之前给大家推送过用纯matlab脚本制作的密码生成器(详见:您见过最强的密码是什么样的?60位够不够?),在之前的基础之上对密码的生成规则做了部分改进,在密码模式的选择上也更加灵活,支持数字、小写、大写以及自定义符号的任意组合,支持自定义生成的密码组数,UI采用appdesigner设计。
MATLAB 与 C 语言的接口采用称为 MEX 的动态链接方式进行。MEX 文件是由 C/C++ 源程序经过编 译生成的 MATLAB 动态链
Matlab具有丰富的函数库以及计算资源,但是m语言的计算效率较差。但是c和c++的计算效率较高,而函数库没有matlab丰富。因此有必要采用Matlab和C,C++的混合编程。混合编程可以借用二者之间的优势而充分发挥作用。采用mex对matlab编译环境进行设置。
在MATLAB中可调用的C或Fortran语言程序称为MEX文件。MATLAB可以直接把MEX文件视为它的内建函数进行调用。MEX文件是动态链接的子例程,MATLAB解释器可以自动载入并执行它。MEX文件主要有以下用途: 对于大量现有的C或者Fortran程序可以无须改写成MATLAB专用的M文件格式而在MATLAB中执行。 对于那些MATLAB运算速度过慢的算法,可以用C或者Frotran语言编写以提高效率。
文件类型 m脚本文件 mlx实时脚本,输出结构在文本中显示,类似python Jupyter fig图窗文件,支持和m文件交互 mexw64文件,mex test.c编译mex文件 c++和matlab相互调用 通过loadlibrary、libfunctions、calllib调用c++dll文件(addpath设置dll目录) 通过deploytool编译m文件到c++dll文件,或者独立的exe(setenv或者getenv设置环境变量MW_MINGW64_LOC) 异常 无法对输入文件进行预处理
在System Generator系列结束的时候,本来的打算是开始记录ZYNQ的学习,但是考虑到ZYNQ并不熟悉,不太好下手,等之后学好了再来吧,前段时间刚好发生了那些被MATLAB卡脖子的事件,然后看了别人对这些的评论,发现MATLAB是真的强,所以从这篇开始将对MATLAB做一些记录,希望对想要学习MATLAB的朋友有所帮助吧;今天这篇就对MATLAB做一些简单的介绍和基本操作,关于软件就自行安装了,可以直接在后台回复关键字获取软件用于学习。
装了visual studio 2015,可是在matlab中调用失败了。 >> mex -setup Error using mex No supported compiler or SDK was found. For options, visit http://www.mathworks.com/support/compilers/R2015a/win64.html. 尝试去装SDK,还是不行。下面介绍一个可行的方法,也许对你有用。 下载gnumex,地址:https://sourceforg
代码见:https://cs.adelaide.edu.au/~tjchin/apap/ 详细代码论文
原文链接:https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/80856505
前面三篇文章搞了大致的处理流程,但是有个非常重要的问题还没解决——我们的人脸特征点(landmarks)是手动标定的。特征点在实际使用中自然是需要自动标定的,经过网上查找有个C++库称为Dlib可以解决自动标记68个landmark的问题,这就是我们要找的东西。
本文主要以ORL_64x64人脸数据库识别为例,介绍如何使用基于matlab的CDBN工具箱。至于卷积深度置信网络(CDBN,Convolutional Deep Belief Network)的理论知识,只给出笔者整理的一些学习资源。 01 卷积深度置信网络理论知识 参考资料 datas 1、CSDN博客---受限玻尔兹曼机(RBM)学习笔记 (http://blog.csdn.net/itplus/article/details/19168937) 2、CSDN博客---深度信念网络 (Deep
最开始用MATLAB写的LDPC译码算法中,其中一个版本是这里,里面有三重循环,运行速度极慢。后来考虑了MATLAB的向量化操作,通过算法的合理划分以及内置函数调用,成功将三重循环修改为1层,具体这一版本的代码可见这里。通过这一手段,函数的运行速度提高了几倍乃至几十倍。虽然这一方法下运行速度依旧比不过MATLAB工具箱中的comm.LDPCDecoder,远比不上利用GPU的comm.gpu.LDPCDecoder,但胜在可明确算法并具有一定扩展性。
我们来说说第二类,需要做的事情是先编译opencv的源码、再编译matlab可用的mex文件夹,这两步的编译器必须是同一个,而最近几年的新版本matlab都推荐使用MinGW-w64编译器来使用mex、可是mexopencv提供的编译辅助函数在Windows系统上默认使用Visual Studio或者Windows SDK来编译,如果觉得自己需要Visual Studio的其他功能,安装一下也是挺好的
但是,当需要做一些图像处理方面的学习和研究的时候,首要任务就是选择一套合适的图像处理类库,这期我们主要简单介绍下各家图像库的一些优缺点。OpenCV,Intel IPP,Halcon,MATLAB ,OpenGL,EmguCv,AForge.net,CxImage,FreeImage,paintlib,AGG,IPL,visDSK。不足之处,还请大家多多提建议,多谢!
