ==== pca降维预处理函数：pcaForSVM
IBM DB2 Connect 简介
IBM DB2 Connect 简介: 内有乾坤 2005 年 4 月 对于那些脱离大型机的应用程序——分布式应用程序来说，IBM? DB2? Connect? 已成为向它们开放 DB2 for z/OS 数据库以及 zSeries 硬件平台传统公认的所有优点的首选方法。本文是一个由 5 部分组成的系列中的第一篇文章，这个系列将介绍 DB2 Connect 的一些主要特性，这些特性有助于提高交付随需应变解决方案的能力。 简介 1993 年，计算机界的专家们预测大型机（mainframe）将迅速退出历史舞台。他们宣称，未来的计算基础设施将会是一个高度分布的、松散连接的个人电脑和客户机-服务器系统的集合。作为该行业的相关参与者，IBM 几乎无立身之处。 我们都知道后来是怎么回事。IBM 设法在分布式市场重新占得先机，并成为大型机（mainframe）技术的“主要”支持力量。从价格的角度来看，IBM 大大缩减了大型机的价格。从技术的角度来看，IBM 放弃了为其大型机提供动力的双极技术（bi-polar technology），而将大量赌注放在 CMOS 芯片技术上，试图通过这种方式，以剧减的价格交付大型机级别的计算。更重要的是，对于所谓大型机是一种过时的技术，属于大型机的时代已经一去不复返这类荒诞的说法，这是一个直接有力的反击。 如今，企业比以前更多地使用大型机作为其计算基础设施的基础。与此同时，Linux?、UNIX?、Windows? 和其他客户机-服务器系统（在此处被称作分布式平台）并没有消失，因为大型机又重新为它们在企业中赢得了地位。 实际上，这些分布式计算基础设施经历了一个发展的过程。最终的结果是，客户希望将分布式平台的简单性和长处与大型机技术无可匹敌的强大性相结合。如果说信息技术（IT）中有一个领域能让这种结合产生立杆见影的效果，那么这个领域一定是数据库应用领域。 IBM DB2 Universal Database? for z/OS (DB2 for z/OS) 原本是一种大型机数据库，现在已转型为世界上第一种用于客户机-服务器应用程序的数据库服务器。在如今的数据中心里，当您使用运行在大型机上的 CICS 或 COBOL 应用程序时，很可能会遇到 DB2 for z/OS 被用作运行在 Windows、UNIX 和 Linux 上的应用程序的数据库服务器的情况。 正是在这种环境下，我发现 IBM DB2 Connect (DB2 Connect) 产品扮演着一个中心角色。如今，对于那些脱离大型机的应用程序——分布式应用程序来说，DB2 Connect 已成为向它们开放 DB2 for z/OS 数据库和 zSeries 硬件平台的所有传统公认优点的事实上的首选。 为什么当其他产品遭遇失败的时候，DB2 Connect 却能获得成功呢？这个关于DB2 Connect 的系列试图描述 DB2 Connect 的一些关键特性，我们相信正是这
Pages 的简介与使用方法
株洲职业技术学院专业论文（设计）
题目： 关于Pages 的简介与使用方法 Pages on the history and method of use 学院株洲职业技术学院 年级专业苹果动漫1201班 学生姓名龙甜 学号201210330124 指导教师李思静 完 成 日 期 2012 年 12 月 株洲职业技术学院专业论文 诚信声明 本人郑重声明：所呈交的专业论文，题目《 关于Pages的简介与使用方法》 是本人在指导教师的指导下，进行研究工作所取得的成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式注明。除此之外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。本人完全意识到本声明应承担的法律责任。
作者签名：龙甜 日期：2012年12月21日 关于P a g e s的简介与使用方法 龙甜 摘要 P a g e s是苹果公司多功能办公软件套装A p p l e W o r k s的继承者，是一个用于文字处理和页面排版的应用程序。它是由苹果公司所开发，包括在i W o r k软件套装中。P a g e s支持多栏排版，文本段落样式，脚注和其他高级文字处理功能，并为用户提供了强大的模板功能。创建的文档可以导出多种文件格式，同样也能导入A p p l e W o r k s和微软W o r d文件。文档中可直接绘制形状，并修改属性；可以环绕文本；可以插入图形，并设置阴影，多角度旋转等。并且，P a g e s可以制作各种宣传海报，新闻报道，贺卡，请柬，论文和教学材料等。并能从i T u n e s，i M o v i e和i P h o t o中接受数据，设置U R L链接。 