Matlab与C代码集成优秀工程与科学开源软件列表

TDengine是一个开源大数据平台，设计和优化用于物联网（IoT）、互联汽车、工业物联网以及IT基础架构和应用程序监视。它不仅提升了时间序列数据库的速度十倍，还包括缓存、流计算、消息队列等功能，以简化开发和运营，降低成本。TDengine采用创新的存储设计，单核计算机上处理超过2万个请求，每秒检索超过一千万个数据点，比传统解决方案快10倍，硬件和云服务成本仅为典型解决方案的1/5以下，存储空间不到1/10。整合消息队列、缓存和流计算功能，简化系统架构，提供强大的数据分析能力。

这是一个开源的数据科学存储库，专注于Matlab图像分割肿瘤代码，提供了丰富的学习资源和实际应用。对于想要深入学习和解决现实世界问题的数据科学新手来说，这是一个理想的起点。数据科学正在成为计算机和互联网领域的热门话题，从数据收集到分析，再到建立未来预测，该库涵盖了数据科学的核心问题和专家见解。同时，Python作为首选编程语言，在处理和分析数据时展示了强大的功能。

这是MATLAB集成C代码的最热门项目列表，包括最多Github星标和分支的存储库。最后更新时间：2020-12-18。主要项目包括Java等语言，涵盖技术面试必备知识、Leetcode、计算机操作系统、计算机网络、系统设计等内容。

黄斌联系电话：188-****-0703，电子邮箱：Github，毕业学校/年份：广东工业大学/2016，GPA：3.67/4。求职意向包括推荐系统、数据挖掘或机器学习相关岗位。广东工业大学在读研究生，专注于推荐系统、数据挖掘和机器学习研究。积极参与开源项目并在Github分享代码，善于参加数据挖掘比赛并取得多项荣誉：2013年美国大学生数学建模竞赛二等奖（国际赛）、2015年阿里移动推荐算法竞赛排名第37/7186、2014年“云上贵州”智能交通大数据竞赛排名第55/3743、2014年阿里巴巴大数据竞赛排名第73/7276、2011年全国大学生数学建模竞赛广东赛区一等奖（国赛）。研究成果包括《基于级联过滤的多模型融合的推荐方法》（第一作者，小型微型计算机）。

介绍了如何在嵌入式系统中部署神经网络算法，涵盖了ARM NN、CMSIS NN和K210等平台的实现方法。神经网络的训练在PC端完成，训练好的模型在嵌入式系统中进行部署，接收输入数据，经过计算后输出结果。详细讨论了Kendryte K210芯片的特性，以及如何转换和部署TensorFlow和TFLite模型至K210的kmodel格式。文章还收录了MaixPy开发和SDK IDE的入门指南，适合初学者快速掌握K210的开发与应用。

以赛亚·格雷斯在github.com/IsaiahGrace的信息表明，他在普渡大学获得了计算机工程学士学位，GPA为3.40。他的相关课程包括数据结构与算法、计算机架构、微控制器、面向对象程序设计、功能编程、人工智能和ASIC设计。他的技能包括C/C++、Cadence Virtuoso FPGA合成、Java、KiCad PCB布局、Linux、Matlab、Microsoft Office软件、Python和SystemVerilog。他在高级设计团队中工作，在2019年进行了使用CMOS代理双极晶体管设计的研究，并设计、记录和实现了用于自定义逻辑单元的数字控制模块。此外，他还设计、实施、测试和综合了基于MIPS的双核处理器。

Metaphor是一个功能强大的C++库，适用于数值计算、机器学习和计算机视觉。该库的核心模块提供了线代、数值计算和非线性优化工具。其他模块正在积极开发，未来可能添加至仓库中。 Metaphor核模块提供大量线代和统计工具，并基于灵活的矩阵和向量对象构建。功能包括： 轻量级通用矩阵和向量视图类：视图对象可引用现有数据的任意行和列跨度，支持任何数据类型。 多种数据操作，如子视图复制、重新排序和抽取。 矩阵和向量可保存和打印为多种格式，包括MATLAB文本格式。 浮点、双精度和复数类型的线代运算：一整套经过优化的标准BLAS操作，支持BLAS 1、2和3。 低级优化矩阵块数学函数可用于矢量和矩阵视图类型。 数学运算包括数据排序、转换、统计和归约运算。 矩阵和向量存储对象与视图对象紧密结合，为常见线代运算提供大量成员函数。 共享内存指针可避免数据复制。

摘要 本报告回顾了经典的多址技术，如TDMA（时分多址）、FDMA（频分多址）和CDMA（码分多址）。为了提高信道利用率，报告重点讨论了如何将FDMA改进为OFDM（正交频分复用），从而实现更高效的信道利用。报告的后半部分专注于OFDM的实验和仿真，介绍了实验的详细过程，并展示了相应的实验结果。最后，报告对实验结果进行了总结。 简介 OFDM（正交频分复用）是一种多载波传输技术，既可以视为调制技术，也可以视为复用技术。与传统的多址技术相比，OFDM具有更高的频谱效率和更好的抗干扰能力。 经典多址技术 FDMA（频分多址）：FDMA通过为每个用户分配独立的频带来避免干扰。每个用户的信号在不同的频带上传输，从而防止用户间信号干扰。第一代移动通信系统使用了这种技术。 TDMA（时分多址）：TDMA通过分配不同的时隙来区分用户，每个用户在不同的时间段传输数据，从而避免干扰。 CDMA（码分多址）：CDMA通过为不同用户分配唯一的编码方式，在同一频带上传输信号。 OFDM系统的优势与改进 通过将FDMA与OFDM相结合，我们能够在同一信道上实现多个用户的并行传输，并有效地提高信道利用率。OFDM通过在多个频带上进行正交调制，使得每个用户的信号不会发生干扰，从而提高了系统的性能。 实验与仿真 本报告介绍了OFDM系统的实验过程，包括仿真模型的构建、信号的生成与传输、以及信道的建模与处理。实验结果表明，采用OFDM技术的系统相比传统的FDMA系统，具有更高的频谱利用效率和更强的抗干扰能力。 总结 本报告通过回顾经典的多址技术并结合OFDM的研究与仿真，展示了其在提高频谱利用率和抗干扰性能方面的优势。未来的研究可以进一步优化OFDM系统的设计，提升其在实际通信中的应用效果。

这是一个精选的优秀机器学习框架、库和软件列表，按语言分类。受到awesome-php启发，包括基于C的计算机视觉库、现代计算机视觉库VLFeat（带有Matlab工具箱）、多接口的OpenCV（支持C++、C、Python、Java和MATLAB，在Windows、Linux、Android和Mac OS上运行）、DLib（具有用于人脸检测和通用对象检测器训练的C++和Python接口）、Eblearn（面向对象的C++库，实现多种机器学习模型）、易于嵌入其他应用程序的ML工具、快速的核心外学习系统、快速增量算法套件、将军机器学习工具箱、简洁、可读、高效的深度学习框架（少于1000行代码）、并行优化的通用梯度提升库、卷积的快速C++/CUDA实现、用汉密尔顿蒙特卡洛采样实现完整贝叶斯统计推断的概率编程语言，以及一个简单的多武装Bandit库。