推广pos机底薪4000是真的吗-《EMD推广pos机》

推广pos机底薪4000是真的吗?《EMD推广pos机》

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哆啦A梦介绍。每部剧场版名字？出了有多少集了？结局？

(1980) 大雄的恐龙 (1981) 宇宙开拓史 (1982) 大魔境 (1983) 海底鬼岩城 (1984) 魔界大冒险

(1985) 宇宙小战争 (1986) 铁人兵团 (1987) 龙之骑士 (1988) 平行西游记 (1989) 日本诞生

(1990) 动物行星 (1991) 天方夜谭 (1992) 云之王国 (1993) 白金迷宫 (1994) 梦幻三剑士

(1995) 创世日记 (1996) 银河超特急 (1997) 发条都市冒险记 (1998) 南海大冒险 (1999) 宇宙漂流记

(2000) 太阳王传说 (2001) 翼之勇者 (2002) 机器人王国 (2003) 不可思议的风使者 (2004) 猫狗时空传

(2006) 大雄的恐龙2006 (2007) 新魔界大冒险 (2008) 绿之巨人传

参考资料：

大雄的绿巨人传说

预告：

《哆啦A梦》(Doraemon Collection)剧场版全集

【片名】 哆啦A梦 剧场版特别加映 少年山贼团

【字幕】 HKGLLOUP

【格式】 AVI+RMVB

【年代】1991年

【剧情介绍】

哆啦美又称作小叮铃,是哆啦A梦的妹妹,虽说是这样,但她却是一级产品, 比哆啦A梦还出色,遇事沉着冷静,判断力强. 这次是以哆啦美为主角所出的一篇故事,情节不错,进来看一看吧!

【片名】 创世日记

【字幕】 HKGLLOUP

【格式】 AVI+RMVB

【年代】1995年

【剧情介绍】

大雄正为功课发愁，叮当便购买来未来世界暑假作业（创世组合）给他，大雄当上神仙创造新世界！新世界发展一日千里，而现实世界正有人在监视他们，原来新世界里昆虫的进化大大不同……

【片名】 野比的南海大冒险

【字幕】 HKGLLOUP

【格式】 AVI+RMVB

【年代】1998年

【剧情介绍】

大雄等人玩寻宝游戏, 因时空错乱回到海盗出没的时代, 大雄和大家失散后遇上海盗少年, 便一起前往金银岛寻找叮当等人, 途中困难重重, 发现金银岛已被来自未来的坏人当作基地, 更残忍地将动物改造贩卖, 叮当与海盗们合力对抗……

【片名】 大雄的结婚前夜

【字幕】 HKGLLOUP

【格式】 AVI

【年代】1999年

【剧情介绍】

还记得吗？大雄常常担心出木杉抢走静儿，每当看见出木杉和静儿一起的时候，他便会顿时心情大变，大叫大嚷，恨不得要把他俩拆散！回到家中，便大哭着要叮当帮忙。 叮当便答应和大雄一起到未来看看大雄结婚的情况…… 这段故事其实早在十多年前已印成漫画发行。今天，ANIME.SHINEI动画把它制成全新的剧场版推出。其中加了不少情节，现在就让我来为大家介绍一下吧！ 画面映着大雄协助一个背负着重物的老妇横过马路，老妇非常感激，还称赞大雄将来会是个好丈夫，大雄喜不自胜，还不禁感到飘飘然。 可是不久，大雄竟然在空地看见出木杉把静儿搂抱得紧紧的，还作要结婚的样子，不禁勃然大怒，大声把他们喝止。后来才明白原来他们在排练画剧。不过，大雄的心情却由高兴变成非常恶劣。 大雄向叮当哭诉，扰攘了许久，叮当终于答应和大雄一起到未来看看大雄结婚的情况… 他们来到王子蜜瓜大酒店门外…

【片名】 大雄与翼之勇者

【字幕】 HKGLLOUP

【格式】 AVI

【年代】2003年

【剧情介绍】

描述因为一次飞机意外，大雄、多啦A梦等人进入另一时空“鸟托邦”，大家和鸟人古斯基、猫头鹰博士成为好友，不过鸟人警备队长企图征服人类，古斯基在大雄协助下，成功拯救鸟托邦和人类。