关键词：P a g e s使用方法苹果 Abstract P a g e s i s a A p p l e C o r p m u l t i f u n c t i o n a l o f f i c e s o f t- w a r e s u i t e a s u c c e s s o r t o A p p l e W o r k s,i s o n e f o r w o r d p r o c e s s i n g a n d p a g e l a y o u t a p p l i c a t i o n.I t i s t h e A p p l e C o r p f o r t h e d e v e l o p m e n t,i n c l u d i n g i n t h e i Wo r k s o f t- w a r e s u i t e.P a g e s s u p p o r t s m u l t i p l e c o l u m n l a y o u t,t e x t p a r a g r a p h s t y l e s,f o o t n o t e s a n d o t h e r a d v a n c e d t e x t p r o c-
libsvm的原理及使用方法介绍
LibSVM学习 目录 LibSVM学习 (1) 初识LibSVM (1) 第一次体验libSvm (3) LibSVM使用规范 (5) 1. libSVM的数据格式 (5) 2. svmscale的用法 (5) 3. svmtrain的用法 (6) 4. svmpredict 的用法 (7) 逐步深入LibSVM (7) 分界线的输出 (11) easy.py和grid.py的使用 (13) 1. grid.py使用方法 (13) 2. easy.py使用方法 (14) 参考 (16) LibSVM学习 初识LibSVM LibSVM是台湾林智仁(Chih-Jen Lin's) 教授2001年开发的一套支持向量机的库，这套库运算速度还是挺快的，可以很方便的对数据做分类或回归。 由于libSVM程序小，运用灵活，输入参数少，并且是开源的，易于扩展，因此成为目前国内应用最多的SVM的库。 这套库可以从林智仁的home page上免费获得，目前已经发展到3.0版。下载.zip格式的版本，解压后可以看到，主要有5个文件夹和一些c++源码文件。 Java ——主要是应用于java平台的源码和libsvm.jar包；
Python ——是用来参数优选的工具，稍后介绍； svm-toy ——一个可视化的工具，用来展示训练数据和分类界面，里面是源码，其编译后的程序在windows文件夹下； tools ——主要包含四个python文件，用来数据集抽样(subset.py)，参数优选（grid.py），集成测试(easy.py), 数据检查(checkdata.py)； windows ——包含libSVM四个exe程序包，我们所用的库和程序就是它们。 其他.h和.cpp文件都是程序的源码，可以编译出相应的.exe文件。其中，最重要的是svm.h 和svm.cpp文件，svm-predict.c、svm-scale.c和svm-train.c（还有一个svm-toy.cpp在svm-toy\qt 文件夹中）都是调用的这个文件中的接口函数，编译后就是windows下相应的四个exe程序。另外，里面的README 跟FAQ 也是很好的文件，对于初学者如果E文过得去，可以看一下。 下面以svm-train为例，简单的介绍下，怎么编译：（这步很简单，也没必要，对于仅仅使用libsvm库的人来说，windows下的4个exe包已经足够了，之所以加这步，是为了那些做深入研究的人，可以按照自己的思路改变一下svm.cpp，然后编译验证）我用的是VC 6.0，新建一个控制台（win32 console application）程序，程序名叫svmtrain （这个可以随意），点击OK后，选择empty。 进入程序框架后，里面什么都没有，然后找到你的程序目录，把svm-train.c、svm.h和svm.cpp拷贝过去（.c文件是c语言的，要是你习惯了c++，你尽可以改成.cpp），然后把这3个文件添加到工程，编译。。。如果没错误，到debug下面看看，是不是有个svm-train.exe。其实windows下的svm-train.exe就是这样编译出来的。 哈哈，怎么样是不是很简单。但是，这样的程序直接运行没意义，他要在dos下运行，接收参数才行。下面开始我们的libsvm的体验之旅。
使用db2pd 进行监视和故障诊断
