大家看到推文标题第一眼作何感想呀？是不是以为小编要爆什么猛料，给大家讲些恋爱技巧之类的呀？要真有这么想的就等下次吧。
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simulink模型工作区与 MATLAB 工作区的差异在于每个模型都带有自己的工作区以存储变量值。
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Matlab是一种数学计算和科学数据分析软件，可以用于各种任务，例如绘制图形、矩阵计算、信号处理、统计分析、机器学习和深度学习等。Matlab软件提供了一种易于使用的编程语言，可以通过命令行或脚本文件来执行任务。
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。
气象雷达是气象中应用非常广泛的一种工具，通常可以用来进行强对流天气大预警和预报。 气象雷达数据通常为二进制编码数据，而且不同波段的雷达数据所采用的编码方式也会有所不同。目前国内常用的雷达有SA/SB，CB多普勒雷达，X波段双偏振多普勒雷达等。除此之外，还有采用了其它数据结构的雷达数据，比如HDF5，netcdf等。
Selenium是一个Web测试自动化框架，最初是为软件测试人员创建的。它提供了Web驱动程序API，供浏览器与用户操作交互并返回响应。它运行时会直接实例化出一个浏览器，完全模拟用户的操作，比如点击链接、输入表单，点击按钮提交等。所以我们使用它可以很方便的来登录网站和爬取数据。
DDS(Direct Digital Synthesis)直接数字频率合成技术由USA J.Tierncy首先提出。它是一种以数字信号处理理论为基础，从相位概念出发直接合成所需波形的一种新的全数字技术的频率合成方法。DDS主要出现在数字混频系统中。在数字混频中，通过DDS产生正交的本地振荡信号即正、余弦信号与输入信号相乘实现频谱搬移，如通信系统的调制、解调。目前FPGA实现DDS有三种途径：基于IIR滤波器的实现方法、基于查找表LUT的实现方法以及基于CORDIC算法的实现方法。其中采用LUT的方法较为通用且比较容易实现。
虽然题主问的是大数据的入门，但在我看来“大数据”就是数据科学的一个高阶状态。以下内容中除个别情况，我基本上都会使用“数据科学”这个概念。数据科学并没有一个独立的学科体系，统计学，机器学习，数据挖掘，数据库，分布式计算，云计算，信息可视化等技术或方法来对付数据。但从狭义上来看，我认为数据科学就是解决三个问题：
当前复数FFT函数支持三种数据类型，分别是浮点，定点Q31和Q15。这些FFT函数有一个共同的特点，就是用于输入信号的缓冲，在转化结束后用来存储输出结果。这样做的好处是节省了RAM空间，不需要为输入和输出结果分别设置缓存。由于是复数FFT，所以输入和输出缓存要存储实部和虚部。存储顺序如下：{real[0], imag[0], real[1], imag[1],………………} ，在使用中切记不要搞错。
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第30章 STM32F429复数浮点FFT（支持单精度和
数据科学并没有一个独立的学科体系，统计学，机器学习，数据挖掘，数据库，分布式计算，云计算，信息可视化等技术或方法来对付数据。但从狭义上来看，我认为数据科学就是解决三个问题： 1. data pre-processing;(数据预处理） 2. data interpretation;（数据解读） 3.data modeling and analysis.（数据建模与分析） 这也就是我们做数据工作的三个大步骤： 1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程，才能形成高质量的数据； 2、我们想看
文 | 郭小贤 数据科学并没有一个独立的学科体系，统计学，机器学习，数据挖掘，数据库，分布式计算，云计算，信息可视化等技术或方法来对付数据。 但从狭义上来看，我认为数据科学就是解决三个问题： 1. data pre-processing；(数据预处理） 2. data interpretation；（数据解读） 3.data modeling and analysis.（数据建模与分析） 这也就是我们做数据工作的三个大步骤： 1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程，才能形成高质量的
Pandas教程 pandas是高效的数据读取、处理与分析的Python库，下面将学习pandas的基本用法 1. 创造对象 导入pandas , numpy, matplotlib库 import
实际中如果只需要合成正弦信号，那么DDS核是一个很好的选择，而且DDS核可以选择是否采用泰勒校正以获取更低的杂散。由于ROM表中的数据可以由我们自己选择，采用ROM做DDS具有更强的灵活性。
