详情介绍
MATLAB R2019b是一款强大的数学软件,在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指,全世界有数以百万计的工程师和科学家使用MATLAB来分析和设计改变我们世界的系统和产品。
MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。MATLAB用于汽车主动安全系统,行星际航天器,健康监测设备,智能电网和LTE蜂窝网络。它用于机器学习,信号处理,图像处理,计算机视觉,通信,计算财务,控制设计,机器人技术等等。
ps:这里带来了最新MATLAB R2019b官方原版Linux版+原版镜像下载,附有激活文件,以及安装教程,需要的朋友可下载试试!
软件亮点
1、数据分析:
MATLAB视觉,用于回归的应用程序,以及更多的用于机器学习的大数据算法
2、深度学习:
使用预训练的CNN 模型,导入 Caffe 模型,使用多个 GPU 和云实例进行训练
3、自动驾驶:
用来设计、仿真和测试ADAS以及自动驾驶系统的新工具箱
4、并行仿真:
使用parsim命令直接运行多个并行仿真任务
5、5G 库:
对 3GPP 5G无线电新技术进行仿真的 MATLAB 函数
6、升级:
升级到最新版本,轻松实现全项目升级及跨版本整合
MATLAB产品系列更新包括
1、MATLAB
·实时编辑器中的交互式图形更新,包括标题、标签、图例和其他注释,以及将实时脚本输出复制到其他应用程序的功能
·Heatmap 绘图函数,用于实现数据的可视化
·可用于 tall 数组的其他函数,包括 ismember、sort、conv 和滑动统计函数
2、MATLAB Online
·通过 Web 浏览器访问 MATLAB
·教学及便捷访问的理想选择
·大多数许可证均可使用
3、Econometrics Toolbox
·贝叶斯线性回归模型,用于分析响应变量和一组预测变量之间的关系
·向量自回归模型,用于分析多变量时序数据,包括外生预测器
4、MATLAB Production Server
·基于 Web 的服务器管理仪表盘,用于 IT 配置和控制
5、Neural Network Toolbox
·深度学习算法用于训练卷积神经网络 (convolutional neural network, CNN) ,可以在 PC、集群以及云上利用多个 GPU 执行回归任务
·利用图像优化将通过CNN深度学习模型得到的特征可视化
·从预先训练好的 CNN 模型(AlexNet、VGG-16 和 VGG-19)和 Caffe Model Zoo 中的模型传递权重的功能
6、Statistics and Machine Learning Toolbox
·回归学习应用程序,用于使用有监督机器学习来训练回归模型
·tall 数组算法,用于支持向量机 (support vector machine, SVM) 和朴素贝叶斯分类、袋装决策树以及套索回归
7、Computer Vision System Toolbox
·使用Fast R-CNN 和 Faster R-CNN 深度学习算法进行目标检测
8、Automated Driving System Toolbox
·一款用于开发风险模型和进行风险模拟的新产品
Linux安装配置方法
(仅供参考,参考自v94版方法)
1、本站下载matlab_R2019a_glnxa64.zip
2、unzip matlab_R2019a_glnxa64.zip(解压后的安装文件存放路径:/home/jyapp/matlab/)
3、使用root用户执行如下命令:
[root@jc02-ap03 ~]# cd /home/jyapp/matlab/
[root@jc02-ap03 matlab]# ./install -mode silent -agreeToLicense yes
安装成功后,
[root@jc02-ap03 matlab]# vi /etc/profile
修改环境变量 vi /etc/profile
export MCR_HOME=/usr/local/MATLAB/MATLAB_Runtime
export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:$MCR_HOME/v97/runtime/glnxa64:$MCR_HOME/v97/sys/os/glnxa64:$MCR_HOME/v97/sys/java/jre/glnxa64/jre/lib/amd64/headless:$MCR_HOME/v97/sys/java/jre/glnxa64/jre/lib/amd64/server:$MCR_HOME/v96/sys/java/jre/glnxa64/jre/lib/amd64"
[root@jc02-ap03 matlab]# source /etc/profile
测试调用jar包:java -Xms256M -Xmx1024M -jar ETL_fat.jar
追加matlib 程序内容:
function rs = chenMethod( a )
%测试
% Detailed explanation goes here
disp('hello word');
rs=2*a;
%return 'hello word'+input_args;
下载地址
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