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MathWorks MATLAB R2019a Update 8 v9.6.0.1335978中文 win/mac/liunx 含安装密匙和补丁文件

  • 软件大小:未知
  • 更新日期:2020-03-27
  • 官方网站:闪电下载吧
  • 软件等级:★★★☆☆
  • 运行环境:Winxp/Win7/Win8/Win10
MathWorks MATLAB R2019a Update 8 v9.6.0.1335978中文 win/mac/liunx 含安装密匙和补丁文件
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全新MATLAB R2019a更新发布,跟上时代的步伐,拥抱人工智能,是设计人工智能模型与人工智能驱动的系统的超级强大的工具,支持分析数据、开发算法、创建数学模型。新版MATLAB R2019a以支持您的研究,设计和开发工作流程。 本次的发布包含了很多最近的技术进展,涵盖深度学习、通信系统、自动驾驶各种不同领域。
亮点包括
增强学习
System Composer
5G 通信
Stateflow for MATLAB
闪电小编这里带来的是MATLAB R2019a最新完整按转包,内含安装密匙和破解补丁,可以完美激活MATLAB R2019a,需要的就来下载吧!

MATLAB R2019a新功能介绍

深度学习
使用强化学习功能来开发控制器和决策系统,在 NVIDIA DGX 和云平台上训练深度学习模型,并将深度学习应用于三维数据。
汽车
设计和仿真 AUTOSAR 软件、与 HERE 高清地图进行交互,并生成能量平衡报告。
系统工程
使用 System Composer 设计和分析系统与软件架构。
项目
使用 MATLAB 和 Simulink 中的项目来组织、管理和共享您的工作
Simulink 入门之旅
通过交互式教程来学习如何创建、编辑和仿真 Simulink 模型的基础知识
MATLAB 中的 Stateflow 图表
以图形方式编程、调试和执行作为 MATLAB 对象的独立状态机

matlab2019a破解版安装激活

1.本站下载压缩包,分别下载iso安装包和crack破解文件

文件比较大,18.8 GB。如果没有百度云会员,建议用百度云破解工具加速下载
下载地址:http://www.sdbeta.com/article/2018/0118/218423.html 
2.下载后,首先加载R2019a_win64.iso包,运行setup.exe安装
   安装过程,我们选择使用文件安装密匙激活
  使用密钥 09806-07443-53955-64350-21751-41297 安装

3.安装完成,先不要运行软件,将 Crack内R2019a文件夹复制到安装目录下,并选择netapi32.dll文件替换覆盖
默认:
*\R2019a\bin\win64\netapi32.dll

4.直接运行软件,如图所示,选择手动激活选项
勾选输入许可证文件的完整路径,这里我们导入license_standalone.lic文件
6.激活成功
7.顺利进入主界面。所有功能都可以免费使用了

关于mac版

激活教程:
https://www.sdbeta.com/wg/229049.html
关于liunx版

激活教程

断网是必须的!文件必须完整的下载,下载好文件后请对比MD5校验码!校验码不一致肯定会提示损坏;Linux以Ubuntu 18系统为例
1.加载安装包开始安装.
 
启动终端命令行输入sudo mkdir /media/cdimage建立一个挂载点;之后输入命令sudo mount -o loop <手动拖进Iso文件自动读取路径> /media/cdimage回车后输入密码,挂载成功(如图
 
2.继续在终端中,输入sudo命令,把光驱里的Install文件拖进来,自动补全路径,完整命令sudo install路径回车运行安装程序(如图
3.开始了图形的安装过程,这个时候你应该处于断网环境,选择第二项;之后点击下一步
 
4.输入密钥09806-07443-53955-64350-21751-41297点击下一步
 
5.选择安装目录,系统会自动选择,直接下一步
 
6.选择安装的组件,默认不需要server勾掉,(我为了安装速度勾去了很多.)
 
7.勾掉第二项,点击下一步
 
8.开始安装(如果你安装的是全部安装包,大概占用25G左右,需耗时半小时左右
 
遇到了点问题,再更新.

