如何使用matlab

北京天演融智软件有限公司

科学软件网是一个以引进国研软件，提供软件服务的营业网站，网站由北京天演融智软件有限公司创办，旨在为国内高校、科研院所和以研发为主的企业事业单位提供的科研软件及相关软件服务。截止目前，科学软件网已获得数百家国际软件公司正式授权，代理销售科研软件达一千余种，软件涵盖领域包括经管，仿真，地球地理，生物化学，工程科学，排版及网络管理等。同时，还提供培训、课程（包含34款软件，66门课程）、实验室解决方案和项目咨询等服务。
支持的标准
使用 Embedded Coder 生成符合流行软件和安全标准（如 AUTOSAR 和 MISRA C）的代码。MathWorks 提供认证和认证套件，以确保在开发系统和质量工具时符合以下标准的要求：ISO 26262、IEC 61508 、EN 50128、IEC 62304、DO-178、DO-254，以及针对汽车、、铁路和航空航天嵌入式系统的其他行业标准。
硬件支持
无论您的应用程序做何操作 - 信号处理、计算机视觉、图像处理或控制系统，都可以快速生成代码并为您的硬件编译代码。
在嵌入式平台（如 Raspberry Pi™ 或 Arduino®）上生成代码，并进行原型设计。在移动平台上，将生成的代码集成到自己的应用程序中，并在 iPhones、iPads 或 Android™  设备上运行，包括访问视频摄像头、麦克风和加速计等机载传感器。将嵌入式系统部署到功能强大的微处理器。
此外，MathWorks 和 Connections 合作伙伴还为以下流行的硬件提供内置的交钥匙集成服务：
Arduino 支持
ARM 支持
TI C2000 支持
探索板支持
PLC 支持
NVIDIA 支持

Embedded code generation is fundamentally changing the way engineers work. Instead of writing thousands of lines of code by hand, engineers are automatically generating their production code to increase productivity, improve quality, and foster innovation.
With MathWorks embedded code generation products, you can:
Design real-time applications targeting floating- or fixed-point processors
Generate C and C++ code from MATLAB® and Simulink®
Optimize code for specific processor architectures
Integrate generated code with hand-written software (legacy or specialized functionality)
Profile and verify embedded code on microcontrollers and DSPs
Address industry certification standards

Accelerate Analysis with High Performance Computing
MathWorks continues to accelerate large computations for big data problems by supporting the latest multithreaded hardware architectures. Using Parallel Computing Toolbox™, MATLAB Parallel Server™, and or MATLAB Production Server™, computer scientists and data analysts are getting answers faster than ever before by utilizing the high-performance computing power of multicore processors, GPUs, and compute farms.
Deploy and Integrate Data Analytics Models into Enterprise Applications
While MATLAB offers an environment for developing advanced data analysis and machine learning algorithms, these models and systems often must be deployed into the real world. MathWorks provides many different options for the deployment of MATLAB algorithms including generation of portable C/C++ code, compiled executables, web-based applications, or even integration to mobile apps.

为什么使用 MATLAB 实现深度学习？
互操作性
不再有框架基于 MATLAB 还是 Python 的选择题。使用 ONNX 导入和导出功能，MATLAB 支持与开源深度学习框架的互操作性。使用 MATLAB 工具的大意义在于——访问 Python 中没有的功能与预置函数及应用程序。
预处理应用程序
快速开始网络训练。使用特定领域应用程序快速预处理音频、视频和图像数据集。使用 Deep Network Designer 应用程序创建复杂的网络架构，或修改预训练网络以进行迁移学习，在训练之前可视化、检查并修复问题。
多平台部署
可随处部署深度学习模型，包括 CUDA、C 代码、企业系统或云。若在意性能，您可以利用 Intel® (MKL-DNN)、NVIDIA（TensorRT、cuDNN）和 ARM® (ARM Compute Library) 优化库生成代码，创建具有高性能推理速度的可部署模型。
19年来，公司始终秉承、专注、专心的发展理念，厚积薄发，积累了大量的人才、技术以及行业经验，在行业内得到了大量用户的认可和高度价。