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利用visual assist X为VS2012自动添加注释

如何从model.mat转换为model.model?

一个看似小的东西，折腾了一个晚上才弄好

今天修改OpenCV库，然后重新编译，再调用新编译好的dll，发现不能进入修改后的程序，加入断点会显示警告：“当前不会名字断点 还没有为该文档加载任何符号”

原因在于，程序调用的dll没有成功地和修改后的程序相匹配。

解决方案是：

Step 1: 将调用该项目的exe复制到编译生成的dll目录下（非常重要！）

Step 2: 在编译OpenCV的解决方案下，选择对应的项目，（比如我的是cv_objdetect），右键，属性——配置属性——调试

在“命令”里加入调用该项目生成的dll的exe（与dll同目录）

在“工作目录”中设置生成的dll所在的目录

命令参数按照需要设定

Step 3: 在项目中点击右键，调试——进入单步调试，即可解决问题。

实验中，matlab用cov()得到协方差矩阵，这个矩阵作为多维高斯分布的gamma参数，结果gamma参数要求该矩阵为正定矩阵，而该矩阵只能保证为对称矩阵。http://stackoverflow.com/questions/11269715/matlabs-sigma-must-be-symmetric-and-positive-definite-error-sometimes-not-mak

给出了解决方案

This happens if the diagonal values of the covariance matrix are (very close to) zero. A simple fix is add a very small constant number to c.

err_cnt = 0;

for i = 1:1000
    try 
        a = rand(3); 
        c = cov(a) + .0001 * eye(3); 
        m = mean(a); 
        mvnpdf(a, m, c);
    catch me
        err_cnt = err_cnt + 1;
    end
end

Results in 0 errors.

第一次接触libsvm，是在今年春节的时候，参加数模美赛，当时在并不太熟悉libsvm的情况下，一边参考着网上的libsvm教程，一边依照着自己的理解，利用libsvm进行了三维特征向量空间的分类，并按照自己的思考加简单测试写的决策函数，类似于http://www.matlabsky.com/thread-12649-1-1.html#346396-tsina-1-5117-284f7ead64dc6d44826e34b59e8e7b01 ,现在回想起来，当时还是用线性核的决策函数去处理RBF生成的model，或许是维度太低，（我们对数据预处理时将其降低了15维），美赛的时候分类结果很不错，由此也导致我一直以为此种做法的正确性。