db2 使用db2pd 进行监视和故障诊断 因为db2pd工具可从DB2? 内存集合迅速返回即时信息，所以该工具可用于故障诊断。 该工具不需要获得任何锁存器或使用任何引擎资源就可以收集信息。因此，在db2pd收集信息时，有可能（并且预计）会检索到正在更改的信息；这样，数据可能不是十分准确。如果遇到正在更改的内存指针，可使用信号处理程序来防止db2pd异常终止。这可能会导致输出中出现诸如以下的消息：“正在更改的数据结构已强制终止命令”。虽然如此，该工具对于故障诊断却非常有用。在不锁存的情况下收集信息有两个好处：检索速度更快并且不会争用引擎资源。 如果要在出现特定SQLCODE、ZRC 代码或ECF 代码时捕获关于数据库管理系统的信息，那么可以使用db2pdcfg -catch命令完成此操作。捕获到错误时，将启动db2cos（调出脚本）。db2cos文件可以自动改变，以便运行解决问题所需的任何db2pd命令、操作系统命令或任何其他命令。在UNIX? 和Linux? 上，模板文件db2cos位于sqllib/bin中。在Windows? 操作系统上，db2cos位于$DB2PATH\bin目录中。 以下是使用db2pd快速故障诊断的一组示例。 场景1：诊断锁定等待 使用db2pd -db
matlab2019a加装libsvm指南
Matlab 2019a Libsvm3.23 MW_MINGW64_6.3环境建立指南 安装libsvm过程很漫长，虽然参考了网上各种指南，发现在国内的网络下安装MW_MINGW64太痛苦了。这里总结下，供大家参考 本人PC系统Windows7 64bit，matlab安装的2019a,libsvm安装的version3.23 1.首先需要下载libsvm包： 2.将libsvm 3.23解压到matlab/toolbox目录下： 3.运行matlab，在主页(home)的设置路径(set path)中添加libsvm及子文件夹： 4.将当前路径设置到libsvm 3.2.2/matlab 后， 在命令行窗口运行mex -setup 5.如果提示找不到编译器，请安装MinGW64 Compiler (C++)，注意：必须 6.3版本， 其他都有问题。 6.配置环境变量：从我的电脑属性-高级系统设置-高级-环境变量中，添加到系统变量（大 部分配置环境变量都是如此）。变量为：MW_MINGW64_LOC，值为：MinGW63的位置。 7.在MATLAB命令行内运行命令setenv('MW_MINGW64_LOC',folder)，MinGW63的位置， 要加单引号。例如：setenv('MW_MINGW64_LOC','C:\mingw63') 8.此时mex –setup C++ 可以正常使用，不然重启matlab即可。
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。您需要 更新代码以利用新的API。 您可以在以下网址找到更多的相关信息: 9.出现如上内容，再对C语言文件进行编译，编译为matlab能够识别的文件，在命令行 窗口输入编译命令: make 显示上图表示成功 10.如果错误提示： 使用'MinGW64 Compiler (C)' 编译。 Error: D:\matlab2016b\toolbox\libsvm-3.22\matlab\make.m failed (line 13) gcc: error: \-fexceptions: No such file or directory => Please check README for detailed instructions. 需要打开libsvm3.2.2/matlab目录下的make.m，将其中所的CFLAGS替换为COMPFLAGS（替换运用CTRL+F即可），替换后，重启matlab，执行make则可以编译成功。 以上命令，每次打开matlab都需要，因此可以建立startup.m，这样每次打开matlab，可以自动执行。 可以在C:\Program Files\Polyspace\R2019a\bin下建立startup.m文件。 startup.m
DB2(常用工具)具体实用
题目： 1、熟练使用db2look工具导出数据库结构 2、使用db2pd监控表空间、锁的使用情况 3、使用db2mtrk 检查数据库内存的分配情况 4、练习使用db2top工具 5、使用db2batch测试SQL语句的性能 解答： 1、熟练使用db2look工具导出数据库结构 [myinst@ye ~]$ db2look -d mydb3 -l -e -o mydb3.dll -- No userid was specified, db2look tries to use Environment variable USER -- USER is: MYINST -- Creating DDL for table(s) -- Output is sent to file: mydb3.dll -- Binding package automatically ... -- Bind is successful -- Binding package