1 我们知道MATLAB支持并行运行一般有四种模式: 第一种模式:本机调用多核CPU性能并行运算 第二种模式:本机调用GPU性能并行运算 第三种模式:多计算机组成集群,调用集群CPU性能并行运算 第四种模式:运用MATLAB提供的云计算服务. 2 在第一种并行运算模式中: 标准模式为: 第一步:打开并行池parpool 第二步:parfor等相关PCT,并行计算工具箱中函数 第三步:关闭并行池 3 第一步:打开并行池的方式: 1)p = parpool('local',2);   % 在知道有几

MATLAB Coder可以从MATLAB代码生成独立的.可读性强.可移植的C/C++代码. 使用MATLAB Coder产生代码的3个步骤: 准备用于产生代码的MATLAB算法: 检查MATLAB代码的兼容性(有些matlab代码语句并不能生成c/c++代码): 产生最终使用的源代码或MEX. 利用MATLAB Coder生成c++代码,并在vs2013中验证: 一个简单的例子,两数相乘: 1.安装matlab2014a或者更新版本: 2.简单生成一个foo.m文件: function c =

MATLAB Coder可以从MATLAB代码生成独立的.可读性强.可移植的C/C++代码. http://www.mathworks.cn/products/matlab-coder/ 使用MATLAB Coder产生代码的3个步骤:①准备用于产生代码的MATLAB算法:②检查MATLAB代码的兼容性(有些matlab代码语句并不能生成c/c++代码):③产生最终使用的源代码或MEX. 利用MATLAB Coder生成c++代码,并在vs2008中验证: 一个简单的例子,两数相乘: .安装ma

在使用MATLAB编译C/C++代码时,C/C++代码中要使用一个mexFunction函数,那么这个函数是如何定义,在编译时又是如何实现的呢?下面我将使用实例进行说明. 如一个简单的函数: double add(double x, double y) { return x + y; } mexFunction的定义为: void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[]) { } 可以看到,me

用Matlab来放音乐,和用单片机加蜂鸣器放音乐的原理都差不多,就是把连续的声音信号事先转换成用数字信号,然后用扬声器按照一定的节奏放出来.换句话说,演唱者是把声音经过麦克风转换成电信号,录音设备对这个电信号按照一定的时间间隔(采样频率)进行采样,得到一长串数字.如果采样的频率高,即单位时间采样的点数多,同样长度的一首歌,得到的这串数字也越长.数字的大小表示电压的高低,也就是录制时声音的大小.这串数字就是原始的音频信号. 链接里给出的那段Matlab代码的功能,就是模拟产生那串代表音频信号的数字

我们开发的控制台应用,在运行阶段很有可能被用户Ctrl+C终止或是被用户直接关闭.如果我们不希望用户通过Ctrl+C终止我们的程序,就需要对Ctrl+C或关闭事件作处理. 处理方法 在.net平台下Console类有个CancelKeyPress事件可以处理Ctrl+C,不过对于直接关闭控制台应用,这种处理就无能为力了. 不过Windows API中有个SetConsoleCtrlHandler函数可以处理这两种关闭事件. C#处理代码如下: 导入命名空间 using System.Runtim

本篇文章对Android中监听系统网络连接打开或者关闭的实现用实例进行了介绍.需要的朋友参考下 很简单,所以直接看代码 复制代码 代码如下: package xxx; import android.content.BroadcastReceiver;  import android.content.Context;  import android.content.Intent;  import android.net.ConnectivityManager;  import android.ne

直接上代码: // 触摸背景,关闭键盘 - (void)touchesBegan:(NSSet *)touches withEvent:(UIEvent *)event{ UITouch *touch = [touches anyObject]; UIView *view = (UIView *)[touch view]; if (view == self.view) { [weightTextField resignFirstResponder]; } } 以上代码是在一个viewContro

非线性规划问题的基本内容 非线性规划解决的是自变量在一定的非线性约束或线性约束组合条件下,使得非线性目标函数求得最大值或者最小值的问题. 当目标函数为最小值时,上述问题可以写成如下形式: \[ \min z={F(x)} \] \[ \text { s.t. } \left\{\begin{array}{l} {\mathbf{A}\mathbf{X} \leqslant \mathbf{B}} \\ {\mathbf{A}_{\mathrm{eq}} \mathbf{X}=\mathbf{B}

