毋庸置疑，Python是用于数据分析的最佳编程语言，因为它的库在存储、操作和获取数据方面有出众的能力。 在PyData Seattle 2017中，Jake Vanderplas介绍了Python的发展历程以及最新动态。在这里我们把内容分成上下两篇，先给大家带来上篇--Python的发展历程。 主讲人： Jake Vanderplas是华盛顿大学eScience研究所物理科学研究的负责人。该研究所负责跨学科项目，旨在支持科学领域在数据方面发现。Jake的研究领域包括天文学、天体物理学、机器学习以及可伸缩计算
今年6月，哈尔滨工业大学、哈尔滨工程大学因被列入美国商务部实体名单，并被禁用数学基础软件Matlab，引发了关于国产软件的大规模讨论。
距离哈工大、哈工程MATLAB被禁已经过去两周，但是关于MATLAB的讨论从未停止。
说到“仿真”这个词，我相信，只要是搞通信的朋友，一定都不会陌生。不仅在很多通信职位的实际工作中经常会用到，在学校里，也有专门的课程。
20世纪70年代，美国新墨西哥大学计算机科学系主任Cleve Moler为了减轻学生编程的负担，用FORTRAN编写了最早的MATLAB。1984年由Little、Moler、Steve Bangert合作成立了的MathWorks公司正式把MATLAB推向市场。到20世纪90年代，MATLAB已成为国际控制界的标准计算软件。
上一篇总结了一些入门的知识内容，本文结合个人经验，总结编程软件方面的内容，对各种软件在量化上的应用做一个对比，供参考。首先我的观点是，没有最好的软件，只有最适用的领域，先明确自己想做的是什么，再选择最合适的软件。这不是一篇广告文，也不是百度复制粘贴的结果。
老样子，先打开System Generator，启动MATLAB完成后，再打开Simulink进行仿真模型的设计，再添加以下的一些基本模块：
说真的，我本身使用MATLAB的频率并不是很高，不过最近由于任务的需求，再系统学习MATLAB的绘图部分，也搜集到了横夺好用的绘图工具，特别是针对科研绘图的，趁着这次机会，给大家分享一下吧。
今天我给大家讲一讲如何安装matlab的遗传算法工具箱。大家都知道，遗传算法是matlab一个非常经典的智能算法。它通过模仿自然界生物的进化来实现优化效果。在很多问题上，这都是一种非常有效的解决方式。
肠道微生物是近两年的研究热点，但是去年登上Science封面的是一篇研究肿瘤中的微生物的文章，另人眼前一亮，有些肿瘤即使没有与外界环境相通，也是有微生物的存在的。外行看热闹，内行要看看他是具体怎么进行研究的。
本期教程主要是讲解Matlab R2018a的安装过程，作为学习DSP的必备软件，掌握简单的Matlab操作是必须的。
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第2章 Matlab R2018a的安装 本期教程主要是讲解Ma
Hello,大家好。今天我们来聊一聊GA(遗传算法)。见名知意，GA是科学家们从生物学上得来的启示,这一渊源早已在江湖上流传,就不赘言。本文希望能用糖葫芦帮助初学者们一窥GA,了解具体的糖(真)葫(的)芦(皮)制作流程以及如何用Matlab实现简单优化。
数据转换对于经常使用matlab的伙伴来说是很基础且实用的知识点，but! 相互之间转换关系不太容易厘清，免不了书到用时求谷哥度娘。为了方便伙伴们记住不同数据类型之间的相互转换关系，matlab数据转换图便应运而生，下图就是过冷水要给大家分享的转换图。
本文为matlab自学笔记的一部分，之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的，非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员，更是要奋发努力，拼搏上进，学好技术，才能师夷长技以制夷，为中华之崛起而读书！
对于昨天的matlab程序，又进行了优化，直接将3*3姿态矩阵转为欧拉角(ZYX)显示。优化后的程序如下：
举个例子吧：D=[345];A=7;fsolve(@(X)sum(10.^(X-D))-A,0)则ans=3.7998就这么简单.(还想补充说明一点,fsolve中第一个变量是一个函数句柄,第二个变量
最近有人问我图像处理怎么研究，怎么入门，怎么应用，我竟一时语塞。仔细想想，自己也搞了两年图像方面的研究，做个两个创新项目，发过两篇论文，也算是有点心得，于是总结总结和大家分享，希望能对大家有所帮助。在写这篇教程之前我本想多弄点插图，让文章看起来花哨一点，后来我觉得没必要这样做，大家花时间沉下心来读读文字没什么不好，况且学术和技术本身也不是多么花哨的东西。
我们对事物的看法各不相同，有时他人特别喜欢的语言可能会成为另一个人的的噩梦。而我个人的噩梦是用C语言进行日常的编程工作。
摘要：本论文先介绍了多项式数据拟合的相关背景，以及对整个课题做了一个完整的认识。接下来对拟合模型，多项式数学原理进行了详细的讲解，通过对文献的阅读以及自己的知识积累对原理有了一个系统的认识。介绍多项式曲线拟合的基本理论，对多项式数据拟合原理进行了全方面的理论阐述，同时也阐述了曲线拟合的基本原理及多项式曲线拟合模型的建立。具体记录了多项式曲线拟合的具体步骤，在建立理论的基础上具体实现多项式曲线的MATLAB实现方法的研究，采用MATLAB R2016a的平台对测量的数据进行多项式数据拟合，介绍了MATLAB的
