matlab软件培训班 matlab 2020b 本地化服务

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**数以百万计的工程师和科学家使用 MATLAB? 来分析和设计可改变世界的系统和产品。MATLAB 广泛应用于汽车主动安全系统、行星际宇宙飞船、健康监控设备、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、通讯、计算金融学、控制设计、机器人学等等。


优势特点编辑
1) 高效的数值计算及符号计算功能，能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来；
2) 具有完备的图形处理功能，实现计算结果和编程的可视化；
3) 友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言，使学者易于学习和掌握；
4) 功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ，为用户提供了大量方便实用的处理工具。


编程环境
MATLAB由一系列工具组成。这些工具方便用户使用MATLAB的函数和文件，其中许多工具采用的是图形用户界面。包括MATLAB桌面和命令窗口、历史命令窗口、编辑器和调试器、路径搜索和用于用户浏览帮助、工作空间、文件的浏览器。随着MATLAB的商业化以及软件本身的不断升级，MATLAB的用户界面也越来越精致，更加接近Windows的标准界面，人机交互性更强，操作更简单。而且新版本的MATLAB提供了完整的联机查询、帮助系统，较大的方便了用户的使用。简单的编程环境提供了比较完备的调试系统，程序不必经过编译就可以直接运行，而且能够及时地报告出现的错误及进行出错原因分析。
简单易用
Matlab是一个高级的矩阵/阵列语言，它包含控制语句、函数、数据结构、输入和输出和面向对象编程特点。用户可以在命令窗口中将输入语句与执行命令同步，也可以先编写好一个较大的复杂的应用程序（M文件）后再一起运行。新版本的MATLAB语言是基于为流行的C++语言基础上的，因此语法特征与C++语言较为相似，而且更加简单，更加符合科技人员对数学表达式的书写格式。使之更利于非计算机专业的科技人员使用。而且这种语言可移植性好、可拓展性较强，这也是MATLAB能够深入到科学研究及工程计算各个领域的重要原因。

**数以百万计的工程师和科学家使用 MATLAB? 来分析和设计可改变世界的系统和产品。MATLAB 广泛应用于汽车主动安全系统、行星际宇宙飞船、健康监控设备、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、通讯、计算金融学、控制设计、机器人学等等。


技术计算语言
**数以百万计的工程师和科学家使用 MATLAB? 来分析和设计可改变世界的系统和产品。MATLAB 广泛应用于汽车主动安全系统、行星际宇宙飞船、健康监控设备、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、通讯、计算金融学、控制设计、机器人学等等。


数学、图形、编程
MATLAB 平台为解决工程和科学问题进行了优化。基于矩阵的 MATLAB 语言是世界上自然的计算数学表示方法。内置图形使得可视化和洞察数据变得简单易行。大量的预制工具箱库可让您即刻开始使用对您的应用领域至关重要的算 法。桌面环境鼓励试验、探索和发现。这些 MATLAB 工具和功能全部经过严格测试，并为相互协同工作而定制。


扩展、集成、部署
MATLAB 帮助您让想法追赶桌面的限制。您可以对大型数据集运行分析，并扩展到集群和云。MATLAB 代码可以与其他语言集成，从而允许您将算法和应用程序部署在 Web、企业和生产系统内。


MATLAB 面向工程师和科学家设计
MATLAB 调整后的界面环境更适合迭代式工程和科学工作流程。集成的工具支持同时探索数据和程序，让您以更少的时间评估更多的想法。
您可以采用交互方式预览、选择和预处理您要导入的数据。
丰富的内置数学函数集为您的工程和科学分析提供支持。
2D 和 3D 绘图函数使您可以实现数据可视化，理解数据，并交流结果。
使用 MATLAB 应用程序可以执行常见的工程任务，*编程。将不同算法处理数据的方式可视化，并在您获得所需结果之前反复迭代。
利用集成的编辑和调试工具可以快速试探多个选项，优化分析，并通过反复迭代找出佳解决方案。
您可以将工作捕获为可共享的交互式描述。
由工程师和科学家编写的全面、专业的文档始终触手可及，确保您保持工作效率。可靠的实时技术支持人员能*回答您的问题。您还可以在 MATLAB Central（一个面向 MATLAB 和 Simulink? 用户的开放式交流平台）学习**过 100,000 名社区成员和 MathWorks 工程师的知识与经验。
MATLAB 和附加工具箱相互集成，并设计为协同工作。它们专门针对科学和工程应用提供了经过专业开发、严格测试、现场强化和完全归档的功能。

在 GPU 上扩展 MATLAB 只需较少的代码更改
使用 500 多个支持 CUDA 的 MATLAB 函数，在 NVIDIA GPU 上运行 MATLAB 代码。使用工具箱中启用了 GPU 的函数，实现深度学习、机器学习、计算机视觉和信号处理等应用。Parallel Computing Toolbox 提供 gpuArray，这是一个具有关联函数的特殊数组类型，可让您直接从 MATLAB 在支持 CUDA 的 NVIDIA GPU 上执行计算，而*学习低级 GPU 计算库。
工程师*编写任何额外代码即可使用 GPU 资源，因此可以专注于应用本身而不是性能调优。
使用 parfor 和 spmd 等并行语言结构，可以在多个 GPU 上执行计算。在多个 GPU 上训练模型只需轻松调整训练选项。
借助 MATLAB，*任何额外 C 编程，还可以将您的现有 CUDA kernel集成到 MATLAB 应用程序。
部署从 MATLAB 生成的 CUDA 代码，使用 TensorRT 实现推理部署
使用 GPU Coder 从 MATLAB 代码生成优化的 CUDA 代码，用于深度学习、嵌入式视觉和自主系统。生成的代码自动调用优化的 NVIDIA CUDA 库，包括 TensorRT、cuDNN 和 cuBLAS，可在 NVIDIA GPU 上低延迟、高吞吐量地运行。将生成的代码作为源代码、静态库或动态库集成到您的项目，然后部署这些代码，从而可在 NVIDIA Volta®、NVIDIA Tesla®、NVIDIA Jetson® 和 NVIDIA DRIVE® 等 GPU 上运行。

Access and Analyze Data
MATLAB data analysis products let you access, visualize, and analyze data within a single environment. You can interactively explore data, build customized analyses, and share your discoveries with others through reports, published code, 3D visualizations, or as complete applications.
Develop Machine Learning Algorithms
Machine learning algorithms use computational methods to "learn" information directly from data without assuming a predetermined equation as a model. They can adaptively improve their performance as you increase the number of samples available for learning. Machine learning algorithms are used in applications such as speech and facial recognition. They are used in big data applications that have large datasets with many predictors (features) and are too complex for simple parametric models.
科学软件网不仅提供软件产品，更有多项附加服务免费提供，让您售后**！
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