Το Matlab είναι ένα ισχυρό λογισμικό για εργασία με γραφικά, εικόνα, ήχο, σήμα και βαθιά εκμάθηση. Διαθέτει μεγάλη γκάμα εργαλείων και εντολών για να κάνει τους υπολογισμούς σας πιο βολικούς.

Δημιουργήστε έναν νέο λογαριασμό MathWorks

Το MATLAB είναι μια γλώσσα προγραμματισμού υψηλού επιπέδου που χρησιμοποιείται για την εκτέλεση αριθμητικών υπολογισμών. Είναι επίσης ένα διαδραστικό περιβάλλον για οπτικοποίηση και προσομοίωση. Για να ξεκινήσετε, δημιουργήστε πρώτα έναν λογαριασμό MathWorks. Θα χρειαστεί να δώσετε το όνομά σας, τη διεύθυνση ηλεκτρονικού ταχυδρομείου και έναν κωδικό πρόσβασης. Για να αξιοποιήσετε στο έπακρο το MATLAB, θα χρειαστεί να αγοράσετε μια άδεια. Το λογισμικό έχει άδεια χρήσης μέχρι τον Δεκέμβριο του έτους που ακολουθεί την αγορά. Υπάρχουν διάφοροι τύποι αδειών, συμπεριλαμβανομένης της άδειας τάξης. Εάν χρησιμοποιείτε το MATLAB σε μια τάξη, θα πρέπει να αγοράσετε μια άδεια δικτύου. Η δημιουργία ενός λογαριασμού MathWorks δεν είναι τόσο περίπλοκη όσο νομίζετε. Απλώς ακολουθήστε τις ηλεκτρονικές οδηγίες για να ξεκινήσετε. Μόλις τελειώσετε, θα είστε έτοιμοι να κατεβάσετε και να εγκαταστήσετε το πρόγραμμα.

Γράψτε εντολές

Το Matlab είναι μια δημοφιλής ερμηνευμένη γλώσσα προγραμματισμού που χρησιμοποιείται σε μια ποικιλία εφαρμογών. Συχνά χρησιμοποιείται για επεξεργασία εικόνας, υπολογιστική χρηματοδότηση και μηχανική μάθηση. Συχνά, χρησιμοποιείται σε συνδυασμό με άλλα εργαλεία. Είναι σχεδιασμένο τόσο για μηχανικούς όσο και για επιστήμονες υπολογιστών. Το GUI είναι εύκολο στη χρήση και επιτρέπει γρήγορες αλληλεπιδράσεις με μεγαλύτερους κώδικες. Μια δέσμη ενεργειών MATLAB μπορεί να γραφτεί για να δημιουργήσει μια σειρά από εφέ, όπως γραφική παράσταση δεδομένων ή εγγραφή αποτελεσμάτων σε ένα αρχείο. Για να εκτελέσετε ένα σενάριο, μπορείτε είτε να πληκτρολογήσετε το όνομα του αρχείου στη γραμμή εντολών είτε να το αποθηκεύσετε και να το εκτελέσετε.

Προσθήκη εργαλειοθήκης

Οι εργαλειοθήκες Matlab είναι σύνολα λειτουργιών που προσθέτουν στη λειτουργικότητα του πακέτου λογισμικού MATLAB. Αποσκοπούν στην επίλυση ενός συγκεκριμένου τύπου προβλήματος. Συνήθως, αυτά περιλαμβάνουν νευρωνικά δίκτυα, επεξεργασία εικόνας, επεξεργασία σήματος και προσομοίωση. Υπάρχουν πολλές διαθέσιμες εργαλειοθήκες. Μερικά είναι εμπορικά, ενώ άλλα είναι δωρεάν. Ωστόσο, αυτές οι επιλογές μπορεί να μην είναι κατάλληλες για όλους τους χρήστες. Για παράδειγμα, εάν εργάζεστε σε ένα ομαδικό έργο, μπορεί να θέλετε να χρησιμοποιήσετε μια διαφορετική εργαλειοθήκη. Ομοίως, εάν δεν είστε έμπειρος χρήστης του Matlab, μπορεί να διαπιστώσετε ότι ορισμένα εργαλεία δεν σας είναι χρήσιμα.

