背景 在做deeplearning过程中，使用caffe的框架，一般使用matlab来处理图片（matlab处理图片相对简单，高效），用python来生成需要的lmdb文件以及做test产生结果。所以某些matlab从图片处理得到的label信息都会以.mat文件供python读取，同时也python产生的结果信息也需要matlab来做进一步的处理（当然也可以使用txt，不嫌麻烦自己处理结构信息）。 介绍 matlab和python间的数据传输一般是基于matlab的文件格式.mat，python中numpy和scipy提供了一些函数，可以很好的对.mat文件的数据进行读写和处理。 在这里

今天小编就为大家分享一篇把vgg-face.mat权重迁移到pytorch模型示例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

libsvm-mat工具包 有heart-scale的mat文件； 增加了pca,pso,ga函数工具包利于优化及寻参； 32位win7已编译; 含测试数据供测试

AR人脸数据经常用到的是其中的一个子集共100个人，50男50女。 AR人脸数据库的组成：两个阶段，每个阶段13个图片，7个表情和光照变化，3个墨镜3个围巾

airPLS的试验数据p1p2.mat，你可以用MATLAB打开，用来调试你的程序，这样你可以方便对照我的博客学习他的推导过程

AR数据集大小55*40，共包括100个人的图片，其中每个人有26幅图片，可以用于人脸识别和图像识别。

讨论了双轴晶体中参量过程的角度匹配计算方法,计算了KTP晶体对于355、532nm和1064nm波长泵浦的光参量过程的角度匹配曲线;对于三个主平面内的Ⅱ类相位匹配曲线的特点作了分析和讨论。实验验证了532nm波长泵浦的光参量过程,在X-Z平面内的Ⅱ类相位匹配角度值与理论计算的结果一致。

在【基于Pluto SDR的OFDM通信系统】文章中，需要用到该资源，来提供前导序列，为了实现OFDM帧同步等操作

nyu_depth_v2_labeled.mat

matlab读取图像用opencv处理所得数据，将三通道的mxArray类型转换为Mat数据类型