matlab 2017b for mac9.2

matlab 2017b for mac是适用于苹果MAC操作系统的一款专业级的数学软件，在大学里的应用十分广泛。matlab 2017b for mac软件由mathworks公司推出，新版本拥有全新的性能，可以广泛地应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等多种领域，具有强大的行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法等功能，这个版本增加了对深度学习的支持，欢迎大家在软件学堂进行下载。

安装破解教程

1. 在百度网盘下载软件安装包并解压。首先断开网络连接，在系统偏好设置中找到网络，在配置下拉点击停止服务，然后应用即可断网，如有疑问可访问AECS6页面，学堂君在那里有详细说明；
2. 解压缩文件，打开【matlab_R2017b_maci64.dmg】，双击【InstallForMacOSX.app】

3. 选择【文件安装密匙安装】Mathworks MATLAB R2017b for Mac 破解版，点击底部的【下一步】

4. 返回之前解压缩的文件夹中，打开【Installation.txt】文档，输入密钥然后点击底部的【下一步】

5. 一直点击底部的【下一步】，期间可能需要输入开机密码，然后就可以进入安装过程，稍等片刻，等待安装完成完毕

6. 打开【Dock】左侧的【Finder】，在【应用程序】中找到【MATLAB_R2017b.app】，右键【显示包内容】，进入【bin】文件夹中的【maci64】文件夹，回到之前解压缩的文件夹中，将【libmwservices.dylib】文件拖入到【maci64】文件夹中并替换原有文件。

7. 打开【MATLAB_R2017b.app】。第一次打开时会弹出此对话框，选择【在不使用Internet的情况下手动激活】，然后点击底部【下一步】

8. 接下来选中【输入许可证文件的完整路径】，点击右侧的【浏览】，选中之前下载解压后的文件夹内的【license.lic】文件即可，然后点击底部【下一步】

9. 激活成功，点击底部的【完成】。

10. 打开界面如下，恭喜您尽情享受您的matlab 2017b for mac旅程吧！

安装注意事项

此软件为破解版本，部分Mac系统用户可能无法直接安装，若遇到【app已损坏,无法启动。你应该将它移到废纸篓。】提示时，建议进行以下操作：
1. 打开系统偏好设置，选择【安全性与隐私】
2. 点击右下角锁状图标，输入密码解除锁定
3. 在【允许从以下位置下载的应用】的三个选项里，选择最下方的【任何来源】
4. 重新启动程序
*如果打开【安全性与隐私】后没有发现【允许从以下位置下载的应用】选项的用户，可以进行以下操作：
1. 复制括号内代码：【sudo spctl --master-disable】
2. 在【应用程序】-【实用工具】中找到【终端.app】打开，粘贴之前复制的代码，回车键运行。
3. 重新启动程序*破解需要在无网络的情况下进行，请先断开电脑的网络连接

注意事项

1. 安装过程中，如果出现如下对话框提示，请务必点击【继续】。


2. 用户如果下载软件后（请确保已下载完的.dmg文件是完整的，不然打开文件的时候也会出现文件损坏无法打开），在打开【.dmg文件】的时候提示“来自不受信用的开发者”而打不开软件的，请在“系统偏好设置—安全性与隐私—通用—允许从以下位置下载的应用”选择“任何来源”即可。

