墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
800+累计阅读
895平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
method1(旧版本的MATLAB)：
matlabpool(‘filename’,coreNum);其中‘filename’为文件名，coreNum为CPU核
#parfor
#parallel programe;
#end
matlabpool close;
method2(新版本的MATLAB)：
parpool(‘filename’,coreNum);其中‘filename’为文件名，coreNum为CPU核
#parfor
#parallel programe;
#end
delete(gcp);
[MATLAB]C++调用MATLAB引擎
[MATLAB]C++调用MATLAB引擎 MATLAB版本：R2018b 操作系统：Window 10 1 需求分析 在C++开发过程中，可能需要C++和MATLAB混合编程，比如：别人只会MATLAB，需要和我们的C++一起运行；或者有部分MATLAB/Simulink开发的模块或者函数，需要快速整合到C++中。那么通常我们会考虑以MATLAB为主程序调用C++代码或者以C++为主程序调用MATLAB代码的方式。 2 C++/MATLAB混合编程方式 MATALB官方提供了多种MATLAB与其他语言
Matlab中的并行计算与分布式处理方法
但在实际应用中，用户需要根据具体问题的特点和计算资源的情况，选择合适的并行计算和分布式处理方法。通过将任务分解成独立的子任务，并利用并行循环、并行计算任务、并行数据集等功能，用户可以实现多个处理单元之间的并行计算，从而加速计算速度。通过使用Parallel Computing Toolbox中的GPU功能，用户可以将部分计算任务在GPU上并行执行，利用GPU的高并行计算能力，加速计算过程。在Matlab这一著名的科学计算工具中，也提供了一系列的并行计算和分布式处理方法，帮助用户更高效地处理复杂问题。
java调用matlab_使用Java程序调用MatLab
Java代码实现的计算难免会显得不够高效。而利用MATLAB写好相应的计算函数，然后打包成jar包供Java调用，在某些情况下会更加方便。或者有些时候会涉及到使用Java调用MatLab展现一些二维三维图。因此用到Java调用MatLab。一：注意事项1：MatLab的版本必须是2006b+(包括2006b或更高版本)，因为只有在这些版本中才有MATLAB Builder for Java(也叫...
重学JavaScript ----- 基本概念[语法，变量，数据类型，语句，函数]
语法 这一部分与其他语言差别不大 例如 c++ java ``` - 区分大小写：变量名中大小写严格区分 test 与 Test 是两个不同的变量 - 标识符 第一个字符必须是字母或 _ 或 $；其他字符可以是字母，下划线，美元符号，或者数字，遵循驼峰命名 - 注释 // 或者 /* xxxx */两种都可以 - 严格模式 使用 'use strict' 使用这种模式，代码会在严格模式下运行，减少错误 ``` ## 变量 ...
【Matlab】Matlab基础入门
MATLAB基本操作
emacs之matlab配置
这两天要看ｍａｔｌａｂ代码，开一个ｍ编辑器太烦人了，还是ｅｍａｃｓ省事．１.配置ｍａｔｌａｂ，如下：Installing EmacsLink Overview To install EmacsLink:Register EmacsLink with MATLAB.See Registering EmacsLink.Configure MATLAB to use EmacsLink.Se
Matlab并行操作
CoreNum=12; %设定机器CPU核数，我用的服务器，服务器的核为12，所以在这里CoreNum=12 if matlabpool(‘size’)<=0 %判断并行计算环境是否已然启动 matlabpool(‘open’,’local’,CoreNum); %若尚未启动，则启动并行环境 else disp(‘Already initialized’); %说明并行环境已经启动。...
MATLAB Compiler VS MATLAB Coder
MATLAB Compiler encrypts and archives your MATLAB code (which remains asMATLAB .m code),and packages it in a thin executable (either .exe or .dll) wrapper. This isdelivered to the end user along with
Matlab并行操作parfor
在MATLAB中通过parfor并行加速，考虑电脑内核问题，加速调用内核数量，以及加速完如何退出内核的问题
加快MATLAB仿真速度的方法——并行运算
需要注意的是，并行计算可能会对计算机的CPU和内存产生较大的负荷，因此在使用时需要合理分配资源，以免影响其他应用的正常运行。并行运算指的是多个处理器同时完成一项任务的计算方式，每个处理器都拥有自己的内存和计算能力，可以同时处理不同的数据和计算任务。parfor语句是MATLAB中专门用于并行循环的语句，它可以将一个循环体中的迭代过程分配到多个处理器上并发执行，从而提高运算速度。该语句将对i从1到100的取值进行循环，将每个i对应的sin(i)值存入A数组，多个处理器将并行完成不同的迭代计算。
Matlab之并行程序设计实战教程
Matlab之并行程序设计实战教程
matlab2016并行操作测试
matlab2016 自带并行操作简单测试
Tesla V100 在 Windows 下的驱动选择与模式切换实战
本文详细解析了Tesla V100专业计算卡在Windows系统下的驱动安装与模式切换实战。针对设备管理器识别但任务管理器“隐身”的常见问题，文章指出其默认TCC模式为纯计算设计，并指导用户正确选择数据中心或GRID驱动。核心在于通过注册表修改或驱动选择，在高效的TCC模式与便于监控的WDDM模式间切换，同时提供了nvidia-smi命令行监控与AI框架测试等稳定使用方案。
matlab 递归限制,matlab 递归深度问题
matlab 递归深度问题mip版关注:259答案:2悬赏:20解决时间 2021-01-18 14:23已解决2021-01-17 18:00matlab 在并行操作中，对多个矩阵进行特征分解，出现了这个：Maximum recursion limit of 500 reached. Use set(0,'RecursionLimit',N)to change the limit. ...