Χειριστείτε γραφικά

Handle Graphics είναι το όνομα του αντικειμενοστρεφούς συστήματος γραφικών στο MATLAB. Είναι μια σειρά από λειτουργίες υψηλού και χαμηλού επιπέδου που σας βοηθούν να προσαρμόσετε την εμφάνιση γραφημάτων, γραφικών και άλλων γραφικών. Το Handle Graphics έχει ιεραρχική δομή. Η ρίζα αυτής της ιεραρχίας είναι το αντικείμενο Root, το οποίο είναι το ισοδύναμο της οθόνης του υπολογιστή σας. Κάθε αντικείμενο γραφικών στο MATLAB έχει μια λαβή. Αυτές οι λαβές μπορούν να χρησιμοποιηθούν για πρόσβαση σε όλες τις ιδιότητες ενός αντικειμένου. Μπορούν επίσης να περάσουν ως ορίσματα σε άλλες εντολές. Η λαβή είναι ένα μοναδικό αναγνωριστικό που παρέχει εύκολη πρόσβαση σε καθημερινά αντικείμενα. Για παράδειγμα, η λαβή του αντικειμένου Root μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να βρει τις συντεταγμένες των κορυφών μιας γραμμής.

Επεξεργασία σήματος

Το Matlab Signal Processing Toolbox παρέχει λειτουργίες για ανάλυση σήματος, φιλτράρισμα και εξομάλυνση. Περιλαμβάνει επίσης εργαλεία για την προεπεξεργασία σήματος. Σε αυτά περιλαμβάνονται τα φίλτρα, η επαναδειγματοληψία και η μείωση των τάσεων. Η επεξεργασία σήματος είναι απαραίτητη για μια μεγάλη ποικιλία εφαρμογών. Για παράδειγμα, χρησιμοποιείται στις τηλεπικοινωνίες, την επεξεργασία σημάτων ομιλίας και ήχου και ραντάρ. Ωστόσο, παίζει επίσης ρόλο στην ιατρική απεικόνιση, την ακουστική, την αεροδιαστημική μηχανική και πολλά άλλα. Τα προϊόντα MATLAB και Simulink βοηθούν τους χρήστες να εφαρμόζουν τεχνικές επεξεργασίας σήματος σε ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών. Το MATLAB και το Simulink παρέχουν μια ενοποιημένη διεπαφή για ενσωματωμένα συστήματα. Σας επιτρέπουν να συλλαμβάνετε σήματα από διάφορες πηγές και να εξερευνάτε δεδομένα χρονοσειρών. Μπορείτε επίσης να χρησιμοποιήσετε αυτά τα εργαλεία για δημιουργία κώδικα και προσομοίωση.

Επεξεργασία εικόνας και ήχου

Το MATLAB είναι μια διαδραστική υπολογιστική πλατφόρμα πολλαπλών χρήσεων με ενσωματωμένες μαθηματικές συναρτήσεις. Εκτός από τις συνήθεις εργασίες υπολογιστών, οι χρήστες μπορούν επίσης να το χρησιμοποιήσουν για να αποκτήσουν βαθύτερη εικόνα για τα δεδομένα εικόνας. Ως αποτέλεσμα, η γλώσσα έχει αποκτήσει ευρεία χρήση σε πολλούς κλάδους, συμπεριλαμβανομένης της βιομετρίας, της ρομποτικής, της αναλογιστικής επιστήμης, του ποιοτικού ελέγχου και της ιατρικής απεικόνισης. Μεταξύ των πιο εντυπωσιακών δυνατοτήτων του είναι η ικανότητά του να διασυνδέεται με άλλες γλώσσες προγραμματισμού όπως η C και η Python. Επιπλέον, προσφέρει επίσης μια ενσωματωμένη βιβλιοθήκη επεξεργασίας εικόνας και ήχου που περιλαμβάνει αρκετούς αλγόριθμους προτύπων αναφοράς. Η επεξεργασία εικόνας είναι μια πολύπλοκη εργασία που περιλαμβάνει μια σειρά βημάτων, από την εισαγωγή εικόνων μέσω οπτικών σαρωτών έως τη δημιουργία της επιθυμητής εξόδου. Συνήθως, η επεξεργασία εικόνας βασίζεται σε αλγόριθμους.

Βαθιά μάθηση

Το Deep Learning στο Matlab είναι μια εφαρμογή που διευκολύνει την εκπαίδευση, την αποθήκευση και την οπτικοποίηση των νευρωνικών δικτύων. Είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για εκπαίδευση και ανάλυση συνόλων δεδομένων μεγάλης κλίμακας. Το MATLAB διαθέτει πολλές εργαλειοθήκες που επιτρέπουν στους χρήστες να δημιουργούν και να δοκιμάζουν εύκολα τα δικά τους μοντέλα βαθιάς εκμάθησης. Μερικά από αυτά τα εργαλεία είναι διαθέσιμα μέσω διεπαφών γραμμής εντολών, ενώ άλλα είναι εφαρμογές που επιτρέπουν στους χρήστες να αυτοματοποιούν βασικά μέρη της διαδικασίας μηχανικής εκμάθησης. Μία από τις πιο δημοφιλείς εργαλειοθήκες για συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN) στο MatLab είναι το MatConvNet. Εκτός από τα CNN, το MatConvNet υποστηρίζει επίσης άλλους τύπους νευρωνικών δικτύων, όπως επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα, δίκτυα τανυστών και μηχανές διανυσμάτων υποστήριξης.