软件特色

1、深度学习支持
R2017b中的具体深度学习特性、产品和功能包括：
· Neural Network Toolbox增加了对复杂架构的支持，包括有向无环图(DAG)和长短期记忆(LSTM)网络，并提供对 GoogLeNet 等流行的预训练模型的访问。
· Computer Vision System Toolbox中的Image Labeler应用现在提供一种方便和交互的方式来标记一系列图像中的地面实况数据。除对象检测工作流程外，该工具箱现在还利用深度学习支持语义分割、对图像中的像素区域进行分类，以及评估和可视化分割结果。
·新产品GPU Coder可自动将深度学习模型转换为NVIDIA GPU的CUDA代码。内部基准测试显示，在部署阶段为深度学习模型产生的代码，比TensorFlow的性能提高7倍，比Caffe2的性能提高4.5倍。
与R2017a推出的功能相结合，可以使用预训练模型进行迁移学习，包括卷积神经网络(CNN)模型(AlexNet、VGG-16 和 VGG-19)以及来自Caffe的模型(包括Caffe Model Zoo)。可以从头开始开发模型，包括使用CNN进行图像分类、对象检测、回归等。
“随着智能设备和物联网的发展，设计团队面临创造更加智能的产品和应用的挑战，他们需要自己掌握深度学习技能或依赖其他具有深度学习专长但可能不了解应用场景的团队，”MathWorks的MATLAB市场营销总监David Rich表示，“借助R2017b，工程和系统集成团队可以将MATLAB拓展用于深度学习，以更好地保持对整个设计过程的控制，并更快地实现更高质量的设计。他们可以使用预训练网络，协作开发代码和模型，然后部署到GPU和嵌入式设备。使用这款软件可以改进结果质量，同时通过自动化地面实况标记App来缩短模型开发时间。”
2、其他更新：
除深度学习外，R2017b 还包括其他关键领域的一系列更新，包括：
·使用MATLAB进行数据分析
o一款新Text Analytics Toolbox 产品、可扩展数据存储、用于机器学习的更多大数据绘图和算法，以及 Microsoft Azure Blob 存储支持
·使用Simulink进行实时软件建模
o对用于软件环境的调度效果进行建模并实现可插入式组件
·使用 Simulink 进行验证和确认
o用于需求建模、测试覆盖率分析和合规性检查的新工具
2、数据标注
对于计算机视觉来说，Computer Vision System Toolbox 中的 Ground Truth Labeler app 可提供一种交互式的方法半自动地标注一系列图像。除了目标检测与定位外，该工具箱现在还支持语义分割，它能对图像中的像素区域进行分类。陈建平说：「我们现在的标注工具可以直接半自动地完成任务，它可以像 Photoshop 中的魔棒工具一样自动标注出像素层级的类别，我们选中图片后工具会自动将对象抠出来。在我们完成初始化的图像语义分割后，工具会使用自动化的手段把后续行驶过程中的其它元素都抠出来。因为中间和后续过程都是以机器为主导完成的，所以我们只需要在前期使用少量的人力就能完成整个标注过程。」
这种半自动方法确实可以大大提升标注的效率，特别是标注车道边界线和汽车边界框等视觉系统目标。在这种自动标注框架下，算法可以快速地完成整个数据集的标注，而随后我们只需要少量的监督与验证就能构建一个精确的数据集。如下所示，该软件文档向我们展示了如何创建车道线自动标注。
3、模型构建
在模型构建方面，Neural Network Toolbox 增加了对复杂架构的支持，包括有向无环图(DAG)和长短期记忆(LSTM)网络等，并提供对 GoogLeNet 等流行的预训练模型的访问方式。陈建平表示：「其实 MATLAB 在 2016 年的时候就已经支持一些深度学习模型，而现在不仅支持 VGGNet 和 GoogleNet 等流行的预训练模型，同时还支持使用 Caffe Model Importer 直接从 Caffe 中导入。
因为我们可以直接从 Caffe Model Zoo 中导入各种优秀与前沿的模型，所以这款软件在模型方面可以提供广泛的支持。但直接从 Caffe 中导入模型又会产生一个疑惑，即如果我们在 Python 环境下使用 Caffe 构建了一个模型，那么导入 MATLAB 是不是需要转写代码，会不会需要做一些额外的工作以完成导入?对此，陈建平解答到：「假设我们使用 Python 和 Caffe 完成了一个模型，并保存以 Caffe 格式，那么 Caffe Model Importer 会直接从保存的 Caffe 格式中读取模型。在这个过程中，Caffe 并不需要为 MATLAB 做额外的工作，所有的转换结果都是 MATLAB 完成的。
