MCG - Matlab代码生成引擎简介

欢迎使用CASPER Toolflow存储库mlib_devel！CASPER工具流允许您利用MATLAB的Simulink生成信号处理设计，转换为FPGA比特流，并在各种硬件平台上执行实时数字信号处理系统。此外，CASPER还提供Python库与设计交互。详细安装和使用信息请参见项目文档。

关于我：你好，我是TY，毕业于梨花女子大学，主修机械与生物医学工程，辅修计算机科学工程。我对深度学习、机器学习、计算机视觉和自然语言处理等领域特别感兴趣。在技术博客和GitHub上分享我的研究成果和项目经验。我曾获得多个奖项，包括2020年ICT Kok AI Contest的二等奖和2020年KISTI研究数据• AI分析应用大赛的二等奖。持有ADsP（高级数据分析半专业）证书。

Matlab字体生成代码CurvedSynthText用于创建CurvedSynth数据集中的文本。在此数据集上训练的基于纠正的场景文本识别器在Total-Text数据集上表现出超过10%的性能改进。详细信息请参阅相关论文。CurvedSynth的生成与SynthText相似，但增加了多线程数据生成和可视化技术。该代码库用Python编写，依赖于pygame、opencv (cv2)、PIL (Image)、numpy、matplotlib、h5py和scipy。

MATLAB开发的代码生成正在优化过程中，以提升效率和性能。

Matlab的生成代码无花果随机华森斯坦重心附带代码描述最优输运（OT）定义了一种强大的方法，可以使用Wasserstein距离给出的概率分布空间上的度量标准来比较和变换分布。特别地，Wasserstein重心可以理解为概率分布空间中的弗雷歇特方法。我们提出了一种新的随机算法来计算一组输入分布（离散或连续）的重心，该算法仅取决于从输入分布中采样的能力，而无需离散化重心的支持。程式库该存储库中有两种的实现。的MATLAB MATLAB版本作为概念证明。MATLAB代码具有完整注释，更易于理解，并且没有依赖关系。它不适用于大型应用。我们包括一个典型用法的示例test.m脚本。C++我们在中使用了C++版本来生成结果。C++版本取决于本地包含的Eigen和LBFGS，以及用于图像处理的OpenCV。此版本的代码包含许多稀疏文档。要编译C++版本：cd C++/mkdir buildcd build/cmake ..make一个示例用法是./main --folder figs/ --gaussian 3，它计算三个随机高斯分布

介绍了如何在Matlab中生成ER网络。通过代码示例，帮助读者理解ER网络的生成过程和基本原理。代码简洁明了，便于用户快速上手。 % ER网络生成示例 n = 100; % 节点数 p = 0.05; % 边连接概率 G = erdosRenyi(n, p); % 生成ER网络 function G = erdosRenyi(n, p) G = zeros(n, n); % 初始化邻接矩阵 for i = 1:n-1 for j = i+1:n if rand() < p xss=removed xss=removed>

2020年12月27日，我们感谢您的评论。给我发电子邮件！雇用我！在过去的几周中，我们一直专注于分类问题。今天，我们要稍微改变一下齿轮，看看回归问题。今天，我们将以一维问题为例，介绍如何定义预测变量和响应变量的基本概念。我们将探讨如何将此问题转化为优化任务，并使用基本算法来解决。因此，回归在一维情况下，就是要在多个点上拟合一条线的过程。这并非新鲜事物。我们有一个x轴和一个y轴，有几个点要处理，我们希望通过某种方式将一条线穿过这些点的中心。那我们该如何做到呢？为何我们需要这样做呢？让我们通过一个小例子来解释。一所常春藤联盟大学收集了关于新生入学的数据，并在一年级结束时记录了每个人的GPA。这就是您在此处看到的直方图。GPA是介于0到4之间的数字，横轴显示的是GPA水平，纵轴显示的是频率，即达到特定等级的人数。在这种情况下，看起来最频繁的等级大致在2.25左右，这代表C+级别。

Matlab的KokDustDRE2017代码存储库保存了Kok等人在《自然地球科学》2017年中用于生成结果的代码。主要功能包括main_bootstrap_global_dust_cycle.m和main_calc_DRE.m。前者用于获取对粉尘消灭效率（图1b）、排放粉尘尺寸分布（图1c）和大气粉尘寿命（图1d）的约束，结合Ridley等人关于全球粉尘气溶胶深度的限制（ACP，2016；见图1a）。后者main_calc_DRE.m将这些约束条件与每单位尘埃光学深度的尘埃辐射效应的全局模型仿真相结合，以获得对尘埃气溶胶的整体直接辐射效应的约束。所有结果详见Kok等人在《Nature Geoscience》2017年的报告。

优化代码生成设置，生成易读且可重用代码，适用于单处理器单任务实时嵌入式系统。步骤：1. 使用合适的模型结构和命名约定2. 应用代码优化技术，如Inlining3. 调整仿真设置，包括采样时间和Solver选项4. 使用代码生成器工具，如Embedded Coder或Simulink Coder5. 检查生成的代码，进行必要的手动调整