功能介绍

数学·图形·编程
无论是分析数据、开发算法还是创建模型,
MATLAB 都是针对您的思维方式和工作内容而设计的。
数百万工程师和科学家信赖 MATLAB
MATLAB 将适合迭代分析和设计过程的桌面环境与直接表达矩阵和数组运算的编程语言相结合。
专业开发
MATLAB 工具箱经过专业开发、严格测试并拥有完善的帮助文档。
包含交互式应用程序
MATLAB 应用程序让您看到不同的算法如何处理您的数据。在您获得所需结果之前反复迭代,然后自动生成 MATLAB 程序,以便对您的工作进行重现或自动处理。
以及扩展能力
只需更改少量代码就能扩展您的分析在群集、GPU 和云上运行。无需重写代码或学习大数据编程和内存溢出技术。
让您的创意从研究迈向生产
部署到企业应用程序
MATLAB 代码可直接用于生产,因此您可以直接部署到云和企业系统,并与数据源和业务系统集成。
在嵌入式设备上运行
自动将 MATLAB 算法转换为 C/C++ 和 HDL 代码,从而在嵌入式设备上运行。
与基于模型的设计集成
MATLAB 与 Simulink 配合以支持基于模型的设计,用于多域仿真、自动生成代码,以及嵌入式系统的测试和验证。
将 MATLAB 用于:
数据分析
探索如何使用 MATLAB 进行大数据、机器学习和生产分析。
无线通信
探索 MATLAB 如何帮助您开发算法和执行全面的无线系统仿真。
深度学习
计算机视觉
信号处理
量化金融与风险管理
机器人
控制系统
 

功能特色

MATLAB 用于数据科学
浏览数据、构建机器学习模型、
进行预测分析
MATLAB® 让数据科学工作变得轻松,利用工具来访问和预处理数据、构建机器学习和预测模型并将模型部署到企业 IT 系统。
访问存储在平面文件、数据库、数据历史和云存储中的数据,或连接到数据采集硬件和金融数据源等实时源
使用数据类型和预处理功能管理和整理数据,做好编程和交互式数据准备,包括用于真实值 (ground-truth) 标注的应用
利用 MATLAB 图形和实时编辑器笔记本电脑环境进行文档数据分析
对传感器、文本、图像、视频和其他类型的数据运用特定领域特征工程技术
使用机器学习和深度学习应用探索各种建模方法
借助自动特征选择和超参数调优算法优化机器学习和深度学习模型
将机器学习模型部署到生产环境 IT 系统,而无需重新编码到其他语言
将机器学习模型自动转换到独立的 C/C++ 代码
从数据科学示例开始
为什么使用 MATLAB 研究数据科学?
探索性数据分析
节省预处理数据的时间。从时序传感器数据到图像和文本等,MATLAB 数据类型大大缩短预处理数据所需的时间。利用高级函数可以轻松同步不同的时序、用插值替换异常值、过滤杂波信号、将原始文本分割成单词等。借助绘图和实时编辑器快速可视化您的数据,了解趋势并发现数据质量问题。
应用型机器学习
查找最佳机器学习模型。无论您是寻找某种机器学习入门帮助的初学者,还是想要快速评估众多不同类型模型的专家,分类和回归应用都能快速得出结果。从各种最流行的分类和回归算法中选择,根据标准指标比较模型,导出有希望的模型以供进一步分析和集成。如果编写代码更符合您的风格,您可以使用模型训练函数中内置的超参数优化,以便快速找到调节模型的最佳参数。
多平台部署
随时随地部署机器学习模型,包括 C/C++ 代码、CUDA®代码、企业 IT 系统或云。如果注重性能,可以从您的 MATLAB 代码生成独立的 C 代码,创建具有预测速度快、内存占用小的高性能可部署模型。您还可以导出机器学习模型,以便在 Simulink® 中使用,或将模型部署到 MATLAB Production Server™,以便与 Web、数据库和企业应用集成。
MATLAB 实现深度学习
设计、构建和可视化卷积神经网络
只需要几行 MATLAB® 代码就能构建深度学习模型,并不一定要成为专家。了解如何使用 MATLAB 帮助您执行深度学习任务。
  • 易于访问最新模型,包括 GoogLeNet、VGG-16、VGG-19、AlexNet、ResNet-50、ResNet-101 和 Inception-v3。
  • 加速NVIDIAGPU、云和数据中心资源上的算法,而无需专门编程。
  • 使用 MATLAB 应用程序和可视化工具,创建、修改和分析复杂的深度神经网络架构。
  • 使用应用程序自动进行图像、视频和音频数据的真实值 (ground-truth) 标注。
  • 处理来自 Caffe 和 TensorFlow-Keras 的模型。
  • MATLAB 支持 ONNX™,所以您可以使用 PyTorch 和 MxNet 之类的框架与同事协作。
为什么使用 MATLAB 实现深度学习?
互操作性
不再有框架基于 MATLAB 还是Python的选择题。使用 ONNX 导入和导出功能,MATLAB 支持与开源深度学习框架的互操作性。使用 MATLAB 工具的最大意义在于——访问 Python 中没有的功能与预置函数及应用程序。
Use labeling apps for deep learning workflows like semantic segmentation. 
 
