MatLab R2017a中文破解版是一款十分实用的数学软件，用户在编程开发的过程中绝对离不开这款软件，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域，欢迎大家下载使用。

更新内容

实时编辑器支持对 MATLAB 命令的参数、属性和备选语法进行针对上下文的、自动的代码提示

用于创建交互式映射的 geobubble 函数，使用的气泡大小和颜色随数据值而异，以及根据发生频率或其他数据显示文字大小的 wordcloud 函数

代码兼容性报告，可帮助将代码更新到较新的 MATLAB 版本

用于对 tall 数组中超出内存的数据进行可视化的 binscatter、plot 和 scatter 函数

MATLAB 引擎 API 支持从 C++ 程序中运行 MATLAB 代码，以及使用 MATLAB Data Array 在 C++ 程序与 MATLAB 之间传递数据

实时编辑：自动编写MATLAB命令，语境提示参数，属性值，和其他的语法​​​​​

实时编辑：出口活脚本格式​​​​​​​​​乳胶

实时编辑：PDF输出​​​显示高分辨率图

实时编辑：水平对齐文本、方程和图像​​​​​​​​​​​

文档：使用Web浏览器中的动态编辑器打开、编辑和运行MATLAB联机文档示例

MATLAB驱动：从任何地方都可以存储、访问和管理你的文件

matlab和mathematica对比

Matlab线性代数和数值计算方面优势显著，

向量化运算往往比同类软件更快，

拥有超多工具箱，仿真，图像处理，信号处理，金融，统计，优化......

程序语言比较易学，编辑和调试环境不错

方便构建GUI

不是原生支持符号计算（符号计算远不止是推导公式），新版的mupad内核还不错，但是和Mathematica、Maple比有明显差距，不论是深度、广度和速度递归特别慢，比Mathematica和Maple以及常见的脚本语言都慢在一些数学领域相对薄弱，如数论，图论，离散数学等

高精度和大数计算比较慢(如精确计算100万的阶乘或π的前500万位)

工具箱之间的协作能力不是很好

界面不太好看(新版R2016a的Ribbon界面不错)

缺省画图不美观，锯齿，系统函数命名不够规范

Mathematica符号计算非常强大，可解的方程类型最广泛

非常强大和灵活的语言，完成相同的工作，和同类语言相比代码量往往最少

语言高度统一，支持相当多的编程范式，过程式、函数式、元编程，逻辑编程、基于规则...

循环比较慢，可以用Compile加速，或使用Map、Table、Nest等代替循环

许多内置函数具备AAS机制(AutomaticAlgorithmSelection)

擅长高精度和大数计算，

图形方面的函数很丰富，默认画图比Matlab和Maple更好看界面美观，输入公式很方便

帮助文档很友好

价格较高，比matlab更贵(Matlab的价格取决于你要哪些工具箱)

向量化的操作比Matlab稍慢，有时比Matlab更耗内存

代码调试不是很方便，但可以用Wolfram Workbench（基于Eclipse的IDE）改善

程序语言学习曲线陡峭，排除熟悉Scheme、Haskell等函数式语言或者作为高级计算器使用的人

（Mathematica的语法和常见的过程式程序语言有较大不同，虽然也可以作为过程式语言来用，但代码的和速度和优雅程度就大打折扣了）增功能

Matlab R2017b | 加强深度学习能力以简化设计、训练和部署模型

MATLAB Release 2017b (R2017b) 今日正式推出，其中包括 MATLAB 和 Simulink 的若干新功能、六款新产品以及对其他 86 款产品的更新和修复补丁。此发行版还添加了新的重要的深度学习功能，可简化工程师、研究人员及其他领域专家设计、训练和部署模型的方式。

随着智能设备和物联网的发展，设计团队面临创造更加智能的产品和应用的挑战，他们需要自己掌握深度学习技能或依赖其他具有深度学习专长但可能不了解应用场景的团队。借助 R2017b，工程和系统集成团队可以将 MATLAB 拓展用于深度学习，以更好地保持对整个设计过程的控制，并更快地实现更高质量的设计。可以通过使用预训练网络，协作开发代码和模型，然后部署到 GPU 和嵌入式设备。使用 MATLAB 可以改进结果质量，同时通过自动化地面实况标记 App 来缩短模型开发时间。

R2017b 中的具体深度学习特性、产品和功能包括：

Neural Network Toolbox 增加了对复杂架构的支持，包括有向无环图 (DAG) 和长短期记忆 (LSTM) 网络，并提供对 GoogLeNet 等流行的预训练模型的访问。

Computer Vision System Toolbox 中的 Image Labeler 应用现在提供一种方便和交互的方式来标记一系列图像中的地面实况数据。除对象检测工作流程外，该工具箱现在还利用深度学习支持语义分割，对图像中的像素区域进行分类，以及评估和可视化分割结果。

MATLAB深度学习：为自动驾驶的工作流程提供语义分割

新产品 GPU Coder 可自动将深度学习模型转换为 NVIDIA GPU 的 CUDA 代码。内部基准测试显示，在部署阶段为深度学习模型产生的代码，比 TensorFlow 的性能提高 7 倍，比 Caffe2 的性能提高 4.5 倍。

注：使用 TitanXP GPU 和 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-1650 v4 @ 3.60GHz 对 AlexNet 的推理性能执行了内部基准测试。使用的软件版本是 MATLAB(R2017b)、TensorFlow(1.2.0) 和 Caffe2(0.8.1)。每个软件的 GPU 加速版本用于基准测试。所有测试均在 Windows 10 上运行。

与 R2017a 推出的功能相结合，可以使用预训练模型进行迁移学习，包括卷积神经网络 (CNN) 模型（AlexNet、VGG-16 和 VGG-19）以及来自 Caffe 的模型（包括 Caffe Model Zoo）。可以从头开始开发模型，包括使用 CNN 进行图像分类、对象检测、回归等。

其他系列更新：

除深度学习外，R2017b 还包括其他关键领域的一系列更新，包括：

使用 MATLAB 进行数据分析：一款新 Text Analytics Toolbox 产品、可扩展数据存储、用于机器学习的更多大数据绘图和算法，以及 Microsoft Azure Blob 存储支持

使用 Simulink 进行实时软件建模：对用于软件环境的调度效果进行建模并实现可插入式组件

使用 Simulink 进行验证和确认：用于需求建模、测试覆盖率分析和合规性检查的新工具

从 MATLAB 生成 CUDA 代码：从 MATLAB 代码生成用于深度学习和嵌入式视觉的 CUDA 代码并在 NVIDIA GPU 上运行。

升级到最新版本，轻松实现代码兼容性报告、全项目升级和跨版本代码集成。