使用Visual C/C++ 2005 Express Edition作为Matlab mex编译器的方法

Oracle 预编译器，听起来是不是有点高大上？其实，它就是个帮你把高级语言里的 SQL 语句变成可以直接执行的工具。这种技术能让你的代码在和 Oracle 数据库打交道时更高效、简洁。比如，想在 C 代码里直接写 SQL 语句，没问题，Oracle 预编译器会帮你转换成能运行的代码。能节省不少开发时间，也避免了繁琐的数据库操作。如果你在开发和 Oracle 数据库交互的应用，或者有性能要求比较高的系统，这个预编译器工具绝对值得了解。尤其是 Oracle 的 Pro*C/C++，它支持静态和动态 SQL，甚至可以事务和存储过程。如果你也在为如何优化性能发愁，试试这个吧，效果蛮不错的。需要注意的

这是一个让MATLAB R2010b检测来自Visual Studio 2013的C/C++编译器的技巧。1. 复制三个文件 msvc120opts.stp、msvc120engmatopts.bat、msvc120opts.bat并复制到您的MATLAB。例如，对于64位Windows，复制到 C:\\Program Files\\MATLAB\\R2010b\\bin\\win64\\mexopts，对于32位Windows，复制到 C:\\Program Files\\MATLAB\\R2010b\\bin\\win32\\mexopts。2. 在MATLAB中，运行mex设置并选择Vi

想要部署 Oracle 数据库？别忘了这个gcc-C++-3.4.6-3.i386包。它是 C++编译器的一部分，专为 i386 架构设计，适合 Linux 环境下的 Oracle 安装。没有它，Oracle 的某些功能，是与 C++相关的开发，无法顺利编译和链接。嗯，如果你要自定义 Oracle，编写存储过程或者进行其他 C++开发任务，它就挺关键的。只要你确保系统里已经配置好gcc-C++-3.4.6-3.i386.rpm包，Oracle 安装过程就能顺利进行。还不错吧？在 Linux 上安装 Oracle 时，这个包是必不可少的依赖，适合那些想要深入定制 Oracle 的开发者。

Apriori 算法是一种经典的数据挖掘算法，专门用来发现频繁项集并挖掘潜在的关联规则。在 VC（Visual C++）环境下实现它，其实并不复杂，理解算法原理就能轻松上手。，Apriori 算法的核心就是利用频繁项集的定义和 Apriori 性质来减少搜索空间，提高效率。简单来说，算法的步骤大致包括生成项集、生成候选集、计数并剪枝，以及迭代直到没有新的频繁项集为止。 在 VC 中实现时，C++的 STL 库能帮大忙，像std::set、std::vector这些数据结构，存储频繁项集和候选集都挺方便的。如果你想优化性能，可以考虑使用OpenMP做多线程编程，甚至可以尝试 GPU 加速，搞定大

C++类的 MATLAB 包装老是让人头大？HelloMex的包装方式就挺有参考价值的。它主打一个“够简单”，就是那种你打开就能看懂，跟着就能改的感觉。用两个包装器配合，把 C++类封进 mex 文件，在 MATLAB 里当对象一样用，逻辑还挺清晰。

步骤：1. 将文件解压到 MATLAB 安装目录下的 mexopts 文件夹中。2. 在 MATLAB 中执行 mex -setup 指令。

安装MySQL时出现错误，提示缺少MSVCP140.dll文件，可尝试重新安装Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable解决此问题。

Matlab编译器是Matlab的一个重要组件，用于将Matlab代码编译成独立的应用程序。使用Matlab编译器，您可以将您的Matlab算法和应用程序打包成可执行文件，方便其他用户使用和部署。Matlab编译器的使用方法和技巧可以帮助您更高效地开发和分享您的Matlab应用。

并行计算里的老大哥，MPI绝对是绕不开的。不管你是用 C、C++，还是 Fortran，它都能帮你把计算任务撒到多个 CPU 上并行跑。嗯，速度快了不止一星半点，适合那种数据量爆炸的大型运算场景。