因为环境遭受破坏,导致企鹅、黑面皮鹭等鸟类临绝种的命运,这些现象在地球上已成了不容忽视地问题。看了这个新闻的大雄突发奇想,幻想一些长得像鸟类的外层空间人拯救了鸟类,结果遭到胖虎及小夫的取笑。但是听王聪明说到世界上真的有鸟驱人身的鸟人传说后,大雄一直沉尽在天空飞行的异想世界里…他开始参考百科全书,试着自己做翅膀想要在天空飞翔,结果当然不断的失败…. 一天,当大雄正在练习飞行时,突然从天空掉下了一飞行器有着鸟驱人身的不明生物,跟大雄撞在一起。大家匆匆忙忙跑向那个不明生物掉落的地方一看,发现他就是传说中鸟世界得人类库斯可。因为与大雄相撞,库斯可受了点伤,哆啦A梦们担心如果被人类发现库斯可的存在,会造成大骚动,于是便将库斯可安置在「鸟巢式露营小屋」,并开始修理他的飞行器。在好不容易修好飞行器,正准备试飞当时,胖虎和小夫紧抓着飞行器偷偷搭上去了,因为乘坐的人太多,可能会导致飞行器墬落,因此哆啦A梦一行人只好戴上竹蜻蜓追上去。就在当时,突然天空打开了一个大洞穴,所有人都被吸了进去了！他们所前往的世界正是有传说中的鸟世界-巴德比亚。映入眼帘的净是有着人身的鸟类们……

【片名】 猫狗时空传

【字幕】 HKGLLOUP

【格式】 AVI

【年代】2004年

【剧情介绍】

多啦A梦最新剧场版“猫狗时空传”，跨越3亿年的时空，多啦A梦电影史上最大的冒险！！

STORY：大雄在偶然的情况下救了一条溺水的小狗，给它取名叫“小一”，瞒着妈妈把它带回家里饲养。然后有一天，去山里游玩的大雄，发现山里有很多被人遗弃的小猫小狗。“人也太随便了！”为了小一的将来以及这些被丢弃的猫狗，他想出了一个好办法。“把它们带到人类还不存在的远古时代不就行了！”

于是大雄和多啦A梦用缩小灯把小一和猫狗们缩小后乘上时间旅行机，向人类还未诞生的3亿年以前的世界进发。终于到了没有人类居住的世界，大雄用“进化退化放射线源”照射小一使它能理解人类的语言，然后教它怎样在这片土地上靠自己的力量生活下去的方法。

傍晚，在即将归去的大雄面前，小一的眼里充满了泪水。“小一，我答应你，明天，一定会回来的。”说完后，大雄乘着时光机回去了。

第二天，大雄和多啦A梦再次乘着时光机向哪个世界进发，但是，他们突然被卷进了时空扭曲中……

【电影顺序年代】

「ドラえもん のび太の恐竜」(1980)

「ドラえもん のび太の宇宙开拓史」(1981)

「ドラえもん ぼく、桃太郎のなんなのさ」(1981)

「ドラえもん のび太の大魔境」(1982)

「ドラえもん のび太の海底鬼岩城」(1983)

「ドラえもん のび太の魔界大冒険」(1984)

「ドラえもん のび太の宇宙小戦争」(1985)

「ドラえもん のび太と鉄人兵団」(1986)

「ドラえもん のび太と竜の骑士」(1987)

「ドラえもん のび太のパラレル西游记」(1988)

「ドラえもん のび太の日本诞生」(1989)

「ドラミちゃん ミニドラSOS！！！」(1989)

「ドラえもん のび太とアニマル惑星」(1990)

「ドラえもん のび太のドラビアンナイト」(1991)

「ドラミちゃん アララ小年山贼団！」(1991)

「ドラえもん のび太と云の王国」(1992)

「ドラえもん のび太とブリキの迷宫」(1993)

「ドラミちゃん ハロー恐竜キッズ！！」(1993)

「ドラえもん のび太と梦幻三剣士」(1994)

「ドラミちゃん 青いストローハット」(1994)

「ドラえもん のび太の创世日记」(1995)

