精通Matlab与C/C++混合程序设计
刘维
北京航空航天大学出版社
本书主要介绍Matlab与c／c++进行混合程序设计的方法和技巧。书中以Matlab与C／C++混合程序设计涉及的数据类型转换问题为主线，详细介绍了Matlab开发环境和程序设计基础、Matlab编译器、Mat-lab与c／c++语言的接口、生成可独立执行的Matlab程序、c／c+4-通过引擎和动态链接库调用Matlab程序、c／c++通过COM组件调用Matlab程序、c／c++调用Matlab C++数学库、c／c++调用Matc。m数学库等Matlab与c／c+十混合程序设计的相关内容。本书共分9章，各章包含大量实战型的实例程序，可供寻求将Matlab程序脱离Matlab环境的程序设计人员、寻求在Matlab中调用c／c++程序的程序设计人员、寻求在C／C++中调用Matlab程序的程序设计人员学习和参考。
本书所有的源代码均附在随书光盘中。其中：第7章的开发和编译环境为Visual C++6．0与Matcom4．5．1；第8章的开发和编译环境为Visual C++6．0与Matlab 6．5．1；其他各章除特别说明之外，开发和编译环境均为Visual C++2010与Matlab 2010。
2022-03-11 21:37:46
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图片分割matlab代码mnet_deep_cdr
TMI
2018的代码“基于多标签深度网络和极坐标变换的联合光盘和杯分割”
项目首页：
安装依赖项
pip
install
-r
requirements.txt
安装套件
pip
install
.
OpenCV将需要单独安装。
该代码基于：
TensorFlow
1.14（使用Keras）+
Matlab
深度输出是没有椭圆拟合的原始分割结果。
Matlab代码是椭圆拟合和CDR计算（通过使用PDollar工具箱：）。
您可以运行“
Step_3_MNet_test.py”直接测试任何新图像。
我们还在“
REFUGE_result”折叠中提供了验证和测试结果。
注意：由于在SciPy
1.3.0中已删除SciPy
1.0.0中的“
scipy.misc.imresize”，因此原始训练模型“
Model_MNet_REFUGE.h5”不适用。
基于“
Model_MNet_REFUGE.h5”的结果与论文的结果不同。
正在更新模型...如果您想从眼底图像中分割椎间盘/杯，可以考虑使用我们的最新方法：CE-Net和AG-Net，它
2022-03-10 11:12:58
71.34MB
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《计算机网络高级软件编程技术》
配书光盘说明
本光盘为《计算机网络高级软件编程技术》的配书光盘，内容包括书中所有编程训练的参考答案与完成编程所需要的背景知识、工具与参考资料。
2022-03-09 16:35:16
7.35MB
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