MATLAB矩阵操作大全 一、矩阵的表示 在MATLAB中创建矩阵有以下规则： a、矩阵元素必须在”[ ]”内； b、矩阵的同行元素之间用空格（或”,”）隔开； c、矩阵的行与行之间用”;”（或回车符）隔开； d、矩阵的元素可以是数值、变量、表达式或函数； e、矩阵的尺寸不必预先定义。 二，矩阵的创建： 1、直接输入法 最简单的建立矩阵的方法是从键盘直接输入矩阵的元素，输入的方法按照上面的规则。建
1 背景题主需要训练caffe的matlab接口的代码，因此就开始在ubuntu下面折腾的历程，记录一下在ubuntu下面编译caffe的matlab接口中遇到的各种问题及解决办法，防止下次遗忘，也希望可以帮助到有需要的朋友。2 下载caffe源码,配置Makefile.config题主选择CaffeMex_v2git clone https://github.com/liuyuisanai/Ca
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2024-08-07 16:54:49
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相信很多研究人员都和我一样使用Matlab分析和研究各种算法。最近无意之中发现matlab提供的并行工具箱，通过简单地修改(仅仅把for改为parfor，存在依赖关系的变量用新变量代替），就可以让单机matlab并发多个线程运行，并发线程数与本机cpu核数相当。例如：我的机器是Intel i5 2300，有四个物理core，因此最多可并发为4线程。 &nbs
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2024-09-26 08:42:05
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在matlab中使用GPU加速，来加速矩阵运算。首先如前面所说，并不是所有GPU都能在maltab中进行加速的，貌似只有NVDIA的显卡可以吧。硬件：GeForce GTX 980软件：Matlab 2015a （Matlab 2012以后的版本才带有GPU加速的工具箱）下面开始介绍怎么玩GPU加速第一步：在matlab命令窗口，运行gpuDevice，查看自己的显卡是否具备GPU加速
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2023-07-12 14:08:05
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金融建模、自动驾驶、智能机器人、新材料发现、脑神经科学、医学影像分析...人工智能时代的科学研究极度依赖计算力的支持。
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2024-01-24 23:32:29
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本文只是对于多核CPU运行单一程序的优化，以及简单的GPU运算（非CUDA） 部分内容引自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6b597bfb01018wa5.html 并行化计算通过client-workers体系，client负责分发任务，workers(数量等于CPU核数)负责完成任务1、使用parfor循环parfor循环把变量分为五类：循环变量*、广播变量、临
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2024-06-12 22:36:12
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Matlab之GPU加速方法 Matlab之GPU加速方法一般代码加速方法GPU设备确认GPU和CPU之间数据传递复杂代码加速方法 一般代码加速方法Matlab目前只支持Nvidia的显卡。GPU设备确认想知道自己的电脑有没有这个能力，在Matlab中运行 gpuDevice。 只要数据格式是gpuArray格式的，那么计算过程会自动的调用GPU进行计算。G
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2023-07-25 14:50:49
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如果你要评估用于GPU计算且支持Matlab的软件，AccelerEyes将会提供以下信息作为比较的起点。每个用户必须评估基于个人应用需求的要求。随着不同种类的有Matlab支持的ＧＰＵ计算软件大量涌入市场，越来越难以追踪到所需的工具。为了帮助你有组织性的进行，AccelerEyes制作了这些比较表格，他们都列出了这两种方法的重点，包括：1)来自AccelerEyes的Jacket 1.5版；2)
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2024-08-30 21:25:26
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@article{hu2016finding,
title={Finding Tiny Faces},
author={Hu, Peiyun and Ramanan, Deva},
journal={arXiv preprint arXiv:1612.04402},
year={2016}
}1、首先根据自己的英伟达型号去官网下载对应的英伟达驱动我的是gtx1050,计算能力是6.