automatically ... -- Bind is successful 2、使用db2pd监控表空间、锁的使用情况 #db2pd监控表空间 [myinst@ye ~]$ db2pd -db mydb3 -tablespace Database Member 0 -- Database MYDB3 -- Active -- Up 0 days 00:29:31 -- Date 2015-08-24-11.36.10.344000 Tablespace Configuration: Address Id Type Content PageSz ExtentSz Auto Prefetch BufID BufIDDisk FSC NumCntrs MaxStripe LastConsecPg RSE Name 0x00007F9AC71E0080 0 DMS Regular 32768 4 Yes 4 1 1 Off 1 0 3 Yes SYSCATSPACE 0x00007F9AC71ED220 1 SMS SysTmp 32768 32 Yes 32 1 1 On 1 0 31 No TEMPSPACE1 0x00007F9AC71FA3C0 2 DMS Large 32768 32 Yes 32 1 1 Off 1 0 31 Yes USERSPACE1 0x00007F9AC7207560 3 DMS Large 32768 4 Yes 4 1 1 Off 1 0 3 Yes SYSTOOLSPACE 0x00007F9AC7214700 4 DMS Large 32768 32 Yes 32 2 2 Off 1 0 31 Yes MYSPACE3 Tablespace Statistics:
LSSVM相关教程
四种支持向量机用于函数拟合与模式识别的Matlab示例程序 陆振波 点这里下载：四种支持向量机用于函数拟合与模式识别的Matlab示例程序 使用要点： 应研学论坛《人工智能与模式识别》版主magic_217之约，写一个关于针对初学者的《四种支持向量机工具箱》的详细使用说明。同时也不断有网友向我反映看不懂我的源代码，以及询问如何将该工具箱应用到实际数据分析等问题，其中有相当一部分网友并不了解模式识别的基本概念，就急于使用这个工具箱。本文从模式识别的基本概念谈起，过渡到神经网络模式识别，逐步引入到这四种支持向量机工具箱的使用。 本文适合没有模式识别基础，而又急于上手的初学者。作者水平有限，欢迎同行批评指正！ [1]模式识别基本概念 模式识别的方法有很多，常用有：贝叶斯决策、神经网络、支持向量机等等。特别说明的是，本文所谈及的模式识别是指“有师分类”，即事先知道训练样本所属的类别，然后设计分类器，再用该分类器对测试样本进行识别，比较测试样本的实际所属类别与分类器输出的类别，进而统计正确识别率。正确识别率是反映分类器性能的主要指标。 分类器的设计虽然是模式识别重要一环，但是样本的特征提取才是模式识别最关键的环节。试想如果特征矢量不能有效地描述原样本，那么即使分类设计得再好也无法实现正确分类。工程中我们所遇到的样本一般是一维矢量，如：语音信号，或者是二维矩阵，如：图片等。特征提取就是将一维矢量或二维矩阵转化成一个维数比较低的特征矢量，该特征矢量用于分类器的输入。关于特征提取，在各专业领域中也是一个重要的研究方向，如语音信号的谐振峰特征提取，图片的PCA特征提取等等。 [2]神经网络模式识别 神经网络模式识别的基本原理是，神经网络可以任意逼近一个多维输入输出函数。以三类分类：I、II、III为例，神经网络输入是样本的特征矢量，三类样本的神经网络输出可以是[1;0;0]、[0;1;0]、[0;0;1]，也可以是[1;-1;-1]、[-1;1;-1]、[-1;-1;1]。将所有样本中一部分用来训练网络，另外一部分用于测试输出。通常情况下，正确分类的第I类样本的测试输出并不是[1;0;0]或是[1;-1;-1]，而是如[0.1;0;-0.2]的输出。也是就说，认为输出矢量中最大的一个分量是1，其它分量是0或是-1就可以了。 [3]支持向量机的多类分类 支持向量机的基本理论是从二类分类问题提出的。我想绝大部分网友仅着重于理解二类分类问题上了，我当初也是这样，认识事物都有一个过程。二类分类的基本原理固然重要，我在这里也不再赘述，很多文章和书籍都有提及。我觉得对于工具箱的使用而言，理解如何实现从二类分类到多类分类的过渡才是最核心的内容。下面我仅以1-a-r 算法为例，解释如何由二类分类器构造多类分类器。 二类支持向量机分类器的输出为[1,-1]，当面对多类情况时，就需要把多类分类器分解成多个二类分类器。在第一种工具箱LS_SVMlab中，文件Classification_LS_SVMlab.m中实现了三类分类。训练与测试样本分别为n1、n2，它们是3 x 15的矩阵，即特征矢量是三维，训练与测试样本数目均是15；由于是三类分类，所以训练与测试目标x1、x2的每一分量可以是1、2或是3，分别对应三类，如下所示： n1 = [rand(3,5),rand(3,5)+1,rand(3,5)+2];