导语：在经过三天之后，我们的活动人数已经达到50人了，感谢大家对小编的支持，同时在本文末附上活动的众筹榜单(同日另一篇文)。希望能跟小伙伴们度过愉快的6天！ 深度学习给学术界企业界带来的变革是颠覆性的，AlphaGo也让这一技术享誉全球。正在深度学习领域奋战的你，一定知道caffe框架，今天小编给大家推荐一文，希望能对进行深度学习研究的同学有所帮助。 Caffe的全称应该是Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding，它是一个清晰、高效的深度学习
数据科学并没有一个独立的学科体系，统计学，机器学习，数据挖掘，数据库，分布式计算，云计算，信息可视化等技术或方法来对付数据。但从狭义上来看，我认为数据科学就是解决三个问题： 1. data pre-processing; 2. data interpretation； 3.data modeling and analysis. 这也就是我们做数据工作的三个大步骤： 1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程，才能形成高质量的数据； 2、我们想看看数据“长什么样”，有什么特点和规律； 3
.mif 和 .coe 是 FPGA 设计中常用的存储文件，用于 ROM、RAM 等存储器数据的加载，常见的还用在 DDS 信号发生器和 FIR 滤波器的设计中。
上述文件中product文件夹是定制好抓取电子产品价格的数据采集器，MySQL建立数据库见文件
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第30章 STM32H7复数浮点FFT（支持单精度和双精
谢谢大家的支持！现在该公众号开通了评论留言功能，你们对每篇推文的留言与问题，可以通过【写评论】给圈主留言，圈主会及时回复您的留言。 想在市场上赚钱，必须同时具备两样能力： 研究：做出正确的能够获利的决策，也就是寻找Alpha的能力 交易：基于研究的结果和交易信号，执行相应的下单风控等操作，也就是将Alpha落实到你账户盈利上的能力 研究方面 python编程能力： python基础编程，必须掌握，不仅仅是会语法，还有各种语言细节的坑（当然比C++少很多）。对于常年使用R MATLAB SAS的研究人员来
默认情况下，MATLAB ®存储所有数值变量为双精度浮点值。其他数据类型存储文本，整数或单精度值或单个变量中相关数据的组合。
MATLAB是一款被广泛应用于科学计算、数据分析和工程设计等领域的软件。它具有强大的数学计算能力，支持矩阵运算、曲线拟合、图像处理、信号处理等功能。在本文中，我们将通过举例的方式介绍MATLAB的特色功能和使用方法。
本文为matlab自学笔记的一部分，之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的，非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员，更是要奋发努力，拼搏上进，学好技术，才能师夷长技以制夷，为中华之崛起而读书！
MATLAB 是“matrix laboratory”的缩写形式。MATLAB® 主要用于处理整个的矩阵和数组，而其他编程语言大多逐个处理数值。矩阵是指通常用来进行线性代数运算的二维数组。
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。
首先介绍下文件操作的相关概念吧，文件一般指存储在外部介质上的数据的集合，即一般数据是以文件的形式存储在外部介质上，这个介质可以是我们的硬盘也可以是其他的具有存储能力的物体。
本期教程开始讲解Matlab的简易使用之基础操作，作为学习DSP的必备软件，掌握简单的Matlab操作是必须的。
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第3章 Matlab简易使用之基础操作 本期教程开始讲解Matl
作为 C++ 中与 Eigen 并驾齐驱的一大科学计算库， Armadillo 因其简单易用的特性深受广大程序员和科学家的喜爱，也获得了 Facebook、NASA、Boeing、Siemens、Deutsche Bank、MIT、 CMU、Stanford 等公司和高校的广泛使用。此外， Armadillo 的主作者和 Rcpp 的主作者联合开发了 RcppArmadillo，作为 R 语言中的主要科学计算库，在 Github 每月下载量高达 97.2 万次。除此以外，Armadillo 还在著名开源机器学习库 mlpack 中被用作主要的依赖库之一， 获得了极高的知名度。
基于matlab的MPSK的仿真流程图_计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料…
谢谢大家支持，可以让更多朋友和有兴趣志同道合的人关注这个公众号。让知识传播的更加富有活力，谢谢各位读者。 很多人问我为什么每次的头像是奥黛丽赫本，我只能说她是我女神，每天看看女神也是不错的嘛！ 查看之前博文点击右上角关注查看历史消息 最近我在用MATLAB的时候总是觉得运行太慢，太费内存。今天给大家推荐下面的新算法，希望对大家有帮助 大数据指的是创建的数据和供分析的数据的数量与速率迅速增加。 大数据使分析师和数据专家有机会获得更好的见解，进行更明智的决策，但是它同时也会带来许多的挑战：可用的内存可能无法足以