当需要做一些图像处理方面的学习和研究的时候,首要任务就是选择一套合适的图像处理类库,本文主要简单介绍下各家图像库的一些优缺点。OpenCV,Intel IPP,Halcon,MATLAB ,OpenGL,EmguCv,AForge.net,CxImage,FreeImage,paintlib,AGG,IPL,visDSK。不足之处,还请大家多多提建议,多谢!欢迎微信关注公众号“智能算法”,带您体验不一样的人生。 1. OpenCV 简介:OpenCV全称是:Open Source Computer
1.APAP论文链接: https://cs.adelaide.edu.au/~tjchin/apap/. 可以下载到源码,就是速度慢点。
上一篇【Matlab】表情合成尝试(4)——Dlib库混合编译中成功让应用了Dlib库的C++函数编译为了matlab的可用的Mex文件,又说到了Dlib库可以用来自动标定人脸的68个特征点(landmarks)。本篇便是要来具体编写接口来将Dlib的标记特征点函数应用到matlab过来。
备注:已经装好cuda的请略过,往下看。 记得没有VS2012的一定要先装VS。否则:安装后打开VS2012新建项目不显示NIVIDA解决方案。记住记住记住!重要的事情说三遍! 第一步: 安装文件的下载,直接去官网就下载就可以。现在有cuda7.0了。
一篇论文的代码用到了Matlab和C的混合编程。我在用mex对c程序编译的时候报错了。
书中,第8章主要介绍了ROS与Matlab和Android的接口,以及集成使用的方法。
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。
该文章介绍如何在Ubuntu系统下使用g++编译MATLAB代码。首先介绍了MATLAB的基本用法,然后描述了如何在Ubuntu系统下编译MATLAB代码。最后,介绍了如何在C++中使用MATLAB代码进行图像处理。
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。
MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分。MATLAB和MathemaTIca、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
目前,机器学习已广泛地应用于脑科学领域的研究中,特别是在利用脑影像数据进行疾病的诊断方面,离不开分类算法。支持向量机(Support Vector Machine, SVM)作为一种有监督学习的二元分类器,在小样本分类中具有突出的优势,因此非常适合于基于脑影像数据的疾病分类研究。LIBSVM工具包是台湾大学Lin Chih-Jen教授等开发一个SVM工具包,其可运行于Python, R, MATLAB等语言环境下,是目前大家用的比较多的一个SVM工具包。本文,笔者详细阐述Matlab环境下LIBSVM的安装和使用教程,希望对大家的研究有所帮助。
对于以下列出的MATLAB的通用命令操作都比较简单,也是在操作过程中经常会需要用到的命令,在命令行窗口的“>>”之后输入命令以及命令所需的变量即可使用,对于不知道使用的命令,可以直接使用help以获取详细的用法。
最大信息系数 maximal information coefficient (MIC),又称最大互信息系数。
不同于各类深度学习框架广泛使用的语言Python,MatConvnet是用matlab作为接口语言的开源深度学习库,底层语言是cuda。
MATLAB 允许你使用数据在另一个应用程序读取 ASCII 文件,MATLAB提供了多种数据输出选项。
最近我们被客户要求撰写关于K-Means(K-均值)聚类算法的研究报告,包括一些图形和统计输出。
MATLAB在plot之后得到图像figure窗体的句柄,可以操作figure修改尺寸以及各种参数。
大侠好,欢迎来到FPGA技术江湖,江湖偌大,相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖,在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源,或者一起煮酒言欢。