预处理应用程序
快速开始网络训练。使用特定领域应用程序快速预处理音频、视频和图像数据集。使用 Deep Network Designer 应用程序创建复杂的网络架构,或修改预训练网络以进行迁移学习,在训练之前可视化、检查并修复问题。
多平台部署
可随处部署深度学习模型:CUDA、C 代码、企业系统或云。若在意性能,您可以利用Intel® (MKL-DNN)、NVIDIA(TensorRT、cuDNN)和 ARM® (ARM Compute Library) 优化库生成代码,创建具有高性能推理速度的可部署模型。
 
使用 MATLAB 实现机器学习
利用工程、生产和金融数据发现规律并构建预测模型
使用 MATLAB®,工程师和其他领域专家部署了成千上万的应用程序,用于预测性维护、传感器分析、金融和通信电子。MATLAB 通过以下功能让机器学习的困难部分变得简单易行
  • 点击式应用,可用于训练和比较模型
  • 高级信号处理和特征提取技术
  • 自动超参数调优和特征选择,可优化模型性能
  • 能使用相同的代码规模处理大数据和集群
  • 为嵌入式和高性能应用程序自动生成 C/C++ 代码
  • 各种常用的分类、回归和聚类算法,用于监督式和无监督学习
  • 对于大多数统计和机器学习计算,比开源工具执行速度更快
试用 Classification Learner 应用程序。
使用 Classification Learner 应用程序,尝试对您的数据集使用不同的分类器。适合决策树之类的常用模型、支持向量机、集成等等。使用 ROC 曲线和混淆矩阵比较模型。
尝试对 Fisher Iris 数据集使用 Classification Learner 应用程序: 您能否找到高精度模型?

日志:

MATLAB R2019a(版本9.6.0.1174912)更新5 - 新功能:

- 在Linux和Mac平台上,当通过软链接访问时,MATLAB将类定义文件归类为脚本文件
- MATLAB在某些Mac系统上无法正常启动
- 复制时MATLAB可能会崩溃内容复杂的数字
- makima'插值会产生不正确的结果,其中置换网格坐标和值。
- 在复值矩阵上运行时,svd可能无法收敛
- 依赖关系报告需要很长时间才能完成
- 如果在MATLAB中设置代理,使用加载项资源管理器安装产品时安装程序会失败
- svd可以在一些稀有矩阵的奇异向量中返回无效的NaN值。
- 右键单击数据提示后,当前对象为空数组
- 工具箱项目文件有时无法打开

- 轴工具栏显示缓慢或直接悬停时不显示
MATLAB R2019a(版本9.6.0.1135713)更新3 - 新增功能:
 
