如果钙成像成像一次成像几千上万个细胞，一次成像上万帧，Tiff文件会特别大，就算提取钙信号得到的矩阵也会很大， 如果自己的电脑内存小，就很难跑得动代码。 为了解决这个问题，可以使用matlab的memmapfile函数，它可以一个文件的内容映射到 MATLAB 的虚拟内存地址空间中，而不是将整个文件一次性读入物理内存（RAM）。这样做可以让你像访问内存中的数组一样访问文件的内容，特别适用于处理那些远大于可用 RAM 的大型文件。 这篇笔记介绍了memmapfile函数的基本用法，还用一个例子介绍如何用memmapfile保存和读取几十GB的钙信号二维数据

本笔记改编自《深度学习经典案例解析：基于MATLAB》一书中的内容，使用ResNet网络来对X光胸片进行检测，判断是否有肺炎。 不过老实说，这个数据集数量太少。并且我自己也无法通过肉眼分辨X光胸片到底有没有肺炎。 所以本笔记更多的是介绍Matlab 如何调用ResNet、如何做数据增强等知识点。

好久没有更Matlab和深度学习的笔记了，这次搬运一波Matlab深度学习的官方示例，使用 GoogleNet 来实时对相机采集的图片进行分类 立一个flag，以后一周更一篇Matlab和深度学习的笔记。

❓什么是CNN激活图？ 激活图就像是CNN的"思维过程"，展示了网络在识别图像时各个层次的关注点。简单说，它让我们窥探AI是如何"看"世界的！ ❓激活图具体代表什么 激活图上的每个值 (激活值) 代表了网络对该位置和对应特征的响应程度。 值越大，表示网络对该位置和特征越敏感，认为它越重要。 越深的层的激活图提取的特征越来越抽象：大多数卷积神经网络在第一个卷积层中学习检测颜色和边缘等特征。在更深的卷积层中，网络学习检测更复杂的特征。通过可视化激活图，我们可以观察不同卷积层学习到的特征，以及这些特征如何随着网络深度的增加而变得更加抽象和高级。

优化Matlab try...catch.end 的报错提示，使其既能简单显示报错原因，需要时也可以查看具体报错位置。

T检验是一种用于比较数据集均值差异的统计方法，包括单样本t检验、配对样本t检验和独立样本t检验。可通过MATLAB、Python和R等工具实现t检验。如果数据不符合正态分布，可考虑使用非参数分析。多余两组数据时，可采用多重比较方法。

在R2024a之前：脚本中的本地函数必须定义在文件末尾，在最后一行脚本代码之后。而2024a开始，Matlab终于对这一点进行了改进，可以在运行函数代码前面或后面添加函数！2024a把这类函数叫做local functions，即局部函数。

对Matlab 读取、查看、保存Tiff文件做一个系统的总结

协程的作用是在执行函数A时可以随时中断去执行函数B，然后中断函数B继续执行函数A（可以自由切换）。 但这一过程并不是函数调用，这一整个过程看似像多线程，然而协程只有一个线程执行。协程就是一个人干多个活，如果一个任务进行过程中有比较多的等待时间，并不需要自己参与，就可以利用这段时间去干别的事情。

当在 MATLAB 中运行普通代码时，必须等待该代码完成运行，然后才能运行其他代码。 其实Matlab 目前的多线程编程已经优化的挺好的，看到有些文章使用 Timer 计时器函数曲线救国，以实现多任务后台同时运行，然而 Timer 只是单线程定时执行函数，只是可以指定什么时候执行什么任务，当一个任务运行的时候依然是串行方式，并不是真正的异步，是依然会堵塞主线程的