在这个不到9分钟的视频里,Mathwork工程师在MATLAB®中使用YOLO v2进行实时目标检测。他从MATLAB中发布的一个示例开始,该示例解释了如何训练YOLO v2对象检测器,并使用GPU Coder™生成优化的CUDA代码。
今天给大侠带来机器学习资料(四),第四篇带来Matlab计算机视觉、自然语言处理、通用机器学习、数据分析/数据可视化、NET计算机视觉、演示及脚本的各种库以及各种资料链接推荐,满满的干货,话不多说,上货。
本文首先阐明了聚类算法的基本概念,介绍了几种比较典型的聚类算法,然后重点阐述了K-均值算法的基本思想,对K-均值算法的优缺点做了分析,回顾了对K-均值改进方法的文献,最后在Matlab中应用了改进的K-均值算法对数据进行了分析。
我们对事物的看法各不相同,有时他人特别喜欢的语言可能会成为另一个人的的噩梦。而我个人的噩梦是用C语言进行日常的编程工作。
原文链接:https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/84202605
本文汇编了一些机器学习领域的框架、库以及软件(按编程语言排序)。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库,新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB 接口,并支持 Windows, Linux, Android and Mac OS 操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox—Clojure 语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处
今天有同学问我自动化专业需要掌握哪些技能,想来想去,一些技能都是依靠软件工具实现的,技能离不开软件,我们可以在学习软件的同时掌握其中的技能,今天和大家介绍下自动化或电子电气专业需要掌握的一些软件,这些软件不论是找工作或读研,都很有帮助。
本列表选编了一些机器学习领域牛B的框架、库以及软件(按编程语言排序)。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库,新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口,并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox—Clojure语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处理
官方的安装方法 Add-Ons icon. UnderRefine by Type, select Features, 我在附加项里就没找到这个选项。
题目大意是让你用c系语言实现辛普森积分法对定积分的粗略估计,所谓辛普森积分法即为:
1.模型中有使用 MATLAB Function 模块。此时,每个步长在计算时都要调用 MATLAB 去解释执行。这大大降低了仿真速度,解决方法是尽可能改用 Fcn 模块。
MATLAB直接可以查看变量信息,可以很方便的进行调试,C++/C语言定义变量时指定变量的类型。而python是脚本语言只有在运行时才知道。因此查看python变量必须在debug模式下才可以。
本篇文章主要讲解硬件开发中,如何使用Matlab生成可供TMS320C6748开发板(测试板卡)使用的算法,内容包含有快速入门、安装Matlab、编写函数M文件、验证算法、生成/使用/测试代码、进阶指南等,欢迎嵌入式开发相关用户阅读与分享。
代码下面有,添加滚动条的窗口,这个地方主要是一个事件,点击按钮后,调用matlab代码生成的dll进行运算,完后显示的结果窗口显示出来,完后移动窗口到指定位置
大家肯定都知道计算机程序设计语言通常分为机器语言、汇编语言和高级语言三类。高级语言需要通过翻译成机器语言才能执行,而翻译的方式分为两种,一种是编译型,另一种是解释型,因此我们基本上将高级语言分为两大类,一种是编译型语言,例如C,C++,Java,另一种是解释型语言,例如Python、Ruby、MATLAB 、JavaScript。
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