「ドラえもん 2112年ドラえもん诞生」(1995)

「ドラえもん のび太と银河超特急」(1996)

「ドラミ＆ドラえもんズ ロボット学校七不思议！？」(1996)

「ドラえもん のび太のねじ巻き都市冒険记」(1997)

「ザ☆ドラえもんズ 怪盗ドラパン谜の挑戦状！」(1997)

「ドラえもん のび太の南海大冒険」(1998)

「ザ☆ドラえもんズ ムシムシぴょんぴょん大作戦！」(1998)

「ドラえもん 帰ってきたドラえもん」(1998)

「ドラえもん のび太の宇宙漂流记」(1999)

「ザ☆ドラえもんズ おかしなお菓子なオカシナナ！？」(1999)

「ドラえもん のび太の结婚前夜」(1999)

「ドラえもん のび太の太阳王伝说」(2000)

「ザ☆ドラえもんズ ドキドキ机関车大爆走！」(2000)

「ドラえもん おばあちゃんの思い出」(2000)

「ドラえもん のび太と翼の勇者たち」(2001)

「ドラミ＆ドラえもんズ 宇宙ランド危机イッパツ！」(2001)

「ドラえもん がんばれ！ジャイアン！！」(2001)

「ドラえもん のび太とロボット王国」(2002)

「ザ☆ドラえもんズ ゴール！ゴール！ゴール！！」(2002)

「ドラえもん ぼくの生まれた日」(2002)

「ドラえもん のび太とふしぎ风使い」(2003)

「ドラえもん のび太のワンニャン时空伝」(2004)

「ドラえもん のび太の恐竜2006」(2006)

参考资料：

中文:

大雄的恐龙

大雄的宇宙开拓史

大魔境

大雄的海底鬼岩城

魔界大冒险

宇宙小战争

大雄的平行西游记

铁人兵团

恐龙骑士

日本的诞生

动物星球

大雄的一千零一夜

云之王国

白金迷宫

梦幻三剑士

创世纪

大雄与银河特快列车

大雄的钥匙城历险记

大雄的南海大冒险,

大雄与宇宙漂流团

大雄的太阳王传说

大雄与翼之勇者,

大雄与机器人王国

大雄与风之使者

大雄的猫狗时空传

大雄的恐龙(2006)

新魔界大冒险-七人魔法使(2007)

大雄与绿巨人传说(2008)

机器猫吧的

在线观看地址:

