基于矩阵的 MATLAB 语言让数学直观易读。工程师和科学家需要能够直观表达矩阵和数组数学运算的编程语言，而非通过通用编程实现的编程语言。Python 中的矩阵数学需要执行函数调用，而非自然算子。您必须对标量、1-D 矩阵和 2-D 矩阵之间的差异进行跟踪。即使在最简单的 Python 代码中做到这一点也很困难，下图中Python 代码里的错误你能找到吗？在 Python 代码的第 2 行有一个非
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2024-06-24 05:17:18
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matlab可以跑python代码吗？这是一个非常有趣的问题。MATLAB是一个强大的工具，在科学计算、数据分析和可视化中广泛使用，而Python作为一门通用编程语言，与MATLAB也有良好的协作能力。那么如何让MATLAB运行Python代码呢？接下来，我会详细介绍备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法、监控告警等相关内容。
### 备份策略
为了确保代码安全，首先制定合适的备份策
文本读写与二进制读写 速度对比 Python Matlab 文章目录文本读写与二进制读写 速度对比 Python Matlab引言Python对比方法测试结果Matlab对比方法测试结果总结 引言数据读写的速度往往会占用大量的时间，因此对Python和Matlab中不同的数据输出方式的速度进行了简单对比。这是因为最近在写代码的过程中遇到一个问题，需要跨进程进行数据传输，但是目前还不太会使用共享内存
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2023-12-20 19:29:21
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云服务跑MATLAB，结合强大的计算能力和灵活的访问方式，正在逐渐成为科研和工程领域的热门选择。然而，如何在云环境中有效运行MATLAB却并非易事。本文将详细记录解决这一问题的过程，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、最佳实践和生态扩展。希望能为后续类似问题的解决提供一些启示。
## 背景定位
近年来，随着大数据和云计算的迅猛发展，MATLAB作为一款强大的数值计算工具，其在云端的应用
# 如何用MATLAB运行Java程序
## 一、整体流程
```mermaid
journey
title 整体流程
section 步骤
开发者->小白: 告知整体流程
小白->开发者: 理解并确认
```
首先，让我们来看一下整个过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备Java源代码 |
原创
2024-06-30 03:39:23
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（MATLAB是我很早之前自学的一个工具，十分简单，当时是用老师的PPT自学了一下就清楚了，不过因为不常用，所以有很多函数，像num=zeros(m,n)%创建一个m*n的空矩阵这种函数有时候比较傻乎乎的用循环创建，不过这种东西，多编程序，多百度就可以了。这里只介绍一下MATLAB最简单的入门，让你上手就可以编程序）Matlab是一个数值计算工具，计算矩阵，数值等很方便。 Matlab的基本操作，
一、MATLAB软件介绍1 matlab的界面 左上角，home标签下，找到layout进行设置/复位，可以设置各板块的显示与隐藏。其中有几个部分，请务必要显示①Current Folder：中文一般翻译成工作路径，一般设置成一个自己建立的、有读写权限的文件夹，例如我的文档下建立一个matlab文件夹②Command Window：字面意思是命令窗口，用来运行代码，所有的代码都是在
# 云平台上使用MATLAB的简单指南
随着云计算的迅速发展，越来越多的用户开始将计算任务移至云平台。MATLAB作为一种功能强大的数学软件，能够在云平台上有效处理各种复杂计算任务。在本文中，我们将探讨如何在云平台上运行MATLAB，并提供一些简单的代码示例，帮助您迅速上手。
## 什么是云平台？
云平台是通过互联网提供的计算服务，包括存储、计算、网络等资源。用户可以根据需要按需获取这些资源
因为自己电脑跑一个算法一次要两分钟，跑1000次就是2000分钟加上我要是跑5个点不知道要跑多久，所以我们直接学习别人如何在云端跑。虽然老师告诉我可以用parfor来并行for循环，但是我感觉效果也不会很好。所以来测试一下新东西。博主的操作步骤已经很细了，我们能不能更细一点，出个针对于特定云盘的操作。（我发出的所有教程都不会设置任何障碍，我觉得只有开源才能让更多人学会更多技术）操作过程来自博主：l
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2024-06-18 10:26:28
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想自己动手写一个CNN很久了，论文和代码之间的差距有一个银河系那么大。在实现两层的CNN之前，首先实现了UFLDL中与CNN有关的作业。然后参考它的代码搭建了一个一层的CNN。最后实现了一个两层的CNN，码代码花了一天，调试花了5天，我也是醉了。这里记录一下通过代码对CNN加深的理解。首先，dataset是MNIST。这里层的概念是指convolution+pooling，有些地方会把convol
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2024-05-08 21:43:24
