mex.h

在C++编程中，当尝试执行程序时，可能会遇到找不到“mex.h”文件的错误提示。

除了在Matlab的命令行中编译MEX，另一种方法是使用CMake工具。使用CMake可能有利于构建大型MEX项目或构建具有大量外部依赖项的MEX。此示例展示了如何使用CMake轻松编译Matlab MEX。要在Linux下编译测试MEX，首先将MATLAB_ROOT环境变量设置为您安装的Matlab路径，例如：export MATLAB_ROOT=/usr/local/MATLAB/R2012b，然后，创建构建目录：mkdir build，接着执行：cmake ../src和make进行编译并安装。要在Windows下编译测试MEX，首先设置MATLAB_ROOT环境变量，然后根据安装的编译器（如MSVC）使用cmake或cmake-gui生成构建项目，接着使用该编译器构建生成的项目。测试MEX源代码。

TPC-H基准测试（TPC-H）是一种决策支持基准测试。它包括一套面向业务的即席查询和并发数据修改。所选的查询和数据库中的数据具有广泛的行业相关性，同时保持实施的易度。该基准测试展示了处理大数据量的决策支持系统；执行复杂度高的查询；为关键业务问题提供答案的能力。

TPC-H 详解 TPC-H 基准是一个决策支持基准，它由一系列面向商业的查询组成，涵盖广泛的数据库操作，例如查询、更新和数据仓库操作。 数据模型 TPC-H 基准基于一个模拟批发供应商的业务场景，包含以下实体： 客户 零件供应商 订单 零件 区域 国家 供货商 负载设计 TPC-H 基准的负载由 22 个查询组成，这些查询涵盖了以下方面： 简单的查询 报表查询 复杂查询 迭代查询 OLAP 查询 指标 TPC-H 基准使用两种主要指标来衡量性能： 每分钟查询数 (QphH@Size)： 这表示系统每小时可以处理的查询数量，其中 Size 表示数据库的大小。 价格/性能 (Price/Performance)： 这表示系统的性能与其成本的比率。 通过提供一个标准化的测试平台，TPC-H 基准允许用户客观地比较不同数据库系统的性能。

数据处理插件 h5py 2.7，开源且易用，帮助您处理大型数据集。

刺激周围时间直方图是可视化神经元反应的一种普遍形式。核卷积方法将这些直方图转换为平滑、连续的概率密度函数，提供了对神经元实际响应包络的更精确估计。在最近的研究中，我们开发了一个分类器，称为h系数，用于确定神经元放电率的时间锁定波动是否应归类为响应或随机噪声。与传统方法不同，h系数利用核卷积方法提供的精确响应包络估计，量化平滑后的响应包络并计算给定形状响应偶然发生的概率。具体方法可以参考原始文献以获取更多详细信息。

H2 数据库提供缓存机制，用于临时存储数据，以提升数据读取速度。

Matlab开发-H桥逆变器的延续。级联H桥。

详细解析了H.264视频编码压缩的原理，透彻阐述了其在硬件实现中的应用潜力。

MLDIVIDE提供了一个优秀的稀疏矩阵三对角矩阵求解器，以及Thomas算法的其他实现（详见下文），但我需要更快的方法来解决复杂数据的三对角系统。在我的系统（R2018b）上，这种方法比MLDIVIDE或MATLAB中的直接实现快四倍。它使用AVX指令处理复数交错操作，编译后只需将其添加到路径上即可使用：“mex -R2018a 'CFLAGS=-mavx' tdma.c”。