大雄和白金迷宫93.07.28（大长编ドラえもん のび太とブリキの迷宫）1：

2：

1、大雄的恐龙80.11.28 （大长编ドラえもん のび太の恐竜）：

2、大雄的宇宙开拓史81.02.28（大长编ドラえもん のび太の宇宙开拓史）A：

B：

3、大雄在魔境82.08.28（大长编ドラえもん のび太の大魔境）1：

2：

3：

4：

5：

4、大雄和海底鬼岩城83.05.28（大长编ドラえもん のび太の海底鬼岩城）1：

2：

5、大雄的魔界大冒险84.09.28（大长编ドラえもん のび太の魔界大冒険）：

6、大雄的宇宙小战争85.10.28（大长编ドラえもん のび太の宇宙小戦争）1：

2：

7、大雄和铁人兵团86.01.28（大长编ドラえもん のび太と鉄人兵団）1：

2：

8、大雄和龙骑士87.05.28（大长编ドラえもん のび太と竜の骑士）1：

2：

3：

9、大雄的平行西游记88.05.20（大长编ドラえもん 大雄的平行西游记）1：

2：

10、大雄和日本诞生89.07.28（大长编ドラえもん のび太の日本诞生）1：

2：

3：

11、大雄与动物行星90.10.27（大长编ドラえもん のび太とアニマル惑星）1：

2：

3：

4：

5：

6：

12、大雄的一千零一夜91.07.27（大长编ドラえもん のび太のドラビアンナイト）1：

2：

3：

13、大雄的云之王国92.06.28（大长编ドラえもん のび太と云の王国）：

15、大雄与梦幻三剑士94.08.27（大长编ドラえもん のび太と梦幻三剣士 ）1：

2：

16、大雄的创世日记95.08.28（大长编ドラえもん のび太の创世日记 ）1 ：

2：

17、大雄和银河超特快列车96.08.28（大长编ドラえもん のび太と银河超特急）：

18、大雄的发条都市冒险记97.08.28（大长编ドラえもん のび太のねじ巻条都市冒険记）1：

2：

19、大雄的南海大冒险98.09.28（大长编ドラえもん のび太の南海大冒険）1：;iid=4266032

2：;iid=4266037

20、大雄的宇宙漂流记99.09.28（大长编ドラえもん のび太の宇宙漂流记）：

21、大雄的太阳王传说00.07.28（大长编ドラえもん のび太の太阳王伝说）：

22、大雄和翼之勇者01.07.28（大长编ドラえもん のび太と翼の勇者たち）1：

2：

23、大雄在机器人王国02.03.09（大长编ドラえもん のび太とロボット王国）：

24、大雄的风之使者03.03.06（大长编ドラえもん のび太とふしぎ风使い）：

25、大雄的猫狗时空传04.02.21（大长编ドラえもん のび太のワンニャン时空伝）：

26、大雄的恐龙（2006）06.04.18（大长编ドラえもん のび太の恐竜2006）1：;iid=4233493

2：

3：

4：

5：;iid=4237497

27、2112年哆啦A梦诞生(2112年のドラぇもん诞生)：:;iid=6122739

28、机器人学校的七大怪事(ロボットの学校の七大おかし怪事):;iid=4266004

29、惊心动魂的火车头大暴走(惊き动転する机関车が大いに粗暴で歩きます):

30、虫虫跳跃大作战(虫はジャンプして大いに戦います):

31、迷一样的挑战书(同じ挑戦状に迷います):

32、奇怪的点心娜娜王国(奇怪のなお菓子娜娜王国):

求基于matlab的EMD代码，急！

edit svmtrain

edit svmclassify

edit svmpredict

function [svm_struct, svIndex] = svmtrain(training, groupnames, varargin)

%SVMTRAIN trains a support vector machine classifier

%

% SVMStruct = SVMTRAIN(TRAINING,GROUP) trains a support vector machine

% classifier using data TRAINING taken from two groups given by GROUP.

% SVMStruct contains information about the trained classifier that is

% used by SVMCLASSIFY for classification. GROUP is a column vector of

% values of the same length as TRAINING that defines two groups. Each

% element of GROUP specifies the group the corresponding row of TRAINING

% belongs to. GROUP can be a numeric vector, a string array, or a cell

% array of strings. SVMTRAIN treats NaNs or empty strings in GROUP as

% missing values and ignores the corresponding rows of TRAINING.

%

% SVMTRAIN(…,‘KERNEL_FUNCTION’,KFUN) allows you to specify the kernel

% function KFUN used to map the training data into kernel space. The

% default kernel function is the dot product. KFUN can be one of the

% following strings or a function handle:

%

% ‘linear’ Linear kernel or dot product

% ‘quadratic’ Quadratic kernel

% ‘polynomial’ Polynomial kernel (default order 3)

% ‘rbf’ Gaussian Radial Basis Function kernel

% ‘mlp’ Multilayer Perceptron kernel (default scale 1)

% function A kernel function specified using @,

% for example @KFUN, or an anonymous function

%

% A kernel function must be of the form

%

% function K = KFUN(U, V)

%

% The returned value, K, is a matrix of size M-by-N, where U and V have M

% and N rows respectively. If KFUN is parameterized, you can use

% anonymous functions to capture the problem-dependent parameters. For

% example, suppose that your kernel function is

%

% function k = kfun(u,v,p1,p2)

% k = tanh(p1*(u*v’)+p2);

%

% You can set values for p1 and p2 and then use an anonymous function:

% @(u,v) kfun(u,v,p1,p2).

%

% SVMTRAIN(…,‘POLYORDER’,ORDER) allows you to specify the order of a

% polynomial kernel. The default order is 3.

%

% SVMTRAIN(…,‘MLP_PARAMS’,[P1 P2]) allows you to specify the

% parameters of the Multilayer Perceptron (mlp) kernel. The mlp kernel

% requires two parameters, P1 and P2, where K = tanh(P1*UV’ + P2) and P1

% 0 and P2 0. Default values are P1 = 1 and P2 = -1.

