MEX替代

splinterp是一个高效的C++标头模板库，专为并行计算线性、双线性和三线性插值而设计。

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。

SQL Server内容替代器工具修复了一些问题，支持正则表达式。

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”。

该项目提供一个 C mex 文件，用于连接 Matlab 和 Motive (Optitrack 相机系统)。利用该文件，用户能够在 Matlab 环境下直接访问和控制 Motive 软件提供的功能，实现数据采集、分析和处理等操作。

Matlab开发中，配置Interlfortrand和MSVSnet以支持MEX。这些设置包括英特尔Fortran和网络额外的MEX支持。

Oracle新版中不再支持WM_CONCAT函数，可创建自定义函数作为替代。

如果在DEPTNO字段上建立了索引，那么优化SQL语句时应使用>=而不是>：高效写法是 SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >= 4，而低效写法是 SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO > 3。区别在于前者数据库管理系统将直接跳转至第一个DEPT等于4的记录，而后者将先定位到DEPTNO等于3的记录，然后向前扫描找到第一个大于3的记录。

在升级所有旧脚本以适用于Matlab R2014b的过程中，我发现有时需要在使用R2012b时生成新的默认颜色图。这个函数返回一个蓝-绿-橙-黄颜色图，模仿但不完全匹配Matlab R2014b中引入的默认parula颜色图。

Matlab批量替代代码时尚MNIST目录Fashion-MNIST是的商品图片数据集-包含60,000个示例的训练集和10,000个示例的测试集。每个示例都是一个28x28灰度图像，与来自10个类别的标签相关联。我们打算将Fashion-MNIST用作原始机器的直接替代品，以对机器学习算法进行基准测试。它具有相同的图像大小以及训练和测试分割的结构。这是一个数据外观的示例（每个类占用三行）：我们为什么做Fashion-MNIST原稿包含很多手写数字。 AI / ML /数据科学社区的成员喜欢此数据集，并将其用作验证其算法的基准。实际上，MNIST通常是研究人员尝试的第一个数据集。他们说：“如果它在MNIST上不起作用，那么它将根本不起作用。”“好吧，如果它确实可以在MNIST上运行，那么在其他系统上仍然可能失败。”致认真的机器学习研究人员认真地说，我们正在谈论取代MNIST。这里有一些很好的理由： MNIST太简单了。卷积网络在MNIST上可以达到99.7％。经典的机器学习算法也可以轻松达到97％。签出，并阅读“。”。 MNIST被过度使用。在中，