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2024-05-06 15:37:19
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MATLAB多核并行计算使用方法对于在使用matlab中出现计算速度慢等情况，只有干等它跑出结果吗，可以使用多核进行并行计算加速matlab仿真的速度，好的东西当然有其局限性。常用个人版CPU都是主打高频率，甚至超频来增加其工作速度，对于核心数不会特别追求，而对于工作站式的CPU，通常频率较低，核心和线程数低，而当这样的CPU来运行matlab程序，会出现如下问题 可以看到CPU的核心利用率很低，
一、符号表达式的运算[n,d]=numden(a) 提取符号表达式a的分子和分母，并将其存放在n和d中n=numden(a) 提取符号表达式a的分子和分母，只将分子存放在n中symadd(a,b)返回符号表达式a和b的和，也可直接用a+bsymsub(a,b) 返回符号表达式a和b的差，也可直接用a-bsymmul(a,b) 返回符号表达式a和b的积，也可直接用a*bsymdiv(a,b) 返回符
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2024-04-16 15:51:36
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经常用matlab处理大型数据，有时某些数据处理起来可能要几天甚至更久。如果算法已经到最优，那么提高速度的最后方法就是从硬件下手了。在这个什么都开始并行的年代，matlab也提供了并行计算的功能，甚至能用GPU加速。matlab貌似在2010a开始支持并行计算，引入了一个工具箱，叫做parallel computing toolbox.它的使用方法，可以从matlab的帮助获得。 我现在对ma
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2023-09-18 06:45:19
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一、问题与仿真假设小车在一个方向上以 2cm/s2 的加速度运动了 100s，使用加速度计和GPS测量小车位置。GPS定位误差为高斯分布，方差为4m；加速度计的误差也为高斯分布，方差为0.01m/s2，并且由于加速度计放置不是完全水平的，有 0.03m/s2 的偏移。采用卡尔曼滤波，融合加速度计和GPS数据，估计小车的位置与速度。如果只使用GPS数据估计，卡尔曼滤波器MATLAB实现（从一维到三维
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2024-04-26 16:30:53
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经常用matlab处理大型数据，有时某些数据处理起来可能要几天甚至更久。如果算法已经到最优，那么提高速度的最后方法就是从硬件下手了。在这个什么都开始并行的年代，matlab也提供了并行计算的功能，甚至能用GPU加速。matlab貌似在2010a开始支持并行计算，引入了一个工具箱，叫做parallel computing toolbox.它的使用方法，可以从matlab的帮助获得。我现在
如何在MATLAB上使用GUP加速跑代码CPU和GPU的主要区别查看CUDA版本并下载安装怎么检查CUDA是否安装成功确认MATLAB与cuda对应版本在MATLAB查看GPU版本测试gpu在MATLAB上跑代码Matlab 有时候在使用GPU加速为什么速度慢 近几年来AMD的CPU性价比很高，但还是推荐使用Intel的CPU。因为Intel在科学计算的积淀很深，MATLAB使用的是Intel
目录一、编写可供Matlab编译的CUDA代码1、 待编译的程序需要包含的头文件2、待编译程序的程序入口函数mexFunction3、参数传递方法二、使用Matlab编译CUDA工程并调用1、mexcuda编译指令2、参考文章： 一、编写可供Matlab编译的CUDA代码1、 待编译的程序需要包含的头文件在项目中添加新建项 mexFunction.h，头文件内容如下#ifndef _mexFun
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2024-03-01 15:42:49
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Matlab 并行编程——CUDAhttp://163n.blog.163.com/blog/static/560355522010111083613574/GPUArrayMATLAB中的GPUArray表示存储在GPU上的数据。使用gpuArray函数可以将数据从MATLAB工作空间传送到GPU。例如：A = data(10);G = gpuArray(A);gather执行以上语句后，G 就
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2023-09-07 19:51:03
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总记：无论使用Python+Tensorflow还是MATLAB进行并行卷积运算，都有必要使用GPU进行加速，而GPU加速的前提是电脑装有Nvidia显卡。以本人使用的笔记本电脑为例，显卡为NVIDIA GeForce GTX 1050Ti，硬件算力5.1，符合要求。因此，此笔记主要介绍CUDA和CUDNN的安装。步骤1：安装C或C++编译器 由于并行计算涉及底层硬件加速，必然用到C或C++，因此
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2023-12-18 15:48:11
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1、GPU与CPU结构上的对比2、GPU能加速我的应用程序吗？3、GPU与CPU在计算效率上的对比4、利用Matlab进行GPU计算的一般流程5、GPU计算的硬件、软件配置5.1 硬件及驱动5.2 软件6、示例Matlab代码——GPU计算与CPU计算效率的对比1、GPU与CPU结构上的对比原文：Multicore machines and hyper-threading technology h
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2024-04-25 11:04:51
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第12章 SIMULINK动态仿真集成环境
12.1 Simulink操作基础
12.2 系统仿真模型
12.3 系统的仿真
12.4 使用命令操作对系统进行仿真
12.5 子系统及其封装技术
12.6 S函数的设计与
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2024-06-10 07:50:23
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