%

% SVMTRAIN(…,‘METHOD’,METHOD) allows you to specify the method used

% to find the separating hyperplane. Options are

%

% ‘QP’ Use quadratic programming (requires the Optimization Toolbox)

% ‘LS’ Use least-squares method

%

% If you have the Optimization Toolbox, then the QP method is the default

% method. If not, the only available method is LS.

%

% SVMTRAIN(…,‘QUADPROG_OPTS’,OPTIONS) allows you to pass an OPTIONS

% structure created using OPTIMSET to the QUADPROG function when using

% the ‘QP’ method. See help optimset for more details.

%

% SVMTRAIN(…,‘SHOWPLOT’,true), when used with two-dimensional data,

% creates a plot of the grouped data and plots the separating line for

% the classifier.

%

% Example:

% % Load the data and select features for classification

% load fisheriris

% data = [meas(:,1), meas(:,2)];

% % Extract the Setosa class

% groups = ismember(species,‘setosa’);

% % Randomly select training and test sets

% [train, test] = crossvalind(‘holdOut’,groups);

% cp = classperf(groups);

% % Use a linear support vector machine classifier

% svmStruct = svmtrain(data(train,:),groups(train),‘showplot’,true);

% classes = svmclassify(svmStruct,data(test,:),‘showplot’,true);

% % See how well the classifier performed

% classperf(cp,classes,test);

% cp.CorrectRate

%

% See also CLASSIFY, KNNCLASSIFY, QUADPROG, SVMCLASSIFY.

% Copyright 2004 The MathWorks, Inc.

% \(Revision: 1.1.12.1 \) \(Date: 2004/12/24 20:43:35 \)

% References:

% [1] Kecman, V, Learning and Soft Computing,

% MIT Press, Cambridge, MA. 2001.

% [2] Suykens, J.A.K., Van Gestel, T., De Brabanter, J., De Moor, B.,

% Vandewalle, J., Least Squares Support Vector Machines,

% World Scientific, Singapore, 2002.

% [3] Scholkopf, B., Smola, A.J., Learning with Kernels,

% MIT Press, Cambridge, MA. 2002.

%

% SVMTRAIN(…,‘KFUNARGS’,ARGS) allows you to pass additional

% arguments to kernel functions.

% set defaults

plotflag = false;

qp_opts = [];

kfunargs = {};

setPoly = false; usePoly = false;

setMLP = false; useMLP = false;

if ~isempty(which(‘quadprog’))

useQuadprog = true;

else

useQuadprog = false;

end

% set default kernel function

kfun = @linear_kernel;

% check inputs

if nargin 2

error(nargchk(2,Inf,nargin))

end

numoptargs = nargin -2;

optargs = varargin;

% grp2idx sorts a numeric grouping var ascending, and a string grouping

% var by order of first occurrence

[g,groupString] = grp2idx(groupnames);

% check group is a vector – though char input is special…

if ~isvector(groupnames) ~ischar(groupnames)

error(‘Bioinfo:svmtrain:GroupNotVector’,…

‘Group must be a vector.’);

end

% make sure that the data is correctly oriented.

if size(groupnames,1) == 1

groupnames = groupnames’;

end

% make sure data is the right size

n = length(groupnames);

if size(training,1) ~= n

if size(training,2) == n

training = training’;

else

error(‘Bioinfo:svmtrain:DataGroupSizeMismatch’,…

‘GROUP and TRAINING must have the same number of rows.’)

end

end

% NaNs are treated as unknown classes and are removed from the training

% data

nans = find(isnan(g));

if length(nans) 0

training(nans,:) = [];

g(nans) = [];

end

ngroups = length(groupString);

if ngroups 2

error(‘Bioinfo:svmtrain:TooManyGroups’,…

‘SVMTRAIN only supports classification into two groups.\nGROUP contains %d different groups.’,ngroups)

end

% convert to 1, -1.

g = 1 - (2 (g-1));