- 1966191:选项卡组在网格布局中布局不正确
- 1894957:cd命令对于具有联结的NTFS路径/网络驱动器盘符路径失败
- 1949459:打开App时出错设计师应用程序保存在以后的发布应用R2019a
新功能,错误修复,兼容性注意事项
R2019a:错误修复
环境
实时编辑器控件:添加复选框,编辑字段和按钮以设置变量值并运行实时脚本
实时编辑器控件:指定控件值更改时要运行的代码
实时编辑器控件:在使用交互式控件共享和导出实时脚本时隐藏代码
实时编辑器导出:将实时脚本和功能保存为Microsoft Word文档
实时编辑器输出:在绘图中启用动画以显示数据随时间的变化
实时编辑器输出:以交互方式清除表输出中的分类数据和过滤器 datetime及duration变量
实时编辑器输出:以交互方式更改表输出中变量的数据类型
实时编辑器功能:自动将所选代码转换为函数
MATLAB Online:共享文件夹并与他人协作
项目:使用项目组织,管理和共享您的工作
MATLAB启动:以非交互方式执行MATLAB脚本或函数
工具箱打包:使用自定义工具箱安装所需的附加组件
语言和编程
append 功能:组合字符串
MException class:为未捕获的异常提供建议的修复
功能被删除或更改 
数据分析
xcorr和xcov函数:计算核心MATLAB中的互相关和互协方差
detrend 功能:删除分段多项式趋势,设置连续性要求,并指定样本点
groupcounts 功能:计算数组,表和时间表的组元素数
grouptransform 功能:按组转换数组数据
filloutliers,, isoutlier和 rmoutliers功能:使用百分位数检测异常值
fillmissing和filloutliers函数:使用修改的Akima插值填充缺失和异常数据
fillmissing 功能:指定缺失值位置
min和max函数:在多个维度上操作时返回索引信息并指定线性索引
tall 数组:编写自定义滑动窗口算法以在高数组上运行
tall阵列:在高层阵列操作具有更多的功能,包括groupcounts,intersect和 svd
功能被删除或更改 
数据导入和导出
readmatrix,, readvars和 readcell函数:将表格数据作为矩阵,变量或单元格数组读取
writematrix和writecell函数:将表格数据从矩阵或单元格数组写入文本或电子表格文件
readtimetable和writetimetable功能:读写时间表
detectImportOptions 功能:改进对文本和电子表格文件的导入选项的检测
parquetread,parquetwrite和 parquetinfo功能:从Parquet文件中读取,写入和获取信息
write 功能:将高数组写入Parquet文件
导入工具:从文本文件导入时生成改进的代码
thingSpeakRead和thingSpeakWrite功能:读取或写入ThingSpeak IoT平台的数据
writetable和imwrite功能:写入基于Web的存储服务,如Amazon Web Services和Azure Blob Storage
ParquetDatastore 对象:为Parquet文件集合创建数据存储
ImageDatastore 对象:创建现有数据存储的子集
DsFileSet 对象:创建文件集合的子集
FileDatastore 对象:通过以较小的部分导入文件来读取大文件
数据存储:组合和转换数据存储
自定义数据存储:从文件,数据库和其他非基于文件的位置读取基于Hadoop的数据
VideoReader function:生成C和C ++代码
ind2rgb function:生成C和C ++代码
科学文件格式库:NetCDF库升级到版本 4.6.1
web功能:在系统浏览器中打开外部站点,而不是 MATLAB浏览器
功能被删除或更改 
数学
用matchpairs和 解决赋值问题equilibrate
graph和digraph对象:使用分类节点构造图形
图像
parallelplot 功能:使用平行坐标图可视化具有多列的表格或矩阵数据
数据提示:在图表中固定和自定义数据提示
轴交互:自定义图表交互,例如拖动以平移或滚动缩放
标尺平移:平移轴以更改其限制,而无需使用平移工具
Property Inspector:以交互方式导航和控制图形对象的可见性
地理图:地理标尺,比例尺,CurrentPoint和 ginput
图形导出:使用轴工具栏导出具有更严格裁剪的轴
图表调整大小:使用改进的布局调整图表大小
颜色值:使用十六进制颜色代码指定颜色
分类值:为使用文本列表的函数和对象指定分类数组
rendererinfo 功能:获取任何轴的渲染器信息
