前言：本文摘录了一些Matlab官网中的一些关于Matlab的常用的使用的部分，仅供参考学习。1.GUI简介1.1桌面启动 MATLAB时，桌面会以默认布局显示。桌面包括下列面板：当前文件夹 - 访问您的文件。命令行窗口 - 在命令行中输入命令（由提示符 (>>) 表示）。工作区 - 浏览您创建或从文件导入的数据。 工作区包含在 MATLAB中创建或从数据文件或其他程序导入的变量。例如
转载
2023-12-02 20:22:19
90阅读
# MATLAB机器学习与显卡加速
在现代机器学习领域，数据处理和模型训练的计算需求日益增长，这促使许多开发者和研究人员寻求更高效的实现方法。MATLAB作为一种强大的数学工具，广泛应用于工程及科学研究中。然而，很多人常常问：“MATLAB机器学习用显卡吗？”答案是：是的，使用显卡可以显著提升MATLAB中的机器学习模型训练和数据处理的速度。
## 为什么使用显卡加速？
显卡（GPU，图形处
# MATLAB 深度学习与显卡设置指南
作为一名新入行的开发者，你想在 MATLAB 中利用深度学习进行图像处理或其他应用，非常好！该文将详细介绍在 MATLAB 中使用显卡进行深度学习的步骤，包括每一步详细操作和所需代码的讲解。
## 流程概览
以下是实现 MATLAB 深度学习使用显卡的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-30 03:24:22
97阅读
MATLAB目前只支持Nvidia的显卡。如果你的显卡是AMD的或者是Intel的，就得考虑另寻它路了。MATLAB可谓工程计算中的神器，一方面它自带丰富的函数库，另一方面它所有的数据都是内建的矩阵类型，最后画图也方便，因此解决一些小规模的计算问题如果对性能要求不高的话开发效率远大于C++ FORTRAN之类传统手段。不过受限于PC的计算能力，对于一些大规模数据处理它就力不从心了。还好最近Matl
转载
2024-01-31 10:01:14
1454阅读
正运动学首先是旋转矩阵的理解。在理解旋转矩阵的基础之上，理解一些姿态的表现方式，例如欧拉角等。然后进入最基本的工作，计算正运动学。正运动学就是根据关节角度，计算机器人工具坐标系（末端执行器end_effector）在机器人基座标系（base_link）下的位姿。D-H建模方法我这里只介绍一种，Modified D-H法，即改进D-H参数法，另外还有标准D-H参数法，我就不做笔记了。总结
ans =1 2 3二 txe文件导入假定名为 test.txt 的文件中以下为文件内容"你好,我的数据欢迎来到动力学与控制技术论坛1 11 111 11112 22 222 22223 33 333 33334 44 444 44445 55 555 5555"这样的文件怎么读入数据呢？方法有多种，现举两个比较简单实用的。方法一：在文件菜单中选择 file/importdat
在机器学习领域，显卡的选择至关重要。许多人常常询问“老显卡支持机器学习吗？”这个问题的答案取决于多个因素，但确实有一些办法可以让老显卡参与到机器学习项目中。接下来，我们将围绕这个主题展开讨论，并记录解决“老显卡支持机器学习”问题的过程。
我们先来了解一下背景：如今，许多深度学习库（如 TensorFlow 和 PyTorch）主要针对较新的显卡进行优化。然而，不是每个研究者或开发者都能负担得起最
# 如何在Mac上使用外置显卡进行机器学习
在实际的机器学习任务中，使用外置显卡（eGPU）能够显著提高计算性能。对于刚入行的小白开发者来说，实现这一目标需要遵循一些步骤。本篇文章将详细介绍在Mac上使用外置显卡进行机器学习的流程，并提供必要的代码示例。
## 流程概述
下表展示了实现“Mac外置显卡机器学习”的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
据悉4090显卡无论是在游戏、设计还是摄影上，都能够带来非常舒适畅快的体验。这感觉就对了，就是那种得不到的永远在骚动的感觉。但是大家可能都忽略了辅助显卡完美发挥性能的重要一环——驱动程序，驱动拉胯，隐患日渐积累，显卡再好，也会被拖后腿，因此日常的检测要做，更要做得细致。就在4090发布的当口，驱动人生也正式发布了新版本，上线深度扫描功能。这功能能让我砸锅卖铁买回来的4090时刻保持最佳状态吗？今天
顾名思义，分布式并行计算就是在单台机器多个GPU（单机多卡） 上，或者多台机器多个GPU（多机多卡） 上进行并行计算。分布式计算带来了两个好处：降低了 GPU 的显存压力。一块普通的 GPU 显存只有16个G，好一点的 3090Ti, 4090Ti 也就24个G。再计算下参数占的内存：如果以32位浮点数存储参数的话，一个参数占 4 Bytes；一百万参数大约占 4 MB。实际运行模型时，不光需要存
转载
2023-12-15 13:33:44