% handle optional arguments

if numoptargs = 1

if rem(numoptargs,2)== 1

error(‘Bioinfo:svmtrain:IncorrectNumberOfArguments’,…

‘Incorrect number of arguments to %s.’,mfilename);

end

okargs = {‘kernel_function’,‘method’,‘showplot’,‘kfunargs’,‘quadprog_opts’,‘polyorder’,‘mlp_params’};

for j=1:2:numoptargs

pname = optargs{j};

pval = optargs{j+1};

k = strmatch(lower(pname), okargs);%#ok

if isempty(k)

error(‘Bioinfo:svmtrain:UnknownParameterName’,…

‘Unknown parameter name: %s.’,pname);

elseif length(k)1

error(‘Bioinfo:svmtrain:AmbiguousParameterName’,…

‘Ambiguous parameter name: %s.’,pname);

else

switch(k)

case 1 % kernel_function

if ischar(pval)

okfuns = {‘linear’,‘quadratic’,…

‘radial’,‘rbf’,‘polynomial’,‘mlp’};

funNum = strmatch(lower(pval), okfuns);%#ok

if isempty(funNum)

funNum = 0;

end

switch funNum %maybe make this less strict in the future

case 1

kfun = @linear_kernel;

case 2

kfun = @quadratic_kernel;

case {3,4}

kfun = @rbf_kernel;

case 5

kfun = @poly_kernel;

usePoly = true;

case 6

kfun = @mlp_kernel;

useMLP = true;

otherwise

error(‘Bioinfo:svmtrain:UnknownKernelFunction’,…

‘Unknown Kernel Function %s.’,kfun);

end

elseif isa (pval, ‘function_handle’)

kfun = pval;

else

error(‘Bioinfo:svmtrain:BadKernelFunction’,…

‘The kernel function input does not appear to be a function handle\nor valid function name.’)

end

case 2 % method

if strncmpi(pval,‘qp’,2)

useQuadprog = true;

if isempty(which(‘quadprog’))

warning(‘Bioinfo:svmtrain:NoOptim’,…

‘The Optimization Toolbox is required to use the quadratic programming method.’)

useQuadprog = false;

end

elseif strncmpi(pval,‘ls’,2)

useQuadprog = false;

else

error(‘Bioinfo:svmtrain:UnknownMethod’,…

‘Unknown method option %s. Valid methods are “QP” and “LS”’,pval);

end

case 3 % display

if pval ~= 0

if size(training,2) == 2

plotflag = true;

else

warning(‘Bioinfo:svmtrain:OnlyPlot2D’,…

‘The display option can only plot 2D training data.’)

end

end

case 4 % kfunargs

if iscell(pval)

kfunargs = pval;

else

kfunargs = {pval};

end

case 5 % quadprog_opts

if isstruct(pval)

qp_opts = pval;

elseif iscell(pval)

qp_opts = optimset(pval{:});

else

error(‘Bioinfo:svmtrain:BadQuadprogOpts’,…

‘QUADPROG_OPTS must be an opts structure.’);

end

case 6 % polyorder

if ~isscalar(pval) || ~isnumeric(pval)

error(‘Bioinfo:svmtrain:BadPolyOrder’,…

‘POLYORDER must be a scalar value.’);

end

if pval =floor(pval) || pval 1

error(‘Bioinfo:svmtrain:PolyOrderNotInt’,…

‘The order of the polynomial kernel must be a positive integer.’)

end

kfunargs = {pval};

setPoly = true;

case 7 % mlpparams

if numel(pval)=2

error(‘Bioinfo:svmtrain:BadMLPParams’,…

‘MLP_PARAMS must be a two element array.’);

end

if ~isscalar(pval(1)) || ~isscalar(pval(2))

error(‘Bioinfo:svmtrain:MLPParamsNotScalar’,…

‘The parameters of the multi-layer perceptron kernel must be scalar.’);

end

kfunargs = {pval(1),pval(2)};

setMLP = true;

end

end

end

end

if setPoly ~usePoly

warning(‘Bioinfo:svmtrain:PolyOrderNotPolyKernel’,…

‘You specified a polynomial order but not a polynomial kernel’);

end

if setMLP ~useMLP

warning(‘Bioinfo:svmtrain:MLPParamNotMLPKernel’,…

‘You specified MLP parameters but not an MLP kernel’);

end

% plot the data if requested

if plotflag

[hAxis,hLines] = svmplotdata(training,g);

legend(hLines,cellstr(groupString));

end

% calculate kernel function

try

kx = feval(kfun,training,training,kfunargs{:});