功能被删除或更改 
App Building
uiimage 功能:在应用程序和App Designer画布上显示图标,徽标或图片
uitable功能:使用table数组时以交互方式对表进行排序
自动调整大小:在缩小应用程序时自动调整组件大小
滚动网格:使用可滚动网格创建应用程序
应用程序设计器:创建可根据设备大小自动重排内容的应用程序
App Designer:在App Designer画布上添加和配置网格布局管理器
应用程序设计器:重新排列回调的顺序
App Designer:使用App Designer Start Page选项创建新应用程序
App Designer:使用MATLAB首选项控制字体,代码和自动保存设置
App Designer:访问Code View中的上下文相关帮助
App Designer:放大App Designer
图形支持:使用轴工具栏和使用该uifigure功能创建的应用程序中的数据提示探索数据
部署的Web应用程序:共享可调整大小的应用程序或创建打开网页的应用程序
MATLAB Online:使用 MATLAB Online创建和编辑App Designer应用程序
应用程序测试框架:在轴,UI轴和UI图形上执行悬停手势
应用程序测试框架:在轴,UI轴和UI图形上执行按下手势
应用程序测试框架:对日期选择器对象执行类型手势
功能被删除或更改 
性能
sortrows 功能:更快地对大型矩阵行进行排序
uitable功能:使用table数组更快的性能
软件开发工具
checkcode 功能:获取修改的圈复杂功能
源代码控制集成:将MATLAB Git状态与外部Git客户端同步
单元测试框架:以HTML格式显示代码覆盖度量标准
单元测试框架:使用指定代码覆盖率数据集合的源 runtests
单元测试框架:runperf收集更多样本以达到其目标误差范围
单元测试框架:将性能测试结果作为TimeResult数组返回
单元测试框架:将以前保存的MeasurementResult对象加载为DefaultMeasurementResult
单元测试框架:matlab.unittest.fixtures.Fixture.onFailure仅在子类中使用方法
单元测试框架:比较不包含行的表 
单元测试框架:从项目中的测试创建测试套件数组
单元测试框架:使用runtests或运行项目中文件的测试testsuite
单元测试框架:将详细程度枚举指定为字符串或字符向量
应用程序测试框架:在轴,UI轴和UI图形上执行悬停手势
应用程序测试框架:在轴,UI轴和UI图形上执行按下手势
应用程序测试框架:对日期选择器对象执行类型手势
模拟框架:为使用自定义元类的类创建模拟
模拟框架:为使用属性验证的类创建模拟
模拟框架:指定要模拟的方法
功能被删除或更改 
外部语言接口
C ++:在MATLAB中使用第三方库中的C ++类
Python:3.7版支持
Python引擎:数据类型支持
C ++ MEX:执行MEX功能
MEX功能:使用Boost库的客户版本
MATLAB数据阵列:支持行主存储器布局
编译器支持已更改,用于构建MEX文件和独立的MATLAB引擎和MAT文件应用程序
硬件支持
Parrot无人机的MATLAB支持包:从MATLAB控制Parrot Mambo FPV无人机并获取传感器数据
在Raspberry Pi硬件上部署Sense HAT功能
功能被更改或删除 
 

MATLAB R2019a的系统要求

操作系统
Windows 10
Windows 7 Service Pack 1
Windows Server 2019
Windows Server 2016
注意:
自R2019a起支持Windows Server 2019。
自R2019a起,不支持Windows Server 2012和Windows Server 2012 R2。
处理器
最低:任何Intel或AMD x86-64处理器
推荐:任何具有四个逻辑内核和AVX2指令集支持的Intel或AMD x86-64处理器
磁盘
最低:仅适用于MATLAB的2.9 GB硬盘空间,典型安装需要5-8 GB
推荐:建议使用SSD
完整安装所有MathWorks产品可能需要多达29 GB的磁盘空间
内存
最低:4 GB
推荐:8 GB
对于Polyspace,建议每核4 GB
图像
无需特定的图形卡。
建议使用支持OpenGL 3.3和1GB GPU内存的硬件加速显卡。
使用Parallel Computing Toolbox的GPU加速需要CUDA GPU。有关 详细信息,请参阅  GPU计算支

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