Matlab集成C代码数据科学技能

Matlab与C代码集成awsomeEngSci精选的工程与科学开源软件列表。人们可能出于多种原因希望使用免费开源CAD软件。例如，科学家想确保其研究可复现性；教师遵循道德规范，不偏袒特定商业软件；初创公司缺乏支付昂贵许可费用的资源；大公司避免高昂的许可费用；学生希望在个人计算机上工作；非Windows用户不愿意运行CAD虚拟机。搜索得知开源3D和2D CAD软件包包括自由CAD、NaroCAD、BRL CAD、HeeksCAD等，欢迎分享经验、书籍、示例和教程。

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

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。

2018年[WAFR 2018，共同第一作者]，我成功地将信号时态逻辑（STL）与Hamilton-Jacobi可达性（HJ-Reachability）相结合，以提高机器人的安全性和时变目标实现能力。在攻读硕士学位期间，我专注于此项目的研发，并在2018年机器人技术基础研讨会上发表。最近，我开发了一个更为平稳稳定的MPC控制器，取代了传统的bang-bang控制器。想了解更多关于新旧控制器性能对比的信息，请访问{链接}。在AA203最佳控制入门课程中，我应用非线性轨迹优化技术，成功启动了斯堪的纳维亚轻型动力系统的非线性轨迹模型。

本指南详细介绍了如何在FPGA（现场可编程门阵列）设备上集成Matlab编写的C代码，涵盖了PolarFire:registered:、Artix 7、Spartan 6和Zynq-7000等常见型号。通过使用本指南提供的工具、应用程序和库，开发者能够更高效地利用FPGA器件，同时了解到FPGA可以实现的出色项目。此外，本指南还介绍了如何利用便捷的扩展程序将Markdown文件转换为PDF，以及在LabVIEW中进行FPGA设计的测试方法。

Matlab集成的C代码PulseqDiffusion：利用开源PyPulseq进行扩展的加权回波平面成像序列扩散加权成像（DWI）在多种临床应用中具有重要意义，如中风和肿瘤特征表征。尽管有多种与供应商无关的后处理工具可供选择，但出于研究目的，目前尚未提供开放源代码的实施。我们推出了PulseqDiffusion，这是一个跨厂商、多切片单次激发自旋回波回波平面成像（EPI）的开发工具，使用基于扩散脉冲序列的开源包PyPulseq。该工具可以扩展以支持多种b值和方向。我们在以下两个方面进行了验证：（i）在体外模型中测量表观扩散系数，（ii）在人体内脑数据中获得高质量的分数各向异性（FA）和平均扩

Matlab集成的C代码VCP库，关于没有计算机环境，无法完成偏微分方程（PDE）解的计算机辅助存在证明的实现。然而，需要各种技术来估计在所有计算中出现的误差。关于PDE解的存在的计算机辅助证明需要数值精度和合理的计算时间。为此，引入了PDE验证计算（VCP）库作为用于PDE解决方案的计算机辅助存在证明的软件库。VCP库是由第一作者使用C++编程语言开发的。VCP库的矩阵类的一个功能是可以与基于策略的设计集成，例如，采用英特尔:registered:MKL的双数据类型进行高速近似计算，结合使用MPFR的高精度近似计算。此外，由于VCP库具有可扩展性，因此可以承受PDE的计算机辅助证明。VCP库

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