
类型: 策略战棋游戏 版本: V8.7
大小: 1,149.7 时间: 2025-11-19





1、如果安装有旧版本,请先卸载;
2、使用WinRAR解压镜像文件,或者win10直接加载,点击“setup.exe”开始安装;

3、点击右上角高级选项,选择“我有文件安装密钥”;

4、同意安装条款,然后输入安装密钥,点击下一步即可

5、当被要求“选择许可文件”时,从crack文件夹中选择文件“license.lic”

6、根据需求选择安装路径,默认安装路径C:ProgramFilesmatlabR2022a

7、选择所需的组件安装,按照提示安装完成

8、建议勾选在桌面上创建快捷方式,方便之后使用

9、由于软件比较大,安装需要耐心等待,等安装完成后,关闭退出,先不要运行软件

10,复制文件libmwlmgrimpl.dll到软件安装目录覆盖原文件:C:ProgramFilesMATLABR2022ainwin64matlab_startup_pluginslmgrimpl

到此,软件安装完成。
【环境】
1、支持新的Python编辑器:使用语法突出显示、自动缩进和分隔符匹配查看和编辑Python文件(R2022a)
2、MATLABOnline中的新主题:通过选择深色或浅色主题来更改MATLAB桌面的颜色(R2022a)
3、新的实时编辑器颜色:更改实时脚本和函数的文本和背景颜色(R2022a)
4、新的实时编辑器导出:使用函数以编程方式导出实时脚本和export函数(R2022a)
5、新的实时编辑器任务:开发您自己的实时编辑器任务以在实时脚本中使用(R2022a)
6、编辑器:代码重构和块编辑、改进的代码建议、自动代码完成和内联调试控制(R2021b)
7、实时编辑器动画:使用交互式界面控制动画(R2021a)并将其导出为电影或动画GIF(R2021b)
8、实时编辑器控件:通过将变量链接到实时编辑器控件的值来创建动态控件(R2021a);设置默认值(R2021b)
【语言和编程】
1、使用新的数据类型和语言结构来编写更快、更清晰、更易于维护的代码。
2、新pcode功能:创建具有增强混淆的P代码文件(R2022a)
3、新backgroundPool:异步执行函数而不阻塞来自MATLAB(R2021b)的命令提示符;查询后台池的队列和运行期货和状态(R2022a)
4、模块化索引:使用新的超类单独自定义类索引操作(R2021b)
5、name=value语法:name=value对使用名称-值参数的任何函数使用语法(R2021a)
6、类图查看器:创建图形类图以探索类详细信息和共享设计(R2021a)
7、函数输入参数验证:声明函数输入参数以简化输入错误检查(R2020b、R2019b)
8、pattern对象:为字符串中的文本搜索创建模式(R2020b)
【数据导入与分析】
1、访问、组织、清理和分析来自各种来源的数据。
2、新的数据清理器应用程序:以交互方式识别和清理混乱的时间表数据(R2022a)
3、新数据预处理功能:将转换后的变量附加到输入数据(R2022a)
4、新Opus文件:使用Opus(.opus)音频文件(R2022a)
5、文件I/O:直接将XML、HTML和MicrosoftWord文件读写到表、时间表和结构中(R2021b、R2021a、R2020b)
6、数据预处理实时编辑器任务:向实时脚本添加简单的点击式界面以执行一组特定操作,包括删除缺失值和异常值、平滑和规范化以及分组和连接(R2019b-R021b)
7、trenddecomp功能:查找数据中的长期和季节性趋势(R2021b)
8、timeseries2timetable功能:将timeseries对象转换为时间表(R2021b)
9、HDF5:支持HDF51.10版,包括单写/多读(SWMR)、虚拟数据集(VDS)和元数据缓存微调(R2021b)
10、NetCDF:支持NetCDF4.7.4版本,包括读写NC_STRING数据(R2021b);启用远程数据集的字节范围读取(R2022a)
【大数据】
1、将您的分析扩展到大数据,而无需进行重大更改。
2、新Parquet文件:条件过滤(谓词下推)rowfilter以限制导入的数据量;支持行组和嵌套数据结构的读写(R2022a)
3、数据存储性能:指定FileSet数据存储中的对象以提高性能(R2021b)
4、数据存储:使用并行处理从数据存储中读取所有数据(R2021a);合并和转换数据存储(R2019a)
5、数据存储写入:将数据存储中的大量数据写入磁盘,用于数据工程和基于文件的工作流(R2020a)
6、TallArrays:对具有更多功能的tall数组进行操作,包括:
groupfilter和matches(2020a)
setdiff,xcorr和outerjoin(2019b)
groupcounts,intersect和svd(2019a)
7、自定义数据存储:使用自定义数据存储框架(R2019a)从基于Hadoop的数据库中读取
8、FileDatastore对象:通过以较小的部分导入文件来读取大型自定义文件(R2019a)
【数学】
1、数学函数为分析数据、开发算法和创建模型提供了一系列数值计算方法。
2、新tensorprod功能:计算两个数组之间的张量积(R2022a)
3、新的N维数组数学:求解线性方程(pagemldivide,pagemrdivide)、计算矩阵逆(pageinv)并在ND数组(R2022a、R2021b)的页面上执行奇异值分解(pagesvd)
4、ode78和ode89函数:常微分方程的高阶龙格-库塔求解器(R021b)
5、图形算法:计算所有路径、所有循环和循环基础(R2021a)
6、优化实时编辑器任务:以交互方式解决优化问题(R2020b)
【数据可视化】
1、使用新的绘图功能和自定义功能可视化您的数据。
2、新的绘图表数据:将表格直接传递给plot、plot3、polarplot和其他线图函数(R2022a)以及散点图、气泡图和群图(R2021b)
