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安装MinGW-w64 Windows C/ c++编译器
尝试新的测试版功能,包括黑暗主题,更新的布局,扩展的搜索功能,以及更多。
用于图像分类的预训练AlexNet网络模型
用于图像分类的预训练GoogLeNet网络模型
导入、导出、处理和可视化高光谱数据
用于图像分类的预训练Resnet-50网络模型
用于编译在Speedgoat目标计算机上运行的实时应用程序的工具
构建、模拟和运行量子算法
图像分类的预训练VGG-16网络模型
使用应用程序设计器迁移指南工具来帮助您的指南应用程序迁移到应用程序设计器。
ResNet-18网络的神经网络工具箱模型
在MATLAB中导入和导出TensorFlow模型
在MATLAB中导入和导出ONNX™模型,实现与其他深度学习框架的互操作性
图像分类的预训练VGG-19网络模型
建模、模拟和分析无线通信网络
在MATLAB中使用OpenCV算法
接口的深度学习库从MATLAB编码器
预训练的Inception-v3网络模型用于图像分类
预训练的Resnet-101网络图像分类模型
预训练的MobileNet-v2图像分类模型
将预训练的PyTorch模型导入MATLAB
量化和压缩深度学习模型
来自GPU编码器的深度学习库接口
用于图像分类的预训练DenseNet-201网络模型
模拟和验证敏捷射频收发器,并使用测试信号预测射频缺陷的影响
使用在COCO数据集上训练的预训练YOLO v4对象检测网络来检测对象。
生成和解码ZigBee和UWB的帧和波形
预训练的EfficientNet-b0图像分类模型
预训练的SqueezeNet图像分类模型
与使用IVI或vxi即插即用驱动程序的仪器通信
金宝app虚幻引擎4的Simulink集成
预训练YOLO v3模型用于目标检测。
预训练的Inception-ResNet-v2图像分类网络模型
用于图像分类的预训练Xception模型
用于图像分类的预训练DarkNet-53网络模型
使用Visual Studio Code查看和调试C和c++代码,并结合支持的MATLAB和Simulink工作流程。金宝app金宝app
图像分类的预训练ShuffleNet模型
图像分类的预训练NasNet-Large网络模型
用于图像分类的预训练DarkNet-19网络模型
可视化和分析深度学习网络
使用Variant Manager for Simulink包管理、配置和分析系统中的变量。金宝app
机器人模型库,可视化和仿真机器人与MATLAB和Simulink金宝app
标准驾驶周期的集合(车速与时间)
图像分类的预训练NasNet-Mobile网络模型
为多用户MIMO无线系统建模和模拟空间定义的信道
使用Simulink和mixed-signal Blockset模拟其他混合信号系统金宝app
用于航空航天工具箱的星历数据
验证和测试深度学习网络的鲁棒性
在MATLAB和Simulink中使用自定义ROS消息和服务类型。金宝app
这个支持包金宝app允许您自定义虚幻场景®编辑器并在Simulink中使用它们金宝app®。
查看和探索三维容量胸部扫描
预训练GoogLeNet网络在Places365数据集上进行图像分类训练
模拟3GPP 5G无线电技术
使用Aerospace Blockset建模、模拟、分析和可视化立方体卫星
简化和优化Simulink的持续集成/持续交付(CI/CD)工作流程金宝app
用于导入预先训练好金宝app的Caffe模型的软件支持包
用于模拟无人机(uav)并连接到硬件的算法
为裸金属、RTOS和中间件服务上的单核和多核设备生成C代码
用于航天工具箱的大地水准面数据
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