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。
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。
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
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
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。
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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
最大信息系数 maximal information coefficient (MIC)，又称最大互信息系数。
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。
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。
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代码见：https://cs.adelaide.edu.au/~tjchin/apap/ 详细代码论文
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计量经济学也有很多小的门类，请对号入座。 有很多软件，Stata, Matlab, R, Sas是相对来说用的比较多的。 如果是做应用计量（特别是横截面数据、面板数据），Stata是不二之选，因为不管是管理数据还是跑回归，实在太太太方便了。现在主流期刊的应用微观计量文章里面能用到的模型stata几乎都有，而且其中的绝大多数都是用stata做的。而且最大的优点是，简单！ 如果做应用的时间序列，Eviews似乎是一个不错的选择。但是我一般不做这方面，也不是很有发言权。 如果做理论计量，stata eview
有一天，我在网上翻找，偶然发现了一个用MATLAB编写的模拟时钟实现的例子。MATLAB是一个数值矩阵系统，有时被拿来与Mathematica的数值组件相比较。
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 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。
项目地址：https://cs.adelaide.edu.au/~tjchin/apap/ 其中MDLT是两张图片的拼接，调试过程基本很简单，不再赘述； 对于BAMDLT多图拼接代码，现将出现的问题及解决办法整理如下：
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。
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。
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。
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
相信大部分人知道的OpenCV都是用C++来开发的，那为什么我推荐使用Python呢？
参考链接：安装教程；Matlab2017b下载；注册补丁文件；百度网盘；旧版本卸载说明。
MATLAB在当前作用域内的多个函数具有相同名称时如何确定要调用的函数。当前作用域包括当前文件、相对于当前运行的函数的可选私有子文件夹、当前文件夹以及 MATLAB 路径。
该文介绍了如何利用Matlab进行图像处理，包括图像的读取、显示、处理，以及用C++调用Matlab函数进行图像处理的过程。
在数学分析工具方面，MATLAB无疑是佼佼者，除了作为软件工具外，MATLAB的自定义编程语言以及混合编程的支持，使其可以与Python、R之类数学分析语言媲美。尤其是在一些传统领域的研究，由于其研究
笔者在尝试将matlab转成C++时,出现error LNK2019: 无法解析的外部符号, 根据下面StackOverflow的回答解决了问题,截取分享.
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。
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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：
原文链接：https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/84202605
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OpenCV于1999年由Gary Bradsky在英特尔创建，第一个版本于2000年问世。Vadim Pisarevsky加入Gary Bradsky，管理英特尔的俄罗斯软件OpenCV团队。2005年，OpenCV被用在Stanley上，该车赢得了2005年的DARPA大挑战。后来，在Willow Garage的支持下，在Gary Bradsky和Vadim Pisarevsky的领导下，它被积极地继续进行开发。现在，OpenCV支持与计算机视觉和机器学习有关的众多算法，并在日渐扩大。
Another way: legend({'cos(x)','cos(2x)','cos(3x)','cos(4x)'},'Location','northwest','NumColumns',2)
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。
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。
该文介绍了利用卷积核对图像进行处理的一种方法，包括其原理、实现步骤和代码示例。
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。
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笔者通过官网、通过conda、通过豆瓣镜像源安装tensorflow在import时都会失败，报“ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块”的错误，最终成功的安装方式如下：
ERPLAB是免费开源的Matlab软件包，用于分析ERP等脑电数据。ERPLAB扩展了EEGLAB的功能，为ERP的处理、分析和可视化提供非常棒的工具。不管你是初学者还是高级用户，ERPLAB都非常的好用。对于初学者来说的图形用户界面易于学习，而Matlab脚本为中级和高级用户提供了强大的功能。
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