671阅读
# 如何选择适合的显卡用于 Matlab 深度学习
## 引言
在进行深度学习任务时，选择适合的显卡对于提高训练和推理的效率非常重要。Matlab是一个广泛应用于科学计算和机器学习的工具，也支持深度学习任务。本文将介绍选择适合 Matlab 深度学习的显卡的流程，并提供相应的代码和解释。
## 流程概览
下面的表格展示了选择适合 Matlab 深度学习的显卡的流程。
| 步骤 | 操作
原创
2023-09-08 11:28:41
415阅读
文章目录一、前言二、安装配置NVIDIA driver1. 添加PPA源2. 查看显卡硬件型号3. 安装NVIDIA驱动二、安装cuda1. 下载相关依赖2. 下载安装文件3. 安装cuda-toolkit4. 配置环境变量5. 检验安装三、安装低版本gcc、g++四、安装配置MatConvNet1. 下载安装tar包2. 修改Makefile并编译3. 安装编译MatConvNet库（1）准备
在处理“matlab机器学习分类”的问题时，您将能够运用MATLAB强大的工具和函数库来完成各种分类任务。从数据预处理到模型构建和评估，整个过程可以有效地应用于实际场景中。接下来，我们将分步探讨如何在MATLAB中使用机器学习进行分类。
## 环境准备
在开始之前，确保您的环境已充分准备，MATLAB的设置也应考虑到所需的工具箱。
### 依赖安装指南
确保您已经安装了MATLAB及Mac
主（以下）：机器人操纵, 1 部分: 运动学Posted by Christoph Hahn, April 11, 2018在这篇博文中,塞巴斯蒂安. 卡斯特罗将用 MATLAB 和仿真来讨论机器人操作。这部分将讨论运动学, 接下来的部分将讨论动力学.– –机器人机械臂速成课程让我们从运动学和动力学的快速比较开始。运动学是对运动的分析而不考虑力。在这里, 我们只需要几何性质,
# MATLAB中的机器学习：基于RBF（径向基函数）网络的应用
机器学习是近年来迅速发展的领域，而MATLAB作为一种强大的计算环境，为机器学习的实现提供了便利。本文将探讨RBF网络在MATLAB中的应用，带您逐步了解其工作原理及实现方式。
## 什么是RBF网络？
RBF（Radial Basis Function，径向基函数）网络是一种前馈神经网络，主要用于分类和回归任务。RBF网络通
原创
2024-09-24 08:42:45
122阅读
1. 显卡型号以及软件版本号显卡：NVIDIA GeForce GTX 1060 6GB软件版本号下载地址Matlab2016b正版软件平台下载Matconvnet-1.0-beta25官网下载Visual Studio 2015官网下载CUDA9.1官网下载cuDNN（与CUDA9.1匹配即可）官网注册账号后下载注意：CUDA 和 cuDNN不是一个东西，需要分开下载2. 思路操作台（Matla
在现代数据分析的背景下，MATLAB提供了强大的机器学习工具，特别是在GPU加速方面。这使得大量数据的处理和复杂模型的训练成为可能。然而，在某些情况下，利用GPU进行机器学习的过程中可能会遇到各种问题，这不仅影响到我们的实验效率，也可能对业务进度造成一定影响。例如，在深度学习模型的训练中，我们可能会遇到内存不足、计算不稳定或模型未能收敛等问题。
> “在过去的项目中，我们的模型训练耗时超过预期，
# 信道 Matlab 机器学习
## 介绍
在数据传输中，信道是指信号从发送端到接收端传播的媒介。信道的特性对于数据传输的质量和效率有着重要的影响。在通信系统中，信道可能会受到多种干扰，如噪声、衰落等，因此需要采用机器学习的方法来对信道进行建模和预测，以提高数据传输的可靠性和性能。
Matlab是一种强大的科学计算软件，其中集成了丰富的机器学习工具包，可以方便地进行信道建模和预测。本文将介
原创
2024-03-17 06:48:07
113阅读
在这篇博文中，我会和大家分享如何在 MATLAB 中进行机器学习的实践，涵盖了相关的背景知识、抓包方法、报文结构、交互过程、安全分析及多协议对比，并结合丰富的图表和代码示例，希望大家能从中获得灵感和启发。
我们从“机器学习”的背景开始，该领域的发展与计算技术的进步密切相关。可以追溯到上世纪60年代初，一些基本的学习算法开始浮现，逐步演变为今天我们所熟知的深度学习模型。这里简单展示一个时间轴，标志
库大规模优化问题的变量数量n很大（几千几万），普通拟牛顿类方法每步都需要用大n^2量级的hessen矩阵，因此需要很大的内存并且极大降低了计算速度。因此衍生出了一些解决大规模优化问题的方法：1、L-BFGS方法全称limited-memory BFGS法，是在拟牛顿方法BFGS法（一种对称秩2方法）的基础上，改用前m步的梯度和变量位置来计算拟hessen矩阵的方法。由于前m步的梯度和变量都只是向量