libsvm使用说明
libSVM的使用 文档1 1. 程序介绍和环境设置 windows下的libsvm是在命令行运行的Console Program。所以其运行都是在windows的命令行提示符窗口运行（运行，输入cmd）。运行主要用到的程序，由如下内容组成： libsvm-2.9/windows/文件夹中的： svm-train.exe svm-predict.exe svm-scale.exe libsvm-2.9/windows/文件夹中的： checkdata.py subset.py easy.py grid.py 另外有： svm-toy.exe，我暂时知道的是用于演示svm分类。其中的load按钮的功能，是否能直接载入数据并进行分类还不清楚，尝试没有成功； python文件夹及其中的svmc.pyd，暂时不清楚功能。 因为程序运行要用到python脚本用来寻找参数，使用gnuplot来绘制图形。所以，需要安装python和Gnuplot。 （Python v3.1 Final可从此下载：https://www.360docs.net/doc/da16500491.html,/detail/33/320958.shtml）（gnuplot可从其官网下载：https://www.360docs.net/doc/da16500491.html,） 为了方便，将gnuplot的bin、libsvm-2.9/windows/加入到系统的path中，如下： gnuplot.JPG
libsvm.JPG 这样，可以方便的从命令行的任何位置调用gnuplot和libsvm的可执行程序，如下调用svm-train.exe: pathtest.JPG 出现svm-train程序中的帮助提示，说明path配置成功。 至此，libsvm运行的环境配置完成。下面将通过实例讲解如何使用libsvm进行分类。 2. 使用libsvm进行分类预测
支持向量机(SVM)原理及应用概述
支持向量机（SVM ）原理及应用 一、SVM 的产生与发展 自1995年Vapnik (瓦普尼克)在统计学习理论的基础上提出SVM 作为模式识别的新方法之后，SVM 一直倍受关注。同年，Vapnik 和Cortes 提出软间隔(soft margin)SVM ，通过引进松弛变量i ξ度量数据i x 的误分类(分类出现错误时i ξ大于0)，同时在目标函数中增加一个分量用来惩罚非零松弛变量(即代价函数)，SVM 的寻优过程即是大的分隔间距和小的误差补偿之间的平衡过程；1996年，Vapnik 等人又提出支持向量回归 (Support Vector Regression ，SVR)的方法用于解决拟合问题。SVR 同SVM 的出发点都是寻找最优超平面(注：一维空间为点；二维空间为线；三维空间为面；高维空间为超平面。)，但SVR 的目的不是找到两种数据的分割平面，而是找到能准确预测数据分布的平面，两者最终都转换为最优化问题的求解；1998年，Weston 等人根据SVM 原理提出了用于解决多类分类的SVM 方法(Multi-Class Support Vector Machines ，Multi-SVM)，通过将多类分类转化成二类分类，将SVM 应用于多分类问题的判断：此外，在SVM 算法的基本框架下，研究者针对不同的方面提出了很多相关的改进算法。例如，Suykens 提出的最小二乘支持向量机 (Least Square Support Vector Machine ，LS —SVM)算法，Joachims 等人提出的SVM-1ight ，张学工提出的中心支持向量机 (Central Support Vector Machine ，CSVM)，Scholkoph 和Smola 基于二次规划提出的v-SVM 等。此后，台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等对SVM 的典型应用进行总结，并设计开发出较为完善的SVM 工具包，也就是LIBSVM(A Library for Support Vector Machines)。LIBSVM 是一个通用的SVM 软件包，可以解决分类、回归以及分布估计等问题。 二、支持向量机原理 SVM 方法是20世纪90年代初Vapnik 等人根据统计学习理论提出的一种新的机器学习方法，它以结构风险最小化原则为理论基础，通过适当地选择函数子集及该子集中的判别函数，使学习机器的实际风险达到最小，保证了通过有限训练样本得到的小误差分类器，对独立测试集的测试误差仍然较小。 支持向量机的基本思想：首先，在线性可分情况下，在原空间寻找两类样本的最优分类超平面。在线性不可分的情况下，加入了松弛变量进行分析，通过使用非线性映射将低维输