在导入模型后，我们可以直接使用类似于 Keras 的高级 API 修改模型或重建模型。下面将简要介绍如何导入预训练 AlexNet，并修改完成迁移学习。
首先我们需要导入 AlexNet，如果 Neural Network Toolbox 中没有安装 AlexNet，那么软件会提供下载地址。
上面的语句将导入 AlexNet，并如下所示展示整个 CNN 的神经网络架构。其中该软件会展示所有的操作层，每一层都给出了层级名、操作类型和层级参数等关键信息。例如第二个操作层『conv1』表示一个卷积运算，该运算采用了 96 个卷积核，每一个卷积核的尺寸为 11×11×3、步幅为 4，该卷积运算采用了padding。
这种描述不仅有利于我们了解整个神经网络的架构，同时还有助于调整架构以匹配特定的任务。由上可知最后的全连接层、softmax 层和分类输出层是与 ImageNet 任务相关联的配置，因此我们需要去除这三个层级并重新构建与当前任务相关联的层级。MATLAB 可以十分简洁地实现这一过程：
layersTransfer =net.Layers(1:end-3);numClasses =numel(categories(trainingImages.Labels))layers =[layersTransferfullyConnectedLayer(numClasses,'WeightLearnRateFactor',20,'BiasLearnRateFactor',20)softmaxLayerclassificationLayer];
由上面的代码可知我们只提取了 AlexNet 预训练模型的前 22 层，而后依次新建了全连接层、softmax 层和分类输出层。完成整个层级重构后，剩下的就只需使用以下代码训练新的模型。其中 trainingImages 为当前任务的训练样本、layers 为前面修正的层级，而 options 是我们设置的一组训练参数，包括优化算法、最小批量大小、初始化学习率、绘制训练过程和验证集配置等设定。
由上，我们发现该软件的深度学习代码非常简洁，调用高级 API 能快速完成模型的搭建。陈建平说：「MATLAB 上的高级 API 是一个完整的体系，它们完全是针对深度学习而设计的。当然我们还是会用基础的运算，因为这款软件这么多年的累积可以充分体现在基础运算上，但是深度学习这一套高级 API 确实是新设计的。
其实不只是 AlexNet，很多 Caffe 模型都能够导入到 MATLAB。那么，该软件为什么会选择 Caffe 作为对接的深度学习框架，而不是近来十分流行的 TensorFlow?
4、训练与推断
对于模型训练来说，最重要的可能就是能支持大规模分布式训练。因为目前的深度模型都有非常多的参数和层级，每一次正向或反向传播都拥有海量的矩阵运算，所以这就要求 MATLAB 能高效地执行并行运算。当然，我们知道这款软件在并行运算上有十分雄厚的累积，那么在硬件支持上，目前其支持 CPU 和 GPU 之间的自动选择、单块 GPU、本地或计算机集群上的多块 GPU。此外，由于近来采用大批量 SGD 进行分布式训练的方法取得了十分优秀的结果，我们可以使用 MATLAB 调用整个计算机集群上的 GPU，并使用层级对应的适应率缩放(Layer-wise Adaptive Rate Scaling/LARS)那样的技术快速完成整个模型的训练。
在模型训练中，另外一个比较重要的部分就是可视化，我们需要可视化整个训练过程中的模型准确度、训练损失、验证损失、收敛情况等信息。当然该软件一直以来就十分重视可视化，在上例执行迁移学习时，我们也能得到整个训练过程的可视化信息。如下所示，上部分为训练准确度和验证准确度随迭代数的变化趋势，下部分为训练损失和验证损失随迭代数的变化趋势，该迁移学习基本上到第 3 个 epoch 就已经收敛。
对于推断来说，新产品 GPU Coder 可自动将深度学习模型转换为 NVIDIA GPU 的 CUDA 代码。内部基准测试显示，GPU Coder 产生的 CUDA 代码，比 TensorFlow 的性能提高 7 倍，比 Caffe2 的性能提高 4.5 倍。
5、模型部署
在 MATLAB 部署模型其实也很简单，这款软件很早就支持生成独立于其开发环境的其它语言，比如利用 MATLAB Coder 可以将 该软件代码转换为 C 或 C++代码。而该最新版提供了新的工具 GPU Coder，我们能利用它将生成的 CUDA 代码部署到 GPU 中并进行实时处理，这一点对于应用场景是极其重要的。