Η Python είναι μια γλώσσα προγραμματισμού γενικού σκοπού με σχεδιαστική φιλοσοφία που δίνει έμφαση στην αναγνωσιμότητα του κώδικα και στη σημαντική εσοχή. Τα χαρακτηριστικά του περιλαμβάνουν τάξεις, επαναλήπτες και πάντα. Η γλώσσα υποστηρίζει επίσης τις έννοιες των φυλετικών συνθηκών και των αδιεξόδων.

Συνθήκες αγώνα

Όταν χρησιμοποιείτε νήματα στην Python, είναι πιθανό να συναντήσετε ένα φαινόμενο γνωστό ως συνθήκες φυλής. Αυτά μπορεί να προκαλέσουν προβλήματα με την εφαρμογή σας. Ειδικότερα, μπορούν να παρέμβουν στη λειτουργία των κοινόχρηστων δεδομένων. Μια συνθήκη αγώνα εμφανίζεται όταν δύο ή περισσότερες διεργασίες υπολογιστή έχουν πρόσβαση σε έναν πόρο ταυτόχρονα. Για να αποφύγετε αυτό, θα πρέπει να τοποθετήσετε μια κλειδαριά. Αυτή η κλειδαριά θα απομονώσει το τρέχον νήμα και θα το προστατεύσει από την αλλαγή από άλλο νήμα. Υπάρχουν διάφοροι λόγοι για τους οποίους μπορεί να εμφανιστεί μια κατάσταση αγώνα. Για παράδειγμα, μια μεμονωμένη καθολική μεταβλητή μπορεί να είναι προσβάσιμη από πολλά νήματα. Για να το αποφύγετε αυτό, θα πρέπει να κάνετε σειριοποίηση της μνήμης ή του αποθηκευτικού χώρου σας. Ένας άλλος τρόπος για να αποτρέψετε μια συνθήκη φυλής είναι να χρησιμοποιήσετε ατομικές λειτουργίες. Ένας κοινός τύπος συνθηκών αγώνα είναι ο αγώνας ανάγνωσης-τροποποίησης-εγγραφής (RMW). Εμφανίζεται όταν δύο νήματα προσπαθούν να διαβάσουν ή να γράψουν μια τιμή σε ένα πρόγραμμα ταυτόχρονα.

Αδιέξοδα

Ένα αδιέξοδο στην Python είναι ένα πρόβλημα προγραμματισμού που προκύπτει όταν δύο ή περισσότερες συναλλαγές περιμένουν να απελευθερωθεί ένα κλείδωμα. Για να αποφύγετε αυτό, θα πρέπει να χρησιμοποιήσετε έναν διαχειριστή περιβάλλοντος και άλλες βέλτιστες πρακτικές. Οι σηματοφόροι είναι πρωτόγονα στοιχεία συγχρονισμού που προστατεύουν τα δεδομένα και τον κώδικα από την πιθανότητα συνθηκών αγώνων. Αποτρέπουν την πρόσβαση πολλαπλών νημάτων στον ίδιο πόρο ταυτόχρονα. Αυτό σημαίνει ότι ένα πρόγραμμα που είναι επιρρεπές σε αδιέξοδα θα πρέπει να κατασκευαστεί με κατάλληλους σηματοφόρους. Τα αδιέξοδα μπορεί να προκληθούν από διάφορους παράγοντες. Ένας κοινός λόγος είναι ότι μια κορουτίνα περιμένει ένα αποτέλεσμα. Ένα άλλο είναι ότι ένα νήμα περιμένει σε μια κλειδαριά mutex. Ωστόσο, υπάρχουν και άλλες αιτίες, όπως η έμμεση κατεύθυνση και η αναμονή υπό όρους. Μια συνηθισμένη μέθοδος αποφυγής αδιεξόδων είναι η δημιουργία τοπικής αποθήκευσης νημάτων. Όποτε είναι δυνατόν, θα πρέπει να αποφεύγετε το χειροκίνητο κλείδωμα. Αντίθετα, θα πρέπει να χρησιμοποιήσετε μια κλήση για να αποκτήσετε μεθόδους απόκτησης() και απελευθέρωσης().