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在使用MATLAB的过程中，我对MATLAB的运行效率感到很头疼，就尝试了一些办法去提高之。现在把它们在这里作个总结，留作备忘和分享，之后有了新的想法也会补充进来。使用矩阵运算替换循环语句CPU并行计算GPU并行计算与C++协作使用矩阵运算替换循环语句这应该是老生常谈了；由于MATLAB处理矩阵挺方便的，所以一般也没人故意把矩阵运算拆成分量写。有时候，for循环转成矩阵运算需要稍动一下脑筋。比如下
背景说明：前段时间电脑刚装了GPU，最近想起来之前是用CPU跑的HCF代码，想试试使用GPU运行的效果，结果遇到很多问题，经过各种努力和尝试，终于跑通了（PS：我下载的HCF代码是不带尺度估计的作者最早公布的代码）。一、代码下载：https://github.com/jbhuang0604/CF2/tree/4b895b516b2d73fc83174439729d2157902c9d63，下载完解
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2023-11-03 13:43:03
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文章目录前言一、下载LibSVM安装包二、安装编译器并设置系统变量（已安装编译器可以跳过）三、安装编译LibSVM四、添加路径（选做）五、验证安装是否成功总结 前言由于LibSVM可以进行回归分析，也可以改变高斯核函数中的参数，故在MATLAB r2018b上安装LibSVM。 附安装包的百度云和阿里云下载地址：百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1e-NTctRg6rN
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2024-01-11 21:56:39
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0. 前言由于深度学习现在非常的火，笔者也想跟风学习一下相关的知识，但是苦于没有高大上的电脑配置，当前有的只是一台小笔记本电脑（不敢说它破旧，毕竟已经用了四年了，但很担心它突然有了小脾气就不工作，然后。。。。就没有然后了），同时也没有精力去学习linux那套复杂的操作系统，笔者认为学习的最佳方法是以自己熟悉的操作环境来接纳新知识。刚好笔者习惯了matlab的编程模式，而matlab在2012以后的
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2023-09-22 20:30:27
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假设有n个dataset要zhiximatlab -nodesktop -nodisplay run.log
原创
2023-06-29 09:59:18
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## 如何在MATLAB中运行深度学习GPU
### 整体流程
为了在MATLAB中运行深度学习模型，并且利用GPU加速计算，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 安装适当版本的MATLAB |
| 步骤2 | 安装必要的深度学习工具箱 |
| 步骤3 | 配置GPU设备 |
| 步骤4 | 将数据加载到MATLAB中 |
| 步
原创
2023-07-27 10:53:24
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5.4 “半无限”有约束的多元函数最优解“半无限”有约束多元函数最优解问题的标准形式为 sub.to &
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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2023-09-06 20:27:52
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因为毕业搬家，再也不能用学校实验室的电脑了，所以最近刚配置了一台电脑，用来在家写写MATLAB，同时刷刷知乎。经常刷到关于MATLAB电脑配置的问题，所以想跟大家说一说如何配置一台适合跑MATLAB的电脑。首先上一下我自己的配置单：CPUIntel i5 10400主板华硕 Tuf Gaming B460M Plus (Wi-Fi)内存十铨火神 2666MHz 16GB×2显卡Int
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2023-11-20 21:25:20
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Matlab是学术界和业界公认的高级编程语言，其优点在于编程复杂度低，缺点在于for循环的效率极低。为了利用Matlab已有的算法，降低编程复杂度，同时解决for循环效率低的问题，Matlab引入了Mex机制，使得Matlab可以调用C++编写的函数。CUDA是Nvidia推出的并行计算框架，基本遵循了C++语法规则。于是乎出现了Matlab调用CUDA的方法，称之为“MexCuda”。本文就Me
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2024-07-31 15:45:59
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