4 、若要同时改变颜色及图线型态（Line style），也是在坐标对后面加上相关字串即可
在一、二辑中，给大家介绍了如何使用matlab自带工具箱以及大神John D'Errico开发的工具箱实现高精度计算。本辑作为用matlab做高精度计算的压轴辑，将给大家介绍一款效率远超前面两辑中所介绍的工具箱的高精度计算神器 —— Multiprecision Computing Toolbox for MATLAB (AdvanpixMCT)。
随着哈工大、哈工程MATLAB被禁用一事还在持续发酵，有关中国开发MATLAB需要多久的问题上了知乎热榜。
NSGA-Ⅱ就是在第一代非支配排序遗传算法的基础上改进而来，其改进主要是针对如上所述的三个方面： ①提出了快速非支配排序算法，一方面降低了计算的复杂度，另一方面它将父代种群跟子代种群进行合并，使得下一代的种群从双倍的空间中进行选取，从而保留了最为优秀的所有个体； ②引进精英策略，保证某些优良的种群个体在进化过程中不会被丢弃，从而提高了优化结果的精度； ③采用拥挤度和拥挤度比较算子，不但克服了NSGA中需要人为指定共享参数的缺陷，而且将其作为种群中个体间的比较标准，使得准Pareto域中的个体能均匀地扩展到整个Pareto域，保证了种群的多样性。
文 | 郭小贤 数据科学并没有一个独立的学科体系，统计学，机器学习，数据挖掘，数据库，分布式计算，云计算，信息可视化等技术或方法来对付数据。 但从狭义上来看，我认为数据科学就是解决三个问题： 1. data pre-processing；(数据预处理） 2. data interpretation；（数据解读） 3.data modeling and analysis.（数据建模与分析） 这也就是我们做数据工作的三个大步骤： 1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程，才能形成高质量的
虽然题主问的是大数据的入门，但在我看来“大数据”就是数据科学的一个高阶状态。以下内容中除个别情况，我基本上都会使用“数据科学”这个概念。数据科学并没有一个独立的学科体系，统计学，机器学习，数据挖掘，数据库，分布式计算，云计算，信息可视化等技术或方法来对付数据。但从狭义上来看，我认为数据科学就是解决三个问题：
数据科学并没有一个独立的学科体系，统计学，机器学习，数据挖掘，数据库，分布式计算，云计算，信息可视化等技术或方法来对付数据。但从狭义上来看，我认为数据科学就是解决三个问题： 1. data pre-processing;(数据预处理） 2. data interpretation;（数据解读） 3.data modeling and analysis.（数据建模与分析） 这也就是我们做数据工作的三个大步骤： 1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程，才能形成高质量的数据； 2、我们想看
摘要：语音信号处理是目前发展最为迅速的信息科学研究领域中的一个，是目前极为活跃和热门的研究领域，其研究成果具有重要的学术及应用价值。语音信号处理的研究，对于机器语言、语音识别、语音合成等领域都具有很大的意义。MATLAB软件以其强大的运算能力可以很好的完成对语音信号的处理。通过MATLAB可以对数字化的语音信号进行时频域分析，方便地展现语音信号的时域及频域曲线，并且根据语音的特性对语音进行分析。本文主要研究了基于MATLAB软件对语音信号进行的一系列特性分析及处理，帮助我们更好地发展语音编码、语音识别、语音合成等技术。本文通过应用MATLAB对语音信号进行处理仿真，包括短时能量分析、短时自相关分析等特性分析，以及语音合成等。
计量经济学也有很多小的门类，请对号入座。 有很多软件，Stata, Matlab, R, Sas是相对来说用的比较多的。 如果是做应用计量（特别是横截面数据、面板数据），Stata是不二之选，因为不管是管理数据还是跑回归，实在太太太方便了。现在主流期刊的应用微观计量文章里面能用到的模型stata几乎都有，而且其中的绝大多数都是用stata做的。而且最大的优点是，简单！ 如果做应用的时间序列，Eviews似乎是一个不错的选择。但是我一般不做这方面，也不是很有发言权。 如果做理论计量，stata eview
在xilinx ISE中我们使用ROM经常会用到.coe文件，coe文件为xilinx ROM的初始化文件。
原文：https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_numerical-analysis_software
算法实现基本与高斯消元法求解线性方程组相同，同样还是三层循环进行消元和回代，只是增广矩阵的规模由n×n+1变成了n×2n，因此算法复杂度仍然为O(n3)。
不同于各类深度学习框架广泛使用的语言Python，MatConvnet是用matlab作为接口语言的开源深度学习库，底层语言是cuda。
Python 是一门面向普遍需求的编程语言，而 MATLAB 主要是用来做数值计算的。所以，Python 的基本数据类型也和一般的编程语言一样普遍。但是，离开了 Numpy 这个包，就不再有数组或者矩阵的数据类型。下面主要介绍 Python 和 MATLAB 的一些不同之处。
