从 MATLAB 生成代码
从 MATLAB 生成 C、C++、CUDA 和 HDL 代码，只需三个迭代步骤。从任意位置运行和部署代码，台式机、移动设备或嵌入式系统均可。MATLAB Coder 可以随着设计的推进自动生成新代码，*手工编码。这样可以加速并实现更多的设计迭代。
您可以将生成的代码作为源代码、静态库或动态库，集成到桌面或云端中脱离 MATLAB 环境运行的应用程序。您还可以将生成的代码打包成 MEX 函数并直接在 MATLAB 中使用。
从 Simulink 生成代码
使用 Embedded Coder®，将您的模型转换为高质量源代码和可执行文件，从而实现原型设计和生产。既可使用默认 C 和 C++ 设置，也可使用 SIMD 指令、数据存储类及内存区段代码放置进行优化以实现更高性能。生成 ANSI/ISO C/C++、MISRA-C 或 AUTOSAR 源代码，插入运行时系统。或者，生成完整的交钥匙可执行文件，自动下载并在您的自定义硬件设备上运行。
使用双向可追踪链接，检查模型的生成代码，或使用代码、数据、函数接口和代码指标，生成报告。
MATLAB enables undergraduate and graduate students to easily ramp up on data and coding skills for their neuroscience cour*ork and research:
Learn the basics of MATLAB with self-paced courses, getting-started documentation, and other resources.
Complete lessons, homework, and reproducible research using interactive Live Editor documents shareable via MATLAB Online.
Browse a library of neuroscience books, including MATLAB code and instruction, aimed at various levels and areas.
Use MATLAB to teach coding and data skills at neuroscience short courses, boot camps, and workshops. Please contact us to discuss options for your event.
使用 MATLAB 实现机器学习
利用工程、生产和金融数据发现规律并构建预测模型
使用 MATLAB®，工程师和其他领域*部署了成千上万的应用程序，用于预测性维护、传感器分析、金融和通信电子。MATLAB 通过以下功能让机器学习的困难部分变得简单易行
点击式应用，可用于训练和比较模型
高级信号处理和特征提取技术
自动**参数调优和特征选择，可优化模型性能
能使用相同的代码规模处理大数据和集群
为嵌入式和高性能应用程序自动生成 C/C++ 代码
各种常用的分类、回归和聚类算法，用于监督式和无监督学习
对于大多数统计和机器学习计算，比开源工具执行速度更快
利用 MATLAB® tall 数组的强大功能和简易性，访问、探索和处理大数据及无法存入内存的数据（包括存储在 Spark™ 和 Hadoop® 上的数据）。
使用 MATLAB 桌面环境元素（包括命令窗口、工作区浏览器和变量编辑器），导入数据、定义变量并执行计算。使用预置的绘图实现数据可视化，并对可视化效果进行自定义。浏览产品文档，查找内置函数，了解其语法以及演示如何使用函数的代码示例。最后，使用实时编辑器创建组合了代码、输出和格式化文本的脚本，采用可执行的记事本格式，方便与其他人共享。
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