线性规划问题的基本内容 线性规划解决的是自变量在一定的线性约束条件下,使得线性目标函数求得最大值或者最小值的问题. \[ \min z=\sum_{j=1}^{n} f_{j} x_{j} \] \[ \text { s.t. }\left\{\begin{array}{ll}{\sum_{j=1}^{n} a_{i j} x_{j} \leqslant b_{i}} & {(i=1,2, \cdots, m)} \\ {\sum_{j=1}^{n} a_{k j}^{\mathrm{eq}}

1.需要申请的权限android.permission.ACCESS_WIFI_STATE android.permission.CHANGE_WIFI_STATE android.permission.WAKE_LOCK 2.获取WifiManagerwifiManager = (WifiManager) this.getSystemService(Context.WIFI_SERVICE); 3.开启.关闭wifiif (wifiManager.isWifiEnabled()) {  wif

最短路问题的基本内容 最短路问题研究的是,在一个点与点之间连接形成的网络图中,对应路径赋予一定的权重(可以理解为两点之间的距离),计算任意两点之间如何和走,路径最短的问题.在这里的距离可以理解成各种两点之间某种任务的开销. 网络图 模型调用 解决最短路问题,一般可采取 dijkstra 或者floyd 这两种模型,模型调用形式如下: [mydist,mypath]=mydijkstra(a,sb,db) % dijkstra模型 [mydist,mypath]=myfloyd(a,sb,db)

%单y轴 plot(t*1e+,abs(iGG)/max(abs(iGG)),); axis([-,,,]) xlabel('时间/ns'); ylabel('幅度/a.u.'); ,'FontName','宋体');%设置标题字体大小,字型 ,'FontName','Times New Roman');%设置X坐标标题字体大小,字型 ,'FontName','Times New Roman');%设置Y坐标标题字体大小,字型 )%设置坐标轴字体大小,字型 text(,'FontName','T

InputMethodManager imm = (InputMethodManager) getSystemService(Activity.INPUT_METHOD_SERVICE); imm.toggleSoftInput( InputMethodManager.HIDE_IMPLICIT_ONLY, );

%% 自己设置频域的滤波窗口 girl=imread('F:\Users\*****\Pictures\CGS_stripe1.bmp'); girl=rgb2gray(girl); girl=im2double(girl); subplot(,,);imshow(girl);%显示原始图像 title('原始图像'); G=fft2(double(girl));% 二维傅里叶变换 G=fftshift(G);%象限转换 subplot(,,);imshow(log(abs(G)+),[ ]);

echo "<script type='text/javascript'>window.opener=null;window.open('','_self');window.close();</script>";

新建一个文本文件修改后缀名为 .bat 格式 net stop wuauserv sc config wuauserv start=disabled shutdown -r -t 1

function [best_solution,best_fit,iter] = mySa(solution,a,t0,tf,Markov) % 模拟退化算法 % ===== 输入 ======% % solution 初始解 % a 温度衰减系数 0.99 % t0 初始温度 120 % tf 最终温度 1 % Markov 马尔科夫链长度 10000 % ====== 输出 =====% % best_solution 最优解 % best_fit 最优解目标值 % iter 迭代次数 n

本来CPU就是双核,不过以前一直注重算法,没注意并行计算的问题.今天为了在8核的dell服务器上跑程序才专门看了一下.本身写的程序就很容易实现并行化,因为beamline之间并没有考虑相互作用.等于可以拆成n个线程并行,要是有550核的话,估计1ms就算完了... 先转下网上找到的资料. 一.Matlab并行计算原理梗概 Matlab的并行计算实质还是主从结构的分布式计算.当你初始化Matlab并行计算环境时,你最初的Matlab进程自动成为主节点,同时初始化多个(具体个数手动设定,详见下文)M

利用Matlab与VC++联合编程,既可在C语言程序中打开Matlab引擎,调用Matlab的ToolBox函数和作图函数,也可在Matlab中调用C代码生成的动态链接库文件,用以加快执行速度.缩短开发周期,取得更好的效果.MATLAB与C语言的接口采用称为MEX的动态链接方式进行.MEX文件是由C源程序经过编译生成的MATLAB动态链接子程序,它的作用十分类似于MATLAB的内建函数,可由MATLAB方便地调用.本文主要讲解从Matlab中调用C/C++代码的相关知识. Matlab调用C/C