丰田汽车的非意图加速问题分析——基于MATLAB开发

Matlab开发 - 加速飞机设计。示例Simulink模型支持2007年1月的Matlab摘要文章。

matlab 开发里的 MEX 函数，要说效率提升是真的。mexmewritemaxfilesinotime这个项目里头的几个文件用得挺巧，既有类型检查的mexmetypecheck.cpp，也有演示计算性能的mandelbrotex.cpp。整体结构还挺规整，C++部分写得干净利落，M 脚本接口也做得清楚明了，适合做二次开发。 文件和性能优化结合得蛮紧凑，像readfile.m和myrecursivefilter.m这种工具类的函数，对批量数据的支持还不错，写起来方便，跑起来也快。 如果你平时有需要用到MEX来加速数据，或者是想把 C++写的计算模块无缝接进 MATLAB 环境，这个资源可以

使用Matlab进行加速故障时间模型的开发。适用于需要进行右侧和/或左侧审查的加速故障时间模型。

minepy为基于最大信息的非参数探索（MIC和MINE系列）提供了一个库，主要特征包括APPROX-MIC和MIC_e估算器，以及总信息系数（TIC）和广义均值信息系数（GMIC）。该库提供ANSI C库和C++接口，同时具备高效的Python API和MATLAB/OCTAVE API。minepy采用GPLv3许可，提供minerva R接口。建议使用MICtools进行TICe和MICe分析，以评估关联关系的重要性。

基于 Hadoop 的汽车销售数据，嗯，这份实习报告还挺实用的。数据量大、维度多，用 Hadoop 跑批再合适不过了。你可以把汽车品牌、销售地区、月份销量这些维度跑一遍，挖掘下哪些车型在哪些城市卖得最好，挺有意思的。销售数据的清洗和统计用 MapReduce 就够了，逻辑也不复杂，比如销量聚合、同比环比这些需求都能搞定。如果你对图表展示感兴趣，也可以把结果导出到Excel或接上Echarts做个可视化面板，老板一看就懂。哦对了，如果你对类似的案例感兴趣，推荐你也看看其他相关的，比如手机销售数据、618 节日销售这些，场景虽不同，但思路类似，换汤不换药。如果你刚接触 Hadoop，建议先看看这篇

研究开发MATLAB Simulink在汽车领域的操纵稳定性分析。

图5.4展示了不同类型的分析窗口设计过程，分析者可以根据需求进行定制。栅格数据统计与量算需要详细了解数据集的特征和趋势，如对DEM进行的最大高程、最低高程、平均高程及特定高程频率的统计分析。空间信息的自动化量算是GIS重要功能之一，适用于面积和体积等属性的快速计算。与栅格数据分析相比，矢量数据处理方法更为复杂，涉及到点、线、面之间的空间关系分析与数据检索。

嘿，今天给推荐一个超级实用的 Matlab 工具——vectorindex。它在高维数组时，效率挺高的，尤其是当你需要在索引向量指定的地方计算 n 维数组时。简单来说，vectorindex(A, v)的作用就相当于A(1, 3, 1)，但它利用线性索引来提高速度，省去了繁琐的for循环。对于那些需要高效计算的高维张量有用，，向量和矩阵也能完美支持。使用起来既方便又省时，适合 Matlab 开发者！如果你在做数据、机器学习，或者涉及到高维数据的工作，vectorindex会是你得心应手的小工具。顺带一提，如果你对其他高维数学也感兴趣，相关的教程和工具也有不少，比如N 维 Voronoi 图，如

MATLAB开发：硬件加速的射线盒交叉方法。SMITS射线盒交叉方法的GPU可移植实现（1998年）。