R2015b 版本 MATLAB 产品系列更新： MATLAB： 新增更快运行 MATLAB® 代码的执行引擎；用于创建、分析图形和网络并实现可视化的图形函数和有向图函数；附加浏览器 — 用于增加社区创作的工具箱和
MATLAB Version : 8.6.0.267246 (R2015b) OpenGL : hardware Operating System.../R2015b/bin/glnxa64/libmwm_lxe.so+05678273 [ 19] 0x00007f4bea98b075 /usr/local/MATLAB/R2015b/bin/glnxa64.../R2015b/bin/glnxa64/libmwm_lxe.so+07422272 [ 24] 0x00007f4beab9d6bc /usr/local/MATLAB/R2015b/bin/glnxa64.../R2015b/bin/glnxa64/libmwbridge.so+00147956 [ 35] 0x00007f4bec2626cd /usr/local/MATLAB/R2015b/bin/glnxa64.../R2015b/bin/glnxa64/libmwservices.so+03002956 [ 48] 0x00007f4bf1234d9f /usr/local/MATLAB/R2015b/bin/glnxa64
初次使用过程会遇到一些问题，可以参考： http://blog.csdn.net/zyh821351004/article/details/42212687 ~$ cd /usr/local/MATLAB/R2015b.../sys/os/glnxa64/ /usr/local/MATLAB/R2015b/sys/os/glnxa64$ sudo ln -sf /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libgfortran.so....3.0.0 libgfortran.so.3 /usr/local/MATLAB/R2015b/sys/os/glnxa64$ sudo ln -sf /usr/lib/x86_64-linux-gnu.../libquadmath.so.0.0.0 libquadmath.so.0 /usr/local/MATLAB/R2015b/sys/os/glnxa64$ sudo ln -sf /usr/lib
Use optimtool 在MATLAB R2015b前的版本可以使用gatool调用遗传算法工具箱，我测试的环境是在MATLAB 2017a的环境，我们在命令行使用optimtool即可调用工具箱
Commission, Joint Research Centre (JRC) [Dataset] PID: Joint Research Centre Data Catalogue - GHS-BUILT R2015B...Commission, Joint Research Centre (JRC) [Dataset] PID: Joint Research Centre Data Catalogue - GHS-BUILT R2015B...Commission, Joint Research Centre (JRC) [Dataset] PID: Joint Research Centre Data Catalogue - GHS-BUILT R2015B
⑤更改安装路径，建议改为 D:\MATLAB\R2015b，下一步 ? ⑥选择安装的程序，勾选桌面 ? ? ⑦点击安装 ? ? ? ⑧选择激活，离线激活 ? ?
%installdir% to overwriting the originally installed files --4--旧版本删除 sudo rm -rf /usr/local/MATLAB/R2015b
Qt5.11.3 x64 问题来源 原先开发软件都是针对x86的，这样兼容性比较好，但是最近要开发一款软件，要和Matlab混合编程，但是Matlab最后一个支持Windows-32bit的是Matlab R2015b
Simulink在MATLAB（R2015b）软件中的启动及Simulink界面的介绍 Simulink的启动方式 方式一：在菜单栏中点击Simulink的快捷方式按钮 ?
解决思路 首先，我安装的是matlab R2015b，对应的python版本为3.4，本来一开始的版本是python36，但是由于matlab2015并不兼容py36，解决方法是，一方面可以通过重新安装高版本的
not found，可以在bash中运行下面命令，然后重启matlab ln -sf /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6 /usr/local/MATLAB/R2015b
Tested with ROS Kinetic Kame, Matlab R2015b, and R2016b....DCMAKE_C_COMPILER=/usr/bin/gcc-4.7 -DCMAKE_CXX_COMPILER=/usr/bin/g++-4.7 -DMATLAB_DIR=/usr/local/MATLAB/R2015b
从 R2015b 起始，以像素为单位的距离不再依赖 Windows® 和 Macintosh 系统上的系统分辨率：在 Windows 系统上，一个像素是 1/96 英寸。
我们集合k-fold交叉验证所有k混淆矩阵计算Sens.A、Spec.A、PPVA和NPVA，所有计算使用Matlab R2015b完成。 3.结果 图7.
然后在 Matlab (R2015b) 中处理收集的模拟发射。为了测量由于改变各种参数而引起的互信息的变化，创建了与 X 轴成角度的多层线段。为了计算成功率，使用了不同边和高度的多边形作为测试对象。
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