mex 编译

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

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

介绍如何将2005 Express Edition的Visual C/C++设置为Matlab mex编译器的步骤。如果您想使用免费的Microsoft Visual C/C++编译器来编译C mex文件，并且希望在Matlab命令行工具中进行操作，而不是使用Visual Studio IDE创建项目和编译，适合您。同时，提供了对mex安装和mexopts.bat文件的详细配置说明。

MFEM 的 C++结构清晰，性能也蛮强的，拿来偏微分方程这种硬茬，真挺合适的。它是那种你可以一点点拼出自己解法的库，灵活性高，扩展性也不错。把它集成到 MATLAB 里？说难不难，说简单也不太简单，关键还是看你对 MEX 熟不熟。基本流程就几个：编译 MFEM、写 MEX 桥接、数据传来传去，搞懂之后挺顺的。MFEM 的并行能力也值得一提，支持 MPI，能跑大规模问题，速度杠杠的。适合做科研或者工程那种动辄几十万个单元的场景。你要真想玩，还可以看看MFEM-bravais-dev这个分支，专门搞Bravais 网格那一块，应该是个定制版本，用于某些特殊结构的建模。集成的时候注意几点：MATL

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

Spark 单节点部署的超详细流程，配上 SparkBench 的编译指南，真的是一份蛮实用的参考资料。不管是新手还是搞调优的老手，看完都能少走不少弯路。文档里从装 JDK、Maven、Scala 开始讲起，到源码编译、无密 SSH、Hadoop 部署，每一步都配了命令和路径设置，照着做基本不会错。JDK 的安装方式挺友好，Ubuntu直接apt-get就行，环境变量也有一并教你配，别忘了用source /etc/profile刷新一下。Maven 和 Scala这块建议你别偷懒，还是从官网下载源码装，版本对不上会出一堆奇怪的错误。装完试试mvn -v或者scala，能输出信息就环境 OK 了

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。

在Matlab开发中，为了简化音频滤波器的C函数，可以使用MEX文件。这种方法有效地减少了开发过程中的复杂性和时间成本。

ambari编译依赖的grafana，通常找不到，请放心下载，因为与hbase、hadoop和官方的grafana包一样。原包名为grafana-2.6.0.linux-x64.tar.gz，改下包名即可使用。

我经常使用SQL进行编译，以确保代码质量和效率。