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
很多Matlab的使用者，很多是科研工作者或者涉及理工知识行业的从业者, 在学习工作过程中经常会涉及到一些矩阵运算或线性代数等内容。那与这些部分相辅相成不可分割的，正是花式的编程语言。而大部分理工生都会使用多种编程语言，以处理不同体量的任务——甚至需要使用多个系统：Ubuntu, Deepin CentOS, 等等等。
在嵌入式项目开发中，无论是单片机项目、嵌入式Linux项目、FPGA项目，上位机始终是一个很重要的部分，主要用于：
GISTIC软件的使用有两个难点，一是在linux下面安装matlab工作环境，二是如何制作输入文件。
我知道对于一个新手来说，可能配运行环境要比上手写代码要难受的多。所以我就抽时间整了一些在线编程测试的网站，虽然推荐了这些网站，但是还是推荐大家平时写代码的时候在本地用IDE写。
本文介绍了caffe的学习经历，并讲述了每个目录的作用。主要包括build文件夹、camke文件夹、data文件夹、distribute文件夹、docker文件夹、docs文件夹、examples文件夹、include文件夹、matlab文件夹、models文件夹、python文件夹、scripts文件夹、src文件夹、tools文件夹和train_val.prototxt文件。对于入门小白来说，主要关注src、tools、include这三个文件夹和train_val.prototxt文件。其中，train_val.prototxt文件是用于描述网络结构和超参数配置信息的文件。
Linux开源是指Linux操作系统的源代码是公开的，任何人都可以查看、修改和分发。这种开源模式使得Linux操作系统具有高度的灵活性和可定制性，同时也促进了技术的创新和共享。Linux开源的精神也影响了其他领域的开源运动，成为了现代软件开发的重要组成部分。
COMSOL Multiphysics 6.1是一款由COMSOL公司推出的多物理场建模和仿真计算软件，主要应用于机械、电气、热力学、化学等领域。该软件集成了多种高级的功能和工具，为用户提供了全方位的数字化设计解决方案。
Ubuntu LTS 系统学习体会和工具软件汇总 6.04 8.04 10.04 12.04 14.04 16.04
有很多原因可以说明为什么Linux应该优先于Windows和Mac等专有软件平台。但在这里，我们列出了十大“诱惑”，让你看得更清楚。
随着中美关系日益紧张，技术圈也受到波及，前两周，国商务部将哈工大、北航等33家机构纳入实体清单，也就是说，凡是在实体清单以内的公司以及机构，如果没有获得美国政府的具体批准，将无法使用含有美国技术的产品，之后，Matlab已经被禁止在这些高校使用了。
我们先安装linux系统比如centos7.1里面有的就没有wget下载工具。wget这个命令就不可以使用。
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/gwZtzuw1QXRIDApSPaIDag
Python 的排名从去年开始就借助人工智能持续上升，现在它已经成为了第一名。但排在前四名的语言 Python、C、Java 和 C++都拥有广大的用户群体，并且他们的用户总量也十分相近。实际上，Diakopoulos 在对公司招聘所要求的基本语言分析中，C 语言的需求甚至还要在 Python 之前。 下面是日常Python在公司的一些基础应用： 1、验证算法：就是对公司一些常见设计算法或者公式的验证，公式代码化。 2、快速开发：这个大家应该都比较熟悉，快速开发，就是用成熟框架，更少的代码来开发网站，Py
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。
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟通过实例与理论的结合，讨论两者之间的适当“沟通”，读者将了解建造“大房子”的过程。 这本教科书提供了一个指导教程，回顾理论基础，同时通过用于构建计算框架的实际例子，应用于各种现实生活中的模型。 《计算优化:实践中的成功》将带领读者了解整个过程。他们将从拟合数据的简单微积分示例和最优控制方法的基础知识开始，最后构建一个用于运行PDE约束优化的多组件框架。这个框架将逐步组装;读者可以将此过程应用到与其当前项目或研究需求相匹配的复杂级别。 通过实例与理论的结合，讨论两者之