% ensure function is symmetric

kx = (kx+kx’)/2;

catch

error(‘Bioinfo:svmtrain:UnknownKernelFunction’,…

‘Error calculating the kernel function:\n%s\n’, lasterr);

end

% create Hessian

% add small constant eye to force stability

H =((g*g’).*kx) + sqrt(eps(class(training)))*eye(n);

if useQuadprog

% The large scale solver cannot handle this type of problem, so turn it

% off.

qp_opts = optimset(qp_opts,‘LargeScale’,‘Off’);

% X=QUADPROG(H,f,A,b,Aeq,beq,LB,UB,X0,opts)

alpha = quadprog(H,-ones(n,1),[],[],…

g’,0,zeros(n,1),inf *ones(n,1),zeros(n,1),qp_opts);

% The support vectors are the non-zeros of alpha

svIndex = find(alpha sqrt(eps));

sv = training(svIndex,:);

% calculate the parameters of the separating line from the support

% vectors.

alphaHat = g(svIndex).*alpha(svIndex);

% Calculate the bias by applying the indicator function to the support

% vector with largest alpha.

[maxAlpha,maxPos] = max(alpha); %#ok

bias = g(maxPos) - sum(alphaHat.*kx(svIndex,maxPos));

% an alternative method is to average the values over all support vectors

% bias = mean(g(sv)’ - sum(alphaHat(:,ones(1,numSVs)).*kx(sv,sv)));

% An alternative way to calculate support vectors is to look for zeros of

% the Lagrangians (fifth output from QUADPROG).

%

% [alpha,fval,output,exitflag,t] = quadprog(H,-ones(n,1),[],[],…

% g’,0,zeros(n,1),inf *ones(n,1),zeros(n,1),opts);

%

% sv = t.lower sqrt(eps) t.upper sqrt(eps);

else % Least-Squares

% now build up compound matrix for solver

A = [0 g’;g,H];

b = [0;ones(size(g))];

x = A\b;

% calculate the parameters of the separating line from the support

% vectors.

sv = training;

bias = x(1);

alphaHat = g.*x(2:end);

end

svm_struct.SupportVectors = sv;

svm_struct.Alpha = alphaHat;

svm_struct.Bias = bias;

svm_struct.KernelFunction = kfun;

svm_struct.KernelFunctionArgs = kfunargs;

svm_struct.GroupNames = groupnames;

svm_struct.FigureHandles = [];

if plotflag

hSV = svmplotsvs(hAxis,svm_struct);

svm_struct.FigureHandles = {hAxis,hLines,hSV};

end

目前有哪些好的EMD邮件营销平台

无论是哪个平台都没法保证能100%进收件箱的，腾讯的反垃圾机制很严格，建议

1、不要全部只发腾讯的邮箱，可以网易邮箱、腾讯邮箱、sina邮箱、企业邮箱等穿插在一起。

2、降低发送的频率和数量，先少量发送测试，再慢慢增加。

3、使用变量功能和多个邮件模板来发，增加群发出去的每封邮件的差异，不让腾讯服务器判断为群发垃圾邮件

4、使用U-Mail邮件营销平台的效果预测功能，能很好的预测发送效果。

欢迎免费试用

什么叫EMD?

EMD(Empirical Mode Decomposition)算法1995年由NASA海洋水波实验室提出,本质上是一种将时域信号按频率尺度分解的数值算法,对于线性时不变系统,它可以从时域信号中直接提取具有不同特征时间尺度的内禀模式函数(IMF,Intrinsic Mode Function),分解得到的IMFs之间具有正交性,且分解唯一.本文以此为基础,将NExT(Natural Excitation Technique)方法推广到多点随机激励下的复模态情况,对多自由度线性系统实测响应信号的互相关函数进行EMD分解,并进而实现模态参数的辨识.

EMD推广pos机的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于推广pos机底薪4000是真的吗?、EMD推广pos机的信息别忘了在本站进行查找喔。