每个人有很多种方式去生活
也通过不同方式去感恩
其中有一种方式
就是不断寻找更美好的事物
然后把它分享出去
你从未见过这些人
你从未握过他们的手
你从未听过关于他们的故事
... ...
但不知怎么的
在无限谨慎与热爱的分享中
一种微妙的事物被传递了出去
而传播向我们的正是深层次感谢
我们要做真正的自己!
并牢记那些值得我们珍重的!
—— © 2011~2024

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下载地址:Matlab R2020a for Mac


软件安装方法:(请严格安装步骤执行,如有问题,请联系客服指导)

  • 1.断开网络;打开下载的DMG文件安装包(务必等待校验通过),点击中间「InstallForMacOSX」开始安装;
  • 2.提示输入秘钥 ,我们输入:"下软件载页面的备注信息中的序列号",如下图,然后点击“下一步”;

  • 3.弹出许可证文件,将DMG安装包内的Crack文件夹中的license_standalone.lic文件复制到桌面,然后选择此文件作为许可证,然后下一步;

  • 4.安装位置保持默认;

  • 5.根据你自己的需要,勾选你要安装的产品,点击“下一步;
  • 6.安装完成后将DMG安装包中Crack文件夹中的【libmwlmgrimpl.dylib】文件覆盖到【/Applications/Polyspace/R2020a/bin/maci64/matlab_startup_plugins/lmgrimpl】文件夹下
  • 7.使用【/Applications/Polyspace/R2020a/bin/maci64/MATLABWindow】运行软件,可以为MATLABWindow建立个替身方便以后启动软件。

系统兼容性:macOS Catalina (10.15) / macOS Mojave (10.14) / macOS High Sierra (10.13.6)


适用于Mac的Mathworks Matlab R2020a是业界流行的知名程序,用于数据分析,开发算法和创建模型等。工程师,科学家,数据分析师和来自各个领域的许多用户使用它来执行复杂的计算并在其中表达数据。最专业的技术方法。它结合了为迭代分析和设计过程而优化的桌面环境,以及直接表达矩阵和数组数学的编程语言。

凭借其出色的Live Editor,用户可以创建在可执行笔记本中结合代码,输出和格式化文本的脚本。吸引用户的最光彩的功能是它允许方便的数据操作和绘图。它使用户能够生成2D或三维图形来可视化数据,同时还提供了以交互方式选择和处理大量数据的工具。

借助交互式应用程序,它为用户提供了完整的控件,以查看不同算法如何处理数据。此外,可以使用可选的工具箱,附加组件和专有应用程序进一步丰富其功能集,以解决特定于域的问题。综合考虑所有因素,Mathworks Matlab R2020a是一个功能强大的程序,可以执行困难的数学计算并帮助您实现解决各种问题的算法。


数学·图形·编程

  • 无论是分析数据、开发算法还是创建模型,
  • MATLAB 都是针对您的思维方式和工作内容而设计的。

数百万工程师和科学家信赖 MATLAB

  • MATLAB 将适合迭代分析和设计过程的桌面环境与直接表达矩阵和数组运算的编程语言相结合。

专业开发

  • MATLAB 工具箱经过专业开发、严格测试并拥有完善的帮助文档。

包含交互式应用程序

  • MATLAB 应用程序让您看到不同的算法如何处理您的数据。在您获得所需结果之前反复迭代,然后自动生成 MATLAB 程序,以便对您的工作进行重现或自动处理。

以及扩展能力

  • 只需更改少量代码就能扩展您的分析在群集、GPU 和云上运行。无需重写代码或学习大数据编程和内存溢出技术。

让您的创意从研究迈向生产

  • Deploy to Production Systems
  • 部署到企业应用程序
  • MATLAB 代码可直接用于生产,因此您可以直接部署到云和企业系统,并与数据源和业务系统集成。

Hardware

  • 在嵌入式设备上运行
  • 自动将 MATLAB 算法转换为 C/C++ 和 HDL 代码,从而在嵌入式设备上运行。

Run on Embedded Devices

  • 与基于模型的设计集成
  • MATLAB 与 Simulink 配合以支持基于模型的设计,用于多域仿真、自动生成代码,以及嵌入式系统的测试和验证。

Mac版Mathworks Matlab R2020a的新功能

  • 一个功能强大的程序,可以满足科学家和工程师在计算中的需求
  • 使用户能够以高级方式分析数据,开发算法或创建模型
  • 使用Live Editor将可执行笔记本中的代码,输出和格式化文本组合在一起
  • 自动将MATLAB算法转换为C / C ++,HDL和CUDA代码以在嵌入式处理器上运行
  • 对于处理大数据,机器学习和生产分析的人员非常有用
  • 通过简单的代码更改和附加硬件即可提高性能
  • 提供交互式且高度可定制的数据可视化

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