3、新功能:创建动画GIF文件(R2022a);捕获图形并将其附加到现有PDF(R2021b)exportgraphics
4、创建绘图实时编辑器任务:交互式创建绘图并生成代码(R2021a);为生成的绘图添加可视化(R2021b)
5、新的图表功能bubblecloud:使用(R2021a)可视化部分与整体的关系;bubblechart使用、bubblechart3和polarbubblechart(R2020b)在2D、3D和极坐标中创建气泡图;swarmchart使用(R2020b)可视化离散数据的分布
6、exportgraphics和copygraphics功能:保存和复制图形,改进了对发布工作流程的支持(R2020a)
7、tiledlayout功能:在图中创建可配置的绘图布局(R2019b);定位、嵌套和更改布局的网格大小(R2020a)
【应用程序构建】
1、AppDesigner让您无需成为专业的软件开发人员即可创建专业的应用程序。
2、新的实时编辑器任务:开发您自己的实时编辑器任务以用于实时脚本(R2022a)
3、新的自定义UI组件:在AppDesigner(R2022a)中以交互方式创建自定义UI组件或以编程方式创建您自己的类(R2020b)以制作封装算法以及图形和UI对象的复合UI组件
4、新的表格UI组件:以交互方式重新排列表格UI组件的列(R2022a);使用函数以编程方式滚动到表格UI组件中的某个位置scroll(R2021a)
5、新辅助功能:修改AppDesigner中组件的选项卡焦点顺序,并使用该功能以编程方式将键盘焦点赋予UI组件focus(R2022a)
6、新样式:在表格单元格和树节点中添加图标(R2022a);在树UI组件(R2021b)中创建和添加样式到节点和级别;为表格UI组件中的行、列或单元格创建和添加样式(R2019b)
7、在后台运行代码:使用并行语言(backgroundPool)创建响应速度更快的应用(R2021b)
8、应用程序设计器:在代码视图(R2021b)中使用实时编辑器中的工具和快捷方式;在设计视图画布中缩放和平移(R2021a)
9、比较工具:查找差异并合并AppDesigner应用程序(R2020b)
【软件开发】
1、软件开发工具可帮助您管理和测试代码、与其他软件系统集成以及将应用程序部署到云端。
2、新的代码兼容性分析器应用程序:识别并解决与当前版本的MATLAB(R2022a)的兼容性问题
3、新的单元测试框架:使用TestCase类模板更快速、更准确地创建测试(R2021b);收集源代码的语句和函数覆盖率指标(R2022a);在集群和云上并行运行测试(R2020b)
4、MATLABOnline:在MATLABOnline(R2021b)中使用项目和Git进行协作
5、项目:组织您的工作、自动化任务和流程以及与您的团队协作(R2019a)
6、JenkinsPluginforMATLAB:运行MATLAB测试并生成JUnit、TAP和Cobertura代码覆盖率报告等格式的测试报告
7、新的参考架构:在AmazonWebServices(AWS)和MicrosoftAzure上部署和运行MATLAB
【外部语言界面】
1、MATLAB提供了与其他编程语言的灵活的双向集成。这使使用不同编程语言的团队能够一起工作,花更多时间开发产品,减少用另一种语言重新编码的时间。
2、新Python:将Python列表和元组类型转换为MATLAB类型(R2022a)
3、新Python:使用name=value语法将关键字参数传递给Python函数(R2022a)
4、pyrun和pyrunfile函数:从MATLAB(R2021b)运行Python命令和脚本
5、Python:支持复杂的多维数组(R2021b)
6、C++接口:从头文件、源文件或库文件(R2021a、R2020b)构建到C++库的MATLAB接口
7、进程外Python执行:在进程外执行Python函数以避免库冲突(R2019b)
【表现】
1、MATLAB在每个版本中都继续变得更快。并且无需更改一行代码。
2、新类:改进了脚本中静态方法、常量属性访问和包函数的性能(R2022a)
3、新的Python数据类型转换:提高了在进程外模式(R2022a)中在Python和MATLAB数据类型之间转换时的性能
4、用于Python的新MATLAB引擎API:改进了Python中大型多维数组的性能(R2022a)
5、新表索引:通过使用花括号、点符号或多级索引(R2022a、R2021b)下标来提高分配元素的性能
6、新fzero功能:提高性能(R2022a)
7、qrinsert和qrdelete功能:改进的性能修改QR分解(R2021b)
8、应用程序uifigure中的绘图:提高了在(R2021b)中创建绘图的性能
9、稀疏矩阵乘法:提高了大型稀疏矩阵乘法的性能(R2021a)
10、稀疏线性系统:改进了使用多列B(R2021a)解决稀疏线性系统A*X=B的性能
【硬件控制】
1、控制Arduino和RaspberryPi等流行的微控制器,从网络摄像头获取图像,从无人机获取传感器和图像数据。
2、新的硬件管理器应用程序:从MATLAB(R2022a)发现并连接到您的硬件
3、新Arduino:支持ESP32MCU开发板(R2022a)
4、Arduino:使用ArduinoExplorer应用程序(R2021b)连接和控制板;Arduino(R2021b)的BLE连接
5、传感器支持:从连接到Arduino(R2021b)的APDS9960传感器读取数据
6、RaspberryPi:支持CAN屏蔽(R2021b)
7、无人机:连接到多个RyzeTello无人机以控制和读取传感器数据(2021b)
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