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《基于GPU的MATLAB混合编程》

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简介：
本书介绍了如何在MATLAB中结合使用GPU技术进行高效计算的方法与技巧，适用于需要处理大规模数据和复杂算法的研究人员及工程师。 本段落详细介绍了GPU与MATLAB混合编程的环境设置、注意事项以及具体的实施步骤。

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  • 《基于GPU的MATLAB混合编程》
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    本书介绍了如何在MATLAB中结合使用GPU技术进行高效计算的方法与技巧，适用于需要处理大规模数据和复杂算法的研究人员及工程师。 本段落详细介绍了GPU与MATLAB混合编程的环境设置、注意事项以及具体的实施步骤。
     
  • 基于书本的GPU与MATLAB混合编程实现代码
    优质
    本文探讨了一种创新的方法，结合书本知识和实践技巧，在GPU上利用MATLAB进行高效的混合编程技术，以优化代码执行效率。 本资源包含《GPU与MATLAB混合编程》一书中的所有实例代码。对于购买了这本书的读者来说，在查找书中源代码时可能会遇到困难，这时可以下载这个完整的代码集合，其中包含了书中所有的示例代码。
     
  • 基于QT和Matlab的混合编程
    优质
    本项目探索了将Qt与Matlab结合进行混合编程的方法和技术，利用Qt优秀的界面设计能力以及Matlab强大的科学计算功能，旨在开发出高效、用户友好的应用程序。 文档详细介绍了QT与Matlab的混合编程方法，鉴于网上相关资料较少，整理此内容供刚入门的朋友学习参考。
     
  • 基于CPU和GPU的混合并行计算
    优质
    本研究探讨了利用CPU与GPU结合进行混合并行计算的方法和技术，旨在提高复杂科学计算及数据密集型应用的处理效率。 GPU与CPU的异构混合并行计算基于目前备受业界推崇的CUDA（Compute Unified Device Architecture）架构，将CPU串行计算和GPU并行计算融合在一起，开启了“CPU+GPU协同计算”或称之为“异构混合计算”的全新并行计算时代。
     
  • 基于COM的LabVIEW与MatLab混合编程实现.zip
    优质
    本资料探讨了如何利用组件对象模型（COM）技术在LabVIEW和MATLAB之间进行数据交换与功能调用，以实现跨平台高效开发。适合工程技术人员参考学习。 LabVIEW 图形编程 虚拟仪器 源码 测试测量
     
  • MATLAB和MySQL的混合编程
    优质
    本项目探索了如何将MATLAB与MySQL数据库进行有效结合，实现数据处理、分析及可视化。通过该技术，用户能够利用MATLAB强大的计算功能同时轻松访问并操作大型数据库中的信息，从而显著提升科研效率和数据分析能力。 实现MATLAB连接MySQL，在GUI界面上完成数据库的读取、写入、删除和插入等操作。
     
  • LabVIEW和MATLAB的混合编程
    优质
    本项目探讨了如何将LabVIEW与MATLAB结合进行高效编程的方法，旨在利用两者优势解决复杂工程问题。通过接口开发技术实现数据交换与功能互补，适用于科研及工业自动化领域。 摘要：本段落结合实例详细介绍了如何通过LabVIEW的ActiveX自动化技术与MATLAB进行混合编程，以充分利用MATLAB优化算法库的优势。将这两种工具有机结合，为开发智能虚拟仪器提供了一条有效途径。 关键词：LabVIEW、G语言、MATLAB、ActiveX自动化、虚拟仪器 LabVIEW基于易于使用的图形化数据流编程语言——G语言构建，大大简化了过程控制和测试软件的开发工作。而MATLAB作为MathWorks公司推出的一款“演算纸”式的程序设计工具，在数学计算领域凭借其强大的科学计算能力和大量稳定的算法库已经成为事实上的标准。然而两者都存在各自的局限性，通过混合编程可以相互补充。 MATLAB提供了一个功能强大且灵活的工作环境，适用于各种复杂的数值计算任务和数据分析项目。
     
  • LabVIEW与MATLAB的混合编程
    优质
    本课程介绍如何在工程和科学项目中结合使用LabVIEW和MATLAB进行高效开发。通过学习两者接口及数据交换方法，掌握跨平台协作技巧，实现复杂系统的快速原型设计与仿真。 本段落将详细介绍如何通过实例进行LabVIEW与MATLAB的混合编程，并利用MATLAB优化算法库来提高程序性能。
     
  • Qt和Matlab的混合编程
    优质
    本项目探讨了如何将Qt与Matlab结合进行高效编程的方法，旨在充分发挥两者在图形界面设计与科学计算方面的优势，为复杂应用开发提供创新解决方案。 本段落主要讲述使用Qt作为主编程语言，并利用MATLAB进行数学计算。将MATLAB的计算结果生成相应的库文件或直接生成一个可执行文件供Qt调用，以此实现Qt与MATLAB的混合编程。文中包含详细的解释和代码以供参考。
     
  • MATLAB与CUDA的混合编程
    优质
    本课程介绍如何利用MATLAB与CUDA技术进行高效并行计算，结合两者优势处理复杂科学和工程问题。 使用MATLAB与CUDA混合编程进行并行计算的示例代码展示了如何结合这两种技术来优化复杂算法的执行效率。这种组合允许开发者利用GPU的强大处理能力，并通过MATLAB提供的高级语言特性简化程序开发过程。在这样的项目中，通常会先编写一个或多个CUDA内核函数以实现特定的功能加速，然后使用MATLAB的并行计算工具箱中的相关API来调用这些CUDA代码。 例如，在信号处理或者图像处理的应用场景下，可以将耗时较长的数据处理任务（如卷积运算）移交给GPU执行。这不仅能够显著减少运行时间，还能提高程序的整体性能和可扩展性。通过这种方式，开发人员可以在不牺牲生产力的情况下充分利用现代硬件资源的能力。