今天是2019-1-29，参加完2019年美国大学生数学建模竞赛，小伙伴都回家了，就我一个人在寝室，太无聊了，就把在比赛中遇到的excel批处理，写一下思路（ps:其实我在比赛中 利用的是SQLServer数据库和matlab相结合的数据处理方法，但是一般情况下遇到的都是matlab对excel数据批处理，所以降低要求写了matlab对excel数据批处理，此思路都是小编凭感觉自己摸索出来的，如有错误欢迎指出）。
理论上在个人Windows电脑上面做生物信息学数据分析是不实际的，因为太多的生物信息学相关软件的开发者对windows并不熟练，没办法提供完善的基于windows操作系统的软件。 而且个人Windows电脑配置肯定不会太高，一般的组学测序数据都是10~500G一个样本，而且很多软件运行的时候对内存要求很高，最后这些数据的分析过程会非常耗时，个人电脑在硬盘，内存，cpu方面均不足以承担这个重任。
导读：Python本身的数据分析功能并不强，需要安装一些第三方扩展库来增强其相应的功能。本文将对NumPy、SciPy、Matplotlib、pandas、StatsModels、scikit-learn、Keras、Gensim等库的安装和使用进行简单的介绍。
要说现在最时髦的编程语言是什么，那么一定是Python无疑了。让我们来一起来领略其风采吧！
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。
大家好，欢迎来到专栏《CV项目实战》，在这个专栏中我们会讲述计算机视觉相关的项目实战，有大型的完整项目，也有精炼的核心算法实战。
常用的机器人物理仿真软件有ROS/Gazebo、V-REP、Webots、Adams等，有的收费，有的开源，提供的功能也不同。V-REP是一个跨平台的机器人仿真软件，提供多种机器人模型和控制接口，便于开发者快速验证算法和低成本开发，主要特性包括：
系统是Ubuntu or Alpine Linux 乌班图或者Alpine Linux系统 使用本地卷安装GitLab Runner docker run -d --name gitlab-runner --restart always \ -v /srv/gitlab-runner/config:/etc/gitlab-runner \ -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \ gitlab/gitlab-runne
第 5 章 计算资源及编程 5.1 硬件配置 理论上在个人Windows电脑上面做生物信息学数据分析是不实际的，因为太多的生物信息学相关软件的开发者对windows并不熟练，没办法提供完善的基于windows操作系统的软件。 而且个人Windows电脑配置肯定不会太高，一般的组学测序数据都是10~500G一个样本，而且很多软件运行的时候对内存要求很高，最后这些数据的分析过程会非常耗时，个人电脑在硬盘，内存，cpu方面均不足以承担这个重任。 所以一般建议使用配置比较高的服务器，而且建议给服务器安装linux系
IPython Shell：功能强大的交互式shell $ipython
很多跟我一样大概有十多年的同事，一直做着企业内部开发，现在还在使用svn，跟大家聊起来git，他们都知道，只是项目里用习惯了svn一直也没改变，我相信这只是时间的问题，在不久的将来必然会使用git，正如我刚入行的时候ssh还是struts1 和hibernate。git更接近互联网，更方便。有一次一个老铁告诉我，他们是上市公司，研发中心负责管理总体的代码都在svn总部那边，svn服务器挂了，导致他想回退版本都没办法，因为本地都没保存之前的代码。如果是git我告诉你这些都不是问题，这就是分布式和集中化的区别。其实可以理解，传统的行业还是svn占据范围比较大，git的使用还是要花费一定的时间，不想为工具上的事情花费时间也是可以理解的。源码：https://github.com/limingios/netFuture 里面的git
先来说明一下写这篇博客的初衷吧，由于前段时间在和一位大佬的交流之中，他提出了一个建议，说叫我平时可以自己做一些嵌入式开发项目什么的，有极大的利处，我就跟着bi站的老师（华清创客学院）开始学习，但是老师的教程是用虚拟机创建一个linux系统，在进行代码撰写，我在大佬的建议下还是选择了vs配置opencv 的环境进行代码撰写。但是一开始的环境配置就给了我当头一棒，怎么配置都不成，总有一些错误，最后在老师的指导下才配置好，所以，我就写了这一篇文章，希望能帮助到大家。
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。
