近日，有哈工大学生表示收到了正版软件取消激活的通知，而在与 MATLAB 开发公司 MathWorks 交涉之后，被告知由于美国政府实体名单的原因，相关授权已被中止。目前，哈尔滨工业大学、哈尔滨工程大学的老师和学生们都无法使用 MATLAB。
谈谈感受，很熟悉的感觉。就好像是matlab的使用，不过是得其形了。吐槽的是没有Python的接口，emmmm。日后再说
密苏里大学计算机智能信号处理： Computational Intelligence Signal Processing, University of Missouri
GNU Octave是一种高级解释语言，主要用于数值计算。它提供了线性和非线性问题的数值解，以及执行其他数值实验的能力。它还为数据可视化和操作提供了广泛的图形功能。该计划以主要作者的前教授Octave Levenspiel命名。GNU Octave 通常通过其交互式界面（CLI和GUI）使用，但它也可用于编写非交互式程序。该项目是在 1988 年左右构思的，起初它的目的是作为化学反应器设计课程的伴侣。GNU Octave 语言在很大程度上与Matlab兼容因此大多数程序都易于移植。此外，还支持 C 标准库和 UNIX 系统调用和函数中已知的函数。可以通过创建Oct-Files或使用 Matlab 兼容的 Mex-Files从 Octave 调用 C/C++ 和 Fortran 代码。
正如上图所见，今天给大家介绍一款高度兼容matlab程序的免费编程软件——GNU Octave，在该软件中能够执行很多基础的matlab命令，运行m脚本文件。该软件能够支持GNU/Linux，macOS，BSD，Windows等操作系统。下面以windows平台为例演示软件的安装过程：
matplotlib是Python编程语言及其数值数学扩展包 NumPy的可视化操作界面。它利用通用的图形用户界面工具包，如Tkinter, wxPython, Qt或GTK+，向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口（API）。此外，matplotlib还有一个基于图像处理库（如开放图形库OpenGL）的pylab接口，其设计与MATLAB非常类似--尽管并不怎么好用SciPy就是用matplotlib进行图形绘制。
“Linear Regression with multiple variables——Working on and submitting programming exercises”
什么是GNU Octave？ Octave是一个科学应用程序，它使用Matlab类似的解释高级语言进行数值计算和模拟。 它提供解决线性和非线性问题的功能，可以将结果绘制为图形，并提供数据操作和可视化功能。 GNU Octave提供交互式命令行界面和GUI界面，但也可用于非交互式脚本进行数据处理。
GitHub 地址：https://github.com/mjbahmani/10-steps-to-become-a-data-scientist
https://github.com/mjbahmani/10-steps-to-become-a-data-scientist
人工智能（AI）是近几年来最热的话题之一，不管是医疗界、互联网界、服务界，还是制造业、工业等等，不和AI挂个边都不好意思出来和人打招呼（比如咱们运维界也有AIOps）。
我们生活在一个几乎所有东西都能产生数据的世界。数据，借助于创建显示变量之间关系的图形的工具，可以对其进行分析和可视化。
一图胜千言。相对于冷冰冰的数字，生动的图形可以更好的反映一些信息，也更利于我们在数据探索、预处理等阶段感性认识数据的内在规律或信息。本视频就讲解Octave图形化数据的一些工具和对应的方法。
导读：近日，在知乎等社交网络上，有哈工大学生表示收到了正版软件取消激活的通知，而在与 MATLAB 开发公司 MathWorks 交涉之后，被告知由于美国政府实体名单的原因，相关授权已被中止。
前面学了很多的机器学习的理论知识了，但是纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行，接下来几个视频一起来学习一些机器学习编程工具Octave的一些基础编码知识。
阅读本篇大概需要 5 分钟。 前言 各位小伙伴如果是通过 Coursera 上吴恩达的机器学习视频来学习的话，一定听到过 Octave 的大名了，吴恩达强烈推荐大家使用 Octave 来学习机器学习，并且用了完整的一个章节「Octave and Matlab Tutorial」来讲述 Octave 的基本操作。非常实用，也很简单，推荐想使用 Octave 的同学去学习一下。 我在使用 Octave 的过程中，最舒服的地方就是它对矩阵操作的支持非常全面，使用起来也很简单，一些看似很复杂的逻辑，用 Octav
imagemagick是强大且免费的命令行图片批量处理工具（尤其是pdf图片互相转换），常用的是它的经典convert命令（imagemagick.org->download
问题 在mac os 10.10.5上的Octave使用Plot时，出现如下错误: plot错误 解决方案 修改环境 每次在使用plot前输入： setenv("GNUTERM","qt") 修改配
%%========================================================================= % 函数名称：cnnsetup % 输入参数：net，待设置的卷积神经网络；x，训练样本；y，训练样本对应标签； % 输出参数：net，初始化完成的卷积神经网络 % 主要功能：对CNN的结构进行初始化 % 算法流程：1） % 注意事项：1）isOctave这个语句是为了抛出一个程序在Octave平台上运行时的一个BUG，在matla
开销：Matlab是商业软件，需要付费购买许可证。对于个人用户或者预算有限的项目来说，这可能增加了不必要的成本负担。而开源科学计算软件是免费提供的，可以节省开支。
今天给大家聊聊如何在Octave中安装工具包(类似matlab中的工具箱)，Octave中有专门的工具包分享站点：