它的地位类似于其它计算机语言里的函数对象(Javascript,Python)，函数指针(C++)，或者函数引用(Perl)。
本文介绍了如何安装和配置Quartus II软件、ModelSim、MATLAB和Synplify，并详细阐述了安装步骤和注意事项。
在 FPGA 实现 FIR 滤波器时，最常用的是直接型结构，简单方便，在实现直接型结构时，可以选择串行结构/并行结构/分布式结构。
本期视频教程给大家来一期Matlab和VSCode联调教程。设置后，大家无需打开Matlab就可以方便的做matlab相关测试。
视频教程汇总帖：https://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=110519 本期视频教程给大家来一期Matlab和VSCode联调教程。设置后，
导语：在过去的几个月里，作者一直在专注于整理归纳AI的各类小要点。在被越来越多的朋友同事问及时，我决定将这些总结和心得的完整版分享给大家。为了增加内容的趣味性和可读性，我也在每个主题下面加了些注解，希望对你们有用。 另外，小编在这里邀请大家加入到我们，小编Tom邀请你一起搞事情！ 神经网络 各种公式~ 机器学习 概 览 Scikit-learn 算法 这张图可以帮助你找到正确的估计器，这应该是机器学习汇总最难的部分。下面的流程图可以帮助快速查找文档，并对每种估计器做了大致的介绍，有助你更
作者 | Stefan Kojouharov 编译 | 聂震坤 在过去的几个月中，我一直在收集有关人工智能的相关资料。随着各种的问题被越来越频繁的提及，我决定整理并分享有关人工智能、神经网络、机器学
MATLAB是是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的意思，在数学和工程分析中经常要用到，实用性很强。MATLAB具有数值分析、数值和符号计算、工程与科学绘图、控制系统的设计与仿真、数字图像处理、数字信号处理、财务与金融工程等功能。尤其是在控制系统的设计和仿真方面，甚至催生出一个单独的Simulink设计模块。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案（主要是它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似），并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式（但有少量学校好像还在学Fortran，可能是更需要效率还是什么），代表了当今国际科学计算软件的先进水平（当前数学类软件主要分为数值计算型和符号计算型/数学分析型，前者MATLAB是绝对主力，后者还有Mathematica,Maple等）。在高校，MATLAB已经成为线性代数，自动控制理论，数理统计，数字信号处理，时间序列分析，动态系统仿真等高级课程的基本教学工具。
MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。MATLAB和MathemaTIca、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
在System Generator系列结束的时候，本来的打算是开始记录ZYNQ的学习，但是考虑到ZYNQ并不熟悉，不太好下手，等之后学好了再来吧，前段时间刚好发生了那些被MATLAB卡脖子的事件，然后看了别人对这些的评论，发现MATLAB是真的强，所以从这篇开始将对MATLAB做一些记录，希望对想要学习MATLAB的朋友有所帮助吧；今天这篇就对MATLAB做一些简单的介绍和基本操作，关于软件就自行安装了，可以直接在后台回复关键字获取软件用于学习。
几经波折，公式识别神器Mathpix for matlab 1.0.0版今天正式与大家见面，相关演示视频已上传至matlabaihaozhe的B站账号。
数据科学并没有一个独立的学科体系，统计学，机器学习，数据挖掘，数据库，分布式计算，云计算，信息可视化等技术或方法来对付数据。但从狭义上来看，我认为数据科学就是解决三个问题： 1. data pre-processing; 2. data interpretation； 3.data modeling and analysis. 这也就是我们做数据工作的三个大步骤： 1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程，才能形成高质量的数据； 2、我们想看看数据“长什么样”，有什么特点和规律； 3
还有，诸如SPTool（用于一般信号可视化和过滤）或FDATool（用于数字滤波器设计）的GUI工具用于高质量的专业级信号处理和控制系统设计。
在过去的几个月中，我一直在收集有关人工智能的相关资料。随着各种的问题被越来越频繁的提及，我决定整理并分享有关人工智能、神经网络、机器学习、深度学习与大数据的技术合辑。同时为了内容更加生动易懂，本文将会针对各个大类展开详细解析。
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