借助移动设备的便利性，可以执行MATLAB命令，创建和编辑文件，查看结果，从传感器获取数据以及可视化数据。需注册账户登录之后才能正常使用，编译时需要保持网络连接。
大数据指的是创建的数据和供分析的数据的数量与速率迅速增加。大数据使分析师和数据专家有机会获得更好的见解，进行更明智的决策，但是它同时也会带来许多的挑战：可用的内存可能无法足以处理大数据集，可能需要花太久的时间进行处理或可能流动太快而无法存储标准算法通常不能以合理的时间或内存来处理大数据集等等。
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摘要： 今天多数的大数据方案都是依托Hadoop环境来做结构化和非结构化数据处理，如何把自己的Hadoop算法快速部署到实际的生产环境当中去，对很多企业的大数据部署也提出了挑战。 近年来，随着大数据在Google、Facebook等企业的成功应用，很多传统企业和初创公司都转向应用大数据技术挖掘数据金矿。现有企业累计了大量的工业数据，但是大数据的开发的复杂流程阻碍了企业快速从工业数据和商业数据中挖掘价值。行业专家（算法研究者）精通行业数据分析，却受限于编程复杂度和缺乏快速部署算法的方法，使很多创造性想法无法得
因为下载渠道是google play商店的缘故，安卓版用户可能获取最新版matlab比较费劲。为了让大家在手机上也能够端畅通无阻地编写执行matlab程序，特此分享官方最新手机版matlab，最新版版本号为5.4.0。
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。
本期视频为大家分享DSP视频教程第3期：学习Matlab常用技能，掌握定点数和浮点数表达和存储方式的重要概念。 理解透浮点数和定点数是DSP学习非常重要的一个环节。 视频（1080p观看）： https://www.bilibili.com/video/BV1pT4y1D7zS 本期视频主要分为以下几个内容： 1、Matlab常用技能 （1）Matlab窗口区介绍，中文手册。 （2）help命令. 常用的矩阵，plot，fft，fir等。 （3）matlab命令窗口区操作。 （4）matlab脚本编译运行。 （5）matlab生成C数组数据和数据加载分析。 2、定点数，浮点数（重要） （1）定点数和浮点数区别。 （2）浮点数的表示方式和存储格式。 （3 ) 浮点数的精度问题。 （4）定点数的表达式。 定点数Q1到Q30所能表示的浮点数范围和分辨率
视频教程汇总帖：https://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=110519 本期视频为大家分享DSP视频教程第3期：学习Matlab常用技能，掌
用过Matlab的同学应该都知道，Matlab的慢是出了名的，但是再慢也有优化的方式，下面我们给出几个Matlab编程中常用的优化技巧。
本文其中一些是自己的整理，也有一些是经管之家论坛中一位热心、好学坛友的整理，其中只是简单介绍一下这两个新版本的部分特性，分享出来，有兴趣的看客可以一起学习、进步。
matlab在计算大数据内存以及大矩阵运算时，单核运算显然无法满足高速的运算需求。其实matlab提供多核运算的解决方案，这里先介绍最简单的两种
本文记录使用 MATLAB 读取图片并转换为二进制数据格式的方法，避免后面再做无用功。
MATLAB是一种用于科学计算和工程设计的高级技术计算软件。它提供了一个交互式环境，可以进行矩阵操作、绘图和数据分析等操作。MATLAB还包含了许多内置函数和工具箱，可以快速地完成高级计算和模拟。
MathWorks MATLAB R2023a是一种数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析和数值计算等领域。在2023年，MATLAB可能会有以下的技术和特性： 1. 更强大的深度学习功能：随着深度学习在各个领域中的广泛应用，MathWorks MATLAB R2023a可能会进一步加强其深度学习框架的功能，提供更多的模型和算法，同时增强性能和效率。 2. 自适应算法：MATLAB 可能会引入自适应算法，该算法可以根据不同的输入数据和条件自动调整参数和计算方式，从而提高计算精度和效率。 3. 云服务集成：MATLAB 可能会将其计算和存储服务与公共云平台集成，使得用户可以更方便地进行大规模计算和处理。 4. 可视化增强：MATLAB 可能会增强其可视化功能，包括更多的图表类型、更高的图表性能和更灵活的交互式操作。 5. AI 功能：MATLAB可能会引入更多人工智能相关的功能，如推荐系统、自然语言处理、图像识别等，以满足不同领域的需求。
其作用是程序更加简洁，增强可移植性和可维护性，尤其是在16位机器，32位，或者是64位机器上相互之间移植的时候只需要修改这些宏定义就可以满足要求了，而不需要去修改整个工程里边的每一个变量定义。
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