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matlab 2017b 正式版 64/32位 中文最新版(附安裝教程+破解碼+序列號)

MATLAB2017B破解版下載

  • 軟件大?。?span>11.72GB
  • 軟件語言:簡體中文
  • 軟件類型:國產(chǎn)軟件
  • 軟件授權(quán):免費軟件
  • 軟件類別:其它行業(yè)
  • 應(yīng)用平臺:Windows平臺
  • 更新時間:2017-10-21
  • 網(wǎng)友評分:
360通過 騰訊通過 金山通過

情介紹

MathWorks推出了2017下半年的版本—MATLAB2017b(MATLAB R2017b),其中包括MATLAB和Simulink的若干新功能、六款新產(chǎn)品以及對其他86款產(chǎn)品的更新和修復(fù)補丁,該更新版本從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型搭建、訓(xùn)練與推斷還有最后的模型部署方面完整地支持深度學(xué)習(xí)開發(fā)流程。新的重要的深度學(xué)習(xí)功能,可簡化工程師、研究人員及其他領(lǐng)域?qū)<以O(shè)計、訓(xùn)練和部署模型的方式。
其實,MATLAB2017b本次還有一大亮點是新組件“GPU Coder”,它能自動將深度學(xué)習(xí)模型代碼轉(zhuǎn)換為 NVIDIA GPU的CUDA代碼,GPU Coder轉(zhuǎn)換后的CUDA代碼可以脫離MATLAB 境直接高效地執(zhí)行推斷。經(jīng) MATLAB內(nèi)部基準(zhǔn)測試顯示,GPU Coder 產(chǎn)生的 CUDA 代碼,比TensorFlow的性能高7倍,比Caffe2的性能高4.5倍。另外,此發(fā)行版還添加了新的重要的深度學(xué)習(xí)功能,可簡化工程師、研究人員及其他領(lǐng)域?qū)<以O(shè)計、訓(xùn)練和部署模型的方式。

MATLAB2017b安裝教程:

1、下載并解壓本站提供的MATLAB2017b破解版安裝包,載入右鍵解壓或者使用虛擬光驅(qū)載入安裝鏡像
2、選擇“使用文件安裝秘鑰”點擊下一步

3、允許用戶協(xié)議,選擇“是”點擊下一步

4、選擇“我已有我的許可證的文件安裝秘鑰”,輸入序列號“09806-07443-53955-64350-21751-41297”

5、選擇安裝目錄

6、選擇安裝的功能,默認(rèn)即可

7、確認(rèn)安裝信息,點擊安裝,等待安裝完成

8、安裝完成點擊下一步完成配置

9、安裝完成后,打開破解文件夾“patch”,將將破解補丁復(fù)制到安裝目錄覆蓋源文件
將:“libmwlmgrimpl.dll”復(fù)制到\MATLAB\R2017b\bin\win64\matlab_startup_plugins\lmgrimpl\目錄下覆蓋源文件

將:“license_R2017b.lic”復(fù)制到\MATLAB\R2017b\licenses\目錄下

10、安裝完成,運行桌面快捷方式就可以體驗新版MATLAB2017帶來的魅力了

MATLAB2017b新功能:

1、深度學(xué)習(xí)支持
R2017b中的具體深度學(xué)習(xí)特性、產(chǎn)品和功能包括:   
· Neural Network Toolbox增加了對復(fù)雜架構(gòu)的支持,包括有向無環(huán)圖(DAG)和長短期記憶(LSTM)網(wǎng)絡(luò),并提供對 GoogLeNet 等流行的預(yù)訓(xùn)練模型的訪問。
· Computer Vision System Toolbox中的Image Labeler應(yīng)用現(xiàn)在提供一種方便和交互的方式來標(biāo)記一系列圖像中的地面實況數(shù)據(jù)。除對象檢測工作流程外,該工具箱現(xiàn)在還利用深度學(xué)習(xí)支持語義分割、對圖像中的像素區(qū)域進(jìn)行分類,以及評估和可視化分割結(jié)果。
·新產(chǎn)品GPU Coder可自動將深度學(xué)習(xí)模型轉(zhuǎn)換為NVIDIA GPU的CUDA代碼。內(nèi)部基準(zhǔn)測試顯示,在部署階段為深度學(xué)習(xí)模型產(chǎn)生的代碼,比TensorFlow的性能提高7倍,比Caffe2的性能提高4.5倍。
與R2017a推出的功能相結(jié)合,可以使用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行遷移學(xué)習(xí),包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)模型(AlexNet、VGG-16 和 VGG-19)以及來自Caffe的模型(包括Caffe Model Zoo)??梢詮念^開始開發(fā)模型,包括使用CNN進(jìn)行圖像分類、對象檢測、回歸等。 
“隨著智能設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,設(shè)計團隊面臨創(chuàng)造更加智能的產(chǎn)品和應(yīng)用的挑戰(zhàn),他們需要自己掌握深度學(xué)習(xí)技能或依賴其他具有深度學(xué)習(xí)專長但可能不了解應(yīng)用場景的團隊,”MathWorks的MATLAB市場營銷總監(jiān)David Rich表示,“借助R2017b,工程和系統(tǒng)集成團隊可以將MATLAB拓展用于深度學(xué)習(xí),以更好地保持對整個設(shè)計過程的控制,并更快地實現(xiàn)更高質(zhì)量的設(shè)計。他們可以使用預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),協(xié)作開發(fā)代碼和模型,然后部署到GPU和嵌入式設(shè)備。使用MATLAB可以改進(jìn)結(jié)果質(zhì)量,同時通過自動化地面實況標(biāo)記App來縮短模型開發(fā)時間。” 2、其他更新:
除深度學(xué)習(xí)外,R2017b 還包括其他關(guān)鍵領(lǐng)域的一系列更新,包括:
·使用MATLAB進(jìn)行數(shù)據(jù)分析   
o一款新Text Analytics Toolbox 產(chǎn)品、可擴展數(shù)據(jù)存儲、用于機器學(xué)習(xí)的更多大數(shù)據(jù)繪圖和算法,以及 Microsoft Azure Blob 存儲支持
·使用Simulink進(jìn)行實時軟件建模
o對用于軟件環(huán)境的調(diào)度效果進(jìn)行建模并實現(xiàn)可插入式組件
·使用 Simulink 進(jìn)行驗證和確認(rèn)
o用于需求建模、測試覆蓋率分析和合規(guī)性檢查的新工具

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