安装包下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/gitlab-ce/
运筹优化的就业前景，你了解多少？ 学习运筹优化的童鞋们在被各种算法代码虐了无数遍后，发出疑问? 学……学它有前途吗？ 一边在进行算法优化，构建模型，一边查找运筹优化的前景如何？ 下面，我们就来分析分析
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
近几年python搭上了机器学习，人工智能的快车道，发展的如火如荼。不止是互联网，现在金融、国企甚至公务员朋友都有学python的计划。虽然我们也发现不管是微信朋友圈还是百度搜索，总是能看到各种各样的python学习课程广告。但是这些课程通常不要998也要298，而且充满了令人厌恶的营销套路。
本文将介绍公司里面常用的开源软件 架构 版本管理工具Git：https://about.gitlab.com/ codereview工具phabricator ，可以和git集成：http://phabricator.org/ maven私服nexus：http://www.sonatype.org/nexus/ 运维 Linux系统集中配置管理系统puppet:[https://puppetlabs.com/] Splunk：超级日志分析工具。Splunk会对整个数据中心的日志文件和其他包含时间戳的文本文
前面是win系统（电脑）软件 后面是mac系统（电脑）软件 请不要安装混淆 Win 软件目录 软件导航 电脑办公机械设计地理信息编程类数据统计 室内/外设计影视动画 网页设计电子绘图理科工具 平面设
本篇是对Pylab的小试牛刀，也是对许多其他主题的过渡——包括《编码速度估计的长时间等待的后果》。
strstr(str1,str2) 函数用于判断字符串str2是否是str1的子串。如果是，则该函数返回str2在str1中首次出现的地址；否则，返回NULL。
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。
数据分析师，简单切词为“数据”，“分析”，“师”。因此，获取必要的数据，分析这些数据，然后从数据中发现一些问题提出自己的想法，这就是一个数据分析师的基本工作内容。 自己做了两年数据分析师，真的觉得古语说的对，“功夫在诗外”。一名好的数据分析师，接到一个需求时，会更多考虑这个需求本身，包括要做的东西是什么，为什么这么做，还可以怎么做，怎么去做，关键点是什么。都想清楚了，才去动手做。建议任何一名数据分析人员，都能在做以前把问题想清楚，确认清楚，不要等到做完才发现自己做错了，那样会很浪费时间。自己这方面曾犯过N多
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！
2022-01-25，CVE-2021-4034 Exploit 详情发布，此漏洞是由Qualys研究团队在polkit的pkexec中发现的一个内存损坏漏洞
下载链接：https://ubuntu.com/download/desktop/
先来说一说Git，相信大家对Git并不陌生，它是一个开源的分布式版本控制系统，可以有效、高速地处理从很小到非常大的项目版本管理，这里涉及到了一个概念：版本控制。那么什么是版本控制？为什么需要版本控制呢？
在不同操作系统之间传输文件是日常工作中常见的任务之一。scp（Secure Copy）是一种安全的文件传输协议，可以在不同的操作系统之间进行文件复制，并保证数据的安全性。本文将介绍如何使用scp命令在Windows系统和Linux系统之间相互传输文件。
现如今大数据已人尽皆知，但在这个信息大爆炸的时代里，空有海量数据是无实际使用价值，更不要说帮助管理者进行业务决策。那么数据有什么价值呢？用什么样的手段才能把数据的价值直观而清晰的表达出来？ 答案是要提供像人眼一样的直觉的、交互的和反应灵敏的可视化环境。数据可视化将技术与艺术完美结合，借助图形化的手段，清晰有效地传达与沟通信息，直观、形象地显示海量的数据和信息，并进行交互处理。 数据可视化的应用十分广泛,几乎可以应用于自然科学、工程技术、金融、通信和商业等各种领域。下面我们基于Python，简单地介绍一下适用于各个领域的几个实用的可视化库，快速带你入门！！
GitLab 是一个用于仓库管理系统的开源项目，使用Git作为代码管理工具，并在此基础上搭建起来的Web服务。
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