开始使用Octave Octave是一个开源的科学计算以及数值分析的工具，在一定程度上，它与MATLAB语法兼容。 那位要问了：为什么不直接用MATLAB呢？因为MATLAB贵啊！ 数值计算 计算数值很简单，只需要输入需要的表达式就可以了： >> 5 + 5 ans = 10 >> 5 / 2 ans = 2.5000 或者调用一些函数： >> 2^2 ans = 4 >> sqrt (4) ans = 2 敲入变量名即可查看变量的值。首先创建两个变量： >> v = 1 + 3; >> x = v
TIOBE 2020 年 7 月份的编程语言排行榜已经公布，官方的标题是：R 语言的排名达到了历史最高位。
标签云是现在大数据里面最喜欢使用的一种展现方式，其中在python3下也能实现标签云的效果，贴图如下：
不知大家还记不记得曾被那些营销号疯狂蹭流量的国内某某高校MATLAB被禁用的新闻，当时就有人发出豪言要搞中国版的MATLAB，目前看来终究是雷声大雨点小，逐渐也被人遗忘，一切照旧。
向量化乘法可以帮助更快更直接的运行乘法并求和。将之前的分别乘法并求和直接转换为一步的矩阵乘法。
论文：Drop an Octave: Reducing Spatial Redundancy in Convolutional Neural Networks with Octave Convolution
Vim 或者它的前身 Vi 在 macOS 和大部分 Linux 发行版中都已经预装了。 搜索文件是在处理文件时最常用的任务之一。当你没有遇到你喜欢的编辑器时，了解 Vim 基础知识可能会非常有帮助。
工程师们可以利用Multisim提供的虚拟电子器件和仪器、仪表搭建、仿真和调试电路，从而减少电路的设计成本和研发周期。
体验某云语音听写（或语音转写、语音识别）API时的，音频文件中出现超过2-3s左右的间隔就停止识别了，漏听了一大段内容。又不想自己手动边听边裁剪，怎么办呢。
参考http://huzhyi21.blog.163.com/blog/static/1007396201061052214302/
Matplotlib是最受欢迎的二维图形库，但有时让你的图变得像你想象中好并不容易。
导读：Python中常会用到一些专门的库，如NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib。数据处理常用到NumPy、SciPy和Pandas，数据分析常用到Pandas和Scikit-Learn，数据可视化常用到Matplotlib，而对大规模数据进行分布式挖掘时则可以使用Pyspark来调用Spark集群的资源。
原文：https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_numerical-analysis_software
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
修改绘图参数，如 par(mfrow = c(2,2)) 或 par(mfcol = c(2,2))；
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。[1]
一. SIFT简介 1.1 算法提出的背景： 成像匹配的核心问题是将同一目标在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同位姿情况下所成的像相对应。传统的匹配算法往往是直接提取角点或边缘，对环境的适应能力较差，急需提出一种鲁棒性强、能够适应不同光照、不同位姿等情况下能够有效识别目标的方法。1999年British Columbia大学大卫.劳伊（ David G.Lowe）教授总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法，并正式提出了一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子－SI
近期，来自 Facebook AI、新加坡国立大学、奇虎 360 的研究人员联合提出了一种新的卷积操作 (OctConv)，用于替代现有的通用卷积。这款新卷积不仅占用更少的内存和计算，还有助于提高性能。
Deep Dream是谷歌推出的一个有意思的技术。在训练好的CNN上，设定几个参数就可以生成一张图象。具体目标是：
机器学习最离不开的就是数据。我们使用Octave写机器学习代码的时候，如何将硬盘上的数据导入Octave中？如何将这些数据放入矩阵？如何将计算的结果数据保存下来？这些问题都需要解决。
SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好效果，详细解析如下： 算法描述 SIFT特征不只具有尺度不变性，即使改变旋转角度，图像亮度或拍摄视角，仍然能够得到好的检测效果。整个算法分为以下几个部分： 1. 构建尺度空间 这是一个初始化操作，尺度空间理论目的是模
如何在论文中画出漂亮的插图？: https://www.zhihu.com/question/21664179
前言 上一篇我们介绍了 Octave 的一些基本情况，大家对 Octave 应该已经有了一个基本的了解，我相信看这篇文章的朋友已经在自己的电脑中安装好 Ocatve 了。矩阵的操作是 Octave 的一大特色。这一节，我将讲述 Octave 对于矩阵的一些操作，希望大家在看文章的过程中可以跟着一起敲一下代码，加深一下印象。 矩阵的生成 Octave 中，我们用一个中括号来表示一个矩阵，用分号来分隔每一行，即使在输入的时候不在同一行就像下面这样： >> A = [1 2; 3 4; 5 6] A =
[导读] 前面文章改变世界的5大算法，一文中提到快速排序算法对世界影响巨大，估计很多人不以为然，本文来尝试解读一下为啥。
经过小编上网查询，有三种方式来安装Symbolic包，前两种都是需要先安装Python环境，然后在Python中安装SymPy包，同时还需要对相应的环境变量进行设置，最后在Octave中安装Symbolic包，这两种方式都比较容易失败，尤其是对电脑小白来说。
Plotly 的 update_layout（） 方法以及legend_font_color和legend_font_size参数可用于手动添加图例颜色和字体大小。下面提供了语法的插图 -
作为一个对数学和编程语言充满激情的人，谁也不能阻止我分享我总结的10个超棒的用于数学的编程语言。 正文共：2619 字 预计阅读时间：7 分钟 作为一个对数学和编程语言充满激情的人，谁也不能阻止我分
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