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。

本课程使学生熟练掌握Matlab软件的数学分析和仿真技能，培养他们在电气工程及其他领域运用软件进行问题分析和解决的能力。通过数学建模和计算机求解实际问题，学生将深入理解软件在工程应用中的实际价值。

在Matlab环境下整合C代码是一项挑战性工作，需要精心设计和优化。将C代码与Matlab无缝结合，可以显著提升计算效率和灵活性。