octave

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我試圖運行從一個八度的M-文件，但我得到這個錯誤： Octave evaluation error: 'ncx2cdf' undefined

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我有一個八度腳本，在該腳本中，我打開一個套接字服務器，並從連接的客戶端接收一些命令。這已經起作用了。現在我需要發送數據到八度，主要是圖像和處理它們。爲了測試這個，我想要接收並顯示灰度測試圖像。 bufflen = 4096; [data,count]=recv(b,bufflen); imshow (data) 圖像窗口打開但它是空的。數據的大小恰好是我發送的圖像文件的大小。我也試圖與 i

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每次我嘗試運行代碼時，AVI INFO崩潰Octave GUI

我試圖運行八度中需要讀取視頻文件的幀信息的代碼。但是，當我編寫aviinfo時，它總是崩潰。線路如下： > vInfo = aviinfo('C:\devwork\Octave\boosted\resizedVideos\11-50-48--11-50-58_resized.mp4'); 我意識到我沒有在我的系統上安裝FFmpeg。我確實安裝了它，但仍然崩潰。任何想法爲什麼？我應該如何解決它？

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Octave Sockets Package，如何接收大數據流

Octave仍然存在問題。我需要通過網絡套接字連接接收大型（> 10M）圖像，處理數據並將其發回。我在Windows 7與倍頻4.2.1工作，插座包是1.2.0版本，可以在這裏找到：https://octave.sourceforge.io/sockets/ 這裏是最小的代碼示例： pkg load sockets; rcv_sck=socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0

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來自QT的Octave：undefined參考

我想運行Octave腳本從Qt GUI應用程序。這裏是.pro文件： ... win32 { INCLUDEPATH += c:/Octave/Octave-4.2.1/include/octave-4.2.1/octave LIBS += c:/Octave/Octave-4.2.1/lib/octave/4.2.1/liboctave.dll.a \

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任何人都可以向我解釋這個腳本是做什麼的？

此代碼是一種積分方法，用於接受來自積分節點的值作爲輸入參數。（請原諒我的英語不好）這是最低限度方法的一部分。 function s = simpson(x,y) n = length(x); h = x(2)-x(1); s = h/3*(y(1)+y(n)+4*sum(y(2:2n-1))+2*sum(y(3:2:n-2))); 我試圖在網上運行倍頻的代碼，並

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錯誤：不能採購

有了這個代碼，保存爲test.m function test() x = 1; endfunction 經由source(test.m)在GUI採購時我得到以下的錯誤消息時用於<未知類型>類型執行索引操作： >> clear >> source (test.m) x = 1 error: can't perform indexing operations for <unknown

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八度：</p> <pre><code>$pkg install -forge symbolic </code></pre> <p>之後，我做到了：</p> <pre><code>$brew install --build-from-source octave </code></pre> <p>然後我用安裝了八度內的符號包：使用符號包

時導入錯誤我使用第一款內置倍頻從源 $pkg load symbolic 關於使用syms函數，它給了一個ImportError，Sympy沒有安裝。所以，我使用安裝Sympy： $sudo pip install --user sympy 之後，我再次使用SYMS嘗試，現在，它給出了這個錯誤： Traceback (most recent call last): File "<stri

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如何讀取Octave終端上顯示的字符串信息？

第三方套接字客戶端（mex二進制）不斷在我的八度端子上寫入一個字符串。我不知道這個mex二進制文件是如何工作的...我需要將這個字符串/文本讀取（加載）爲一個八度變量進行解析。我試圖使用scanf，fgetl（stdin）但沒有成功。有人可以幫忙嗎？謝謝！

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將函數fminunc與BFGS方法進行邏輯迴歸

我正在構建一個算法，該算法使用BFGS方法來查找Octave中二進制數據集的邏輯迴歸中的參數。現在，我正在努力解決一些我認爲是過度配合的問題。我運行幾個數據集的算法，它實際上收斂到與Octave的fminunc函數相同的結果。然而，對於特定的「類型的數據集」，該算法收斂於非常高的參數值，與fminunc相反，這給出了這些參數的可分級值。我添加了一個正則化術語，實際上我實現了我的算法來收斂到fmi