Iterators

Οι Iterators είναι αντικείμενα στην Python που μας δίνουν τη δυνατότητα να κυκλώνουμε μέσα από αντικείμενα. Ο απλούστερος τρόπος για να δημιουργήσετε επαναλήπτες είναι να χρησιμοποιήσετε συναρτήσεις γεννήτριας. Αυτές οι συναρτήσεις δημιουργούν νέα στοιχεία κάθε φορά που τις εκτελείτε. Οι αντικειμενοστρεφείς επαναλήπτες μπορούν να επαναλαμβάνουν μια ακολουθία στοιχείων επ' αόριστον. Είναι χρήσιμα για την ανάλυση δεδομένων και την Επιστήμη Δεδομένων. Μπορείτε επίσης να τα χρησιμοποιήσετε για επανάληψη σε συμβολοσειρές, πλειάδες και λίστες. Ωστόσο, δεν υποστηρίζουν ευρετηρίαση. Επιπλέον, οι επαναληπτικοί είναι ενεργειακά αποδοτικοί. Οι επαναλήπτες δημιουργούνται καλώντας τις μεθόδους __iter__ και __next__ σε ένα αντικείμενο. Όταν περνάτε έναν επαναλήπτη μέσω μιας μεθόδου, ο επαναλήπτης επιστρέφει την τιμή του. Εάν δεν υπάρχουν περισσότερα στοιχεία σε ένα iterable, ο επαναλήπτης δημιουργεί μια εξαίρεση StopIteration. Οι επαναληπτικοί μπορούν να υλοποιηθούν ως ξεχωριστά αντικείμενα ή ως μέρος του ίδιου αντικειμένου. Μπορούν να είναι συμβολοσειρές, πλειάδες, λίστες ή λεξικά. Καθένας από αυτούς τους τύπους έχει μια αντίστοιχη __iter__ και μια __next__ μέθοδο. Ένας επαναληπτικός πρέπει να εφαρμόσει αυτές τις μεθόδους για να θεωρηθεί έγκυρος.

Τάξεις

Η κλάση είναι ένας όρος στην Python που χρησιμοποιείται για να ορίσει ένα σύνολο κοινών συμπεριφορών ενός αντικειμένου. Με άλλα λόγια, είναι ένα προσχέδιο παρόμοιων αντικειμένων. Οι τάξεις είναι ένα ισχυρό εργαλείο στην Python. Επιτρέπουν την επαναχρησιμοποίηση του κώδικα και τη δυνατότητα καθορισμού της συμπεριφοράς ενός αντικειμένου σε ένα μέρος. Οι κλάσεις Python δημιουργούνται χρησιμοποιώντας τη λέξη-κλειδί class. Κάθε κλάση περιέχει ένα αντικείμενο και ένα σύνολο χαρακτηριστικών ή μελών δεδομένων. Αυτά τα μέλη δεδομένων χρησιμοποιούνται για την αποθήκευση και την πρόσβαση σε πληροφορίες. Όλες οι παρουσίες κλάσης μοιράζονται μια κοινή μεταβλητή κλάσης. Για παράδειγμα, μια μεταβλητή διεύθυνσης φαναριού είναι κοινόχρηστη από όλες τις παρουσίες αντικειμένων μιας κλάσης. Αυτό είναι ένα σημαντικό πλεονέκτημα των κλάσεων έναντι άλλων τύπων δεδομένων. Οι κλάσεις περιέχουν επίσης μεθόδους για την τροποποίηση της κατάστασης ενός αντικειμένου. Αυτό επιτυγχάνεται μέσω της παράκαμψης μεθόδου.

Πάντα

Το Pandas είναι μια βιβλιοθήκη Python που παρέχει εργαλεία ανάλυσης δεδομένων υψηλής απόδοσης. Υποστηρίζει μια σειρά από μορφές αρχείων και είναι εύκολο να εγκατασταθεί και να χρησιμοποιηθεί. Ως αποτέλεσμα, το Pandas χρησιμοποιείται από εταιρείες όπως η εταιρεία παράδοσης ειδών παντοπωλείου Instacart και η εταιρεία οικονομικών πληρωμών Square. Η βιβλιοθήκη pandas υποστηρίζει μια σειρά από λειτουργίες, όπως η στοίχιση δεδομένων και η ευρετηρίαση δεδομένων. Εκτός από την ανάλυση δεδομένων, τα Panda μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν για μηχανική εκμάθηση. Για παράδειγμα, μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ερμηνεία των καιρικών δεδομένων και για τον εντοπισμό των τάσεων με την πάροδο του χρόνου. Ένα από τα πιο χρήσιμα χαρακτηριστικά των Pandas είναι η κατανόηση της λίστας. Αυτή η δυνατότητα σάς επιτρέπει να εργάζεστε με λίστες χρησιμοποιώντας μια απλή εντολή. Αυτά είναι ιδιαίτερα χρήσιμα όταν εργάζεστε με σύνολα δεδομένων. Το Pandas διαθέτει επίσης μια λειτουργία read_csv που σας επιτρέπει να ανακτήσετε δεδομένα από ένα υπολογιστικό φύλλο του Excel. Μπορείτε επίσης να δημιουργήσετε πλαίσια δεδομένων στην Python.