使用matlab，1x48 cell的A元胞数组中存放索引，例[1,2,3,4],[5,6,7]，B元胞数组为1x15 cell，每个含86400x1 cell，将B元胞数组中所有元素均按照A中列索引分组

在MATLAB中，如果你想根据`A`元胞数组中的列索引来对`B`元胞数组进行分组，你可以这样做：

首先，假设`A`是一个1x48的cell数组，其中包含一系列的行索引，例如：

A = {[1, 2, 3, 4]; [5, 6, 7]};

然后，`B`是一个1x15的cell数组，每个元素都是一个86400x1的向量，你需要根据`A`的第i列对应的位置获取`B`中的相应部分。这可以通过循环和`sub2ind`函数来实现，`sub2ind`可以将一维线性索引转换为多维矩阵的索引。

下面是一个示例代码片段，展示了如何操作：

% 确定`B`的总大小
total_size_B = numel(B) * size(B{1}, 1);

% 初始化结果存储变量
grouped_data = zeros(total_size_B, 1);

% 遍历A并处理B
for i = 1:numel(A)
    row_indices = A{i}; % 获取当前行的索引
    for j = 1:length(row_indices) % 对于每一列索引
        linear_index = sub2ind(size(B{1}), row_indices(j), :)'; % 转换为线性索引
        grouped_data(linear_index) = B{j}; % 将对应的元素添加到结果数组
    end
end

% `grouped_data`现在包含了按照A索引分组后的B数据

相关问题

cellsize为48x48的extractHOGFeature参数

通常情况下，HOG特征的cellSize大小选择在8x8到16x16之间比较合适。如果您选择了48x48的cellSize，可能会导致以下问题：

1. 特征维度过高：由于cellSize较大，会导致每个块中包含更多的像素，从而使得每个块的HOG特征维度变得非常高，这会增加计算量并且降低分类器的性能。

2. 特征信息不足：由于cellSize较大，每个单元格中的像素数量会减少，可能会导致HOG特征提取过程中损失掉一些细节特征，从而影响分类器的性能。

因此，如果您要使用extractHOGFeature函数提取HOG特征，建议将cellSize设置为8x8或16x16的大小，以获得更好的分类器性能和较低的特征维度。

asm(shellcraft.sh())和'\x48\x31\xf6\x56\x48\xbf\x2f\x62\x69\x6e\x2f\x2f\x73\x68\x57\x54\x5f\x6a\x3b\x58\x99\x0f\x05'分别在什么情况下使用

asm(shellcraft.sh())和'\x48\x31\xf6\x56\x48\xbf\x2f\x62\x69\x6e\x2f\x2f\x73\x68\x57\x54\x5f\x6a\x3b\x58\x99\x0f\x05'都是用于执行shell命令的汇编代码。其中，asm(shellcraft.sh())是使用pwntools库中的shellcraft模块生成的shellcode，而'\x48\x31\xf6\x56\x48\xbf\x2f\x62\x69\x6e\x2f\x2f\x73\x68\x57\x54\x5f\x6a\x3b\x58\x99\x0f\x05'是手动编写的shellcode。

当需要在Python脚本中执行shell命令时，可以使用asm(shellcraft.sh())生成的shellcode。这种方法简单易用，且不需要手动编写汇编代码。而当遇到写的字符中不能包含'\x0b'这个字符时，就需要手动编写shellcode，例如使用'\x48\x31\xf6\x56\x48\xbf\x2f\x62\x69\x6e\x2f\x2f\x73\x68\x57\x54\x5f\x6a\x3b\x58\x99\x0f\x05'来代替execve。