给IC设计新人的Tessent Scan入门指南：从RTL到ATPG的完整DFT流程解析
本文为IC设计新手提供Tessent Scan的完整DFT流程指南，从RTL代码检查到ATPG测试向量生成，详细解析扫描链配置、插入及验证的关键步骤。通过实战案例和工具命令示例，帮助工程师快速掌握Tessent工具链的应用技巧，提升芯片可测试性设计的效率和质量。
robomimic实验复现全流程：从数据集下载到训练视频生成
本文详细介绍了机器人模仿学习项目RoboMimic的完整实验复现流程。内容涵盖从使用Conda创建Python 3.8隔离环境、安装RoboSuite仿真器和MuJoCo物理引擎，到下载并探索数据集、配置与启动模型训练，最后进行模型评估和生成策略执行视频。该指南旨在帮助研究者和开发者高效搭建实战环境，规避常见问题，快速验证算法或应用于实际场景。
matlab并行处理图像
② 循环体的限制： 不能引入变量（eg.eval，load，global，save,etc.）不能含有break或return声明不能嵌套另外的parfor循环。使用parfor进行并行操作，利用多核CPU同时处理多个线程或多个进程，在parfor循环中，循环迭代被划分为若干个部分，每个处理器或线程执行一部分迭代。因此，所有需要调用外部函数的命令都要将需要的变量传递给外部函数。① parfor是并行计算，同时计算多个线程，因此不能在内部打断点调试，在里面输出变量时也不会在命令行显示。
A股历史数据免费下载终极指南：4000+个股数据一键打包获取
本文提供了获取A股历史数据的完整免费方案，重点介绍了Tushare Pro、AkShare等开源金融数据API的使用方法。通过详细的Python脚本示例，指导读者如何自动化批量抓取、清洗、存储4000多只个股的历史行情数据，并分享数据质量校验与性能优化技巧，助力量化研究与市场分析。
MATLAB语言的死锁
在现代计算机系统中，特别是在多线程和并发编程中，死锁是一个常见且复杂的问题。死锁（Deadlock）指的是两个或多个进程因争夺资源而互相等待，从而导致程序的执行陷入停滞状态。在MATLAB环境中，虽然它主要用于数值计算和数据分析，但随着并行计算和多线程编程的发展，死锁问题也逐渐显现。本文将探讨在MATLAB中发生死锁的原因、典型案例以及如何避免和解决死锁的问题。
电价预测的Transformer实战：从注意力机制到超长序列建模
本文深入探讨了Transformer模型在电价预测领域的实战应用，对比了其与LSTM在处理长序列依赖和误差累积问题上的优劣。文章详细解析了自注意力机制的原理，并提供了处理超长序列的位置编码方法、构建专用预测模型的完整PyTorch代码，以及防止信息泄露的关键技巧。通过实战对比，展示了Transformer在并行计算、长距离建模和预测精度上的显著优势，并分享了应对极端波动和提升模型效率的高级优化策略。
《Autosar_MCAL高阶配置》总目录_培训教程持续更新中...
《Autosar_MCAL高阶配置》总目录_培训教程持续更新中...
MATLAB 并行编程
并行搞加速！
YOLO26改进策略【YOLO和Mamba】| MLLA：Mamba-Like Linear Attention，融合Mamba设计优势的注意力机制
本文记录的是利用模块优化的目标检测网络模型。模块具有独特优势。它不同于传统模块，能同时兼顾局部特征高效建模与长距离交互学习。常见模块要么在局部特征处理上有优势但长距离交互能力弱，要么反之，而模块克服了此问题。它融合了Mamba模型和线性注意力机制的优势，通过独特的结构设计，能够在保持计算效率的同时，精准地建模局部特征并学习长距离交互信息。本文将其用于的模型改进和二次创新，能够更加关注图像中的重要特征区域，抑制背景等无关信息的干扰，从而突出目标物体的关键特征。Demystify Mamba in Vision
MATLAB—面向复数和数组的基本运算
文章目录一.MATLAB基本运算说明二.面向复数的计算特点1.基础知识2.对复数的基本操作3.复数的开方问题二.面向数组1.数组的输入形式2.对矩阵中的元素进行并行操作3.利用数组运算，实现函数可视化4.实现矩阵之间的点乘 一.MATLAB基本运算说明 MATLAB的基本运算符如示： 求e的x次方：exp(x) MATLAB面向复数设计，其所有运算都定义在复数域上，所以对于方根运算，运算只...
物联网Node-Red开发教程-第6章 HTTP与Web服务
本章摘要（147字）： 本章系统讲解了Node-RED中的HTTP节点应用，重点包括： 三大核心HTTP节点功能：http in(接收请求)、http response(返回响应)、http request(调用外部API) 详细演示了REST API开发流程，包括路径参数(req.params)处理和响应构造 提供了创建Hello World API、传感器数据接口等实用示例 涵盖HTTP方法特性、状态码设置及响应头配置等关键知识点 通过流程图和JSON配置直观展示节点连接方式，帮助快速掌握Web服务开发
计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
【Matlab】在Java中调用matlab函数
考虑到计算的各种情况，有些用Java代码实现的计算难免会显得不够高效。而利用MATLAB写好相应的计算函数，然后打包成jar包供Java调用，在某些情况下会更加方便。现在就来说一下如何实现这一过程： 1.确定配置好了相应的环境 首先，要确定你电脑上装好了MATLAB并且配置好了Java的运行环境，注意，MATLAB的版本必须是2006b+（包括2006b或更高版本），因为只有在这些版本中才有M
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
5044
扫一扫
