[其它] 人人都能掌握的6个数据分析工具

说明：大数据时代人人都拥有数据，但是提到数据分析，听起来似乎是专家才能做的事情。确实，如果你想成为数据科学家，那么好好学习机器学习、Hadoop和R吧。不过如果你只是想简单地做些分析，那么还是有一些学习曲线不那么陡峭的“傻瓜”工具可用，以下是GigaOM的博客作者DerrickHarris推荐的6款免费在线数据分析工具，IT经理网为大家试用点评如下：BigML是一个机器学习的工具。如果拿数码摄影做类比，BigML使用起来简单得就像傻瓜相机那样，同时有具备了单反的功能。用户只需要上传数据，格式化数据，然
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[其它] 高通量细胞核的稳健分割，形状拟合和形态计算

说明：准确的核分类（例如，肾细胞癌（RCC）活检图像的分级）对于更好地了解肿瘤生长等基本现象很重要。 本文提出了一种自动化的管道来定量分析RCC数据。 首先基于最小描述长度（MDL）约束的B样条曲线拟合，使用一种新颖的分割方法来描绘细胞核。 然后从获得的细分中，基于五种类型的特征提取13个特征。 这些特征用于在活检图像中对细胞核进行分类。 计算核之间的关联并由图形网络表示，以进行进一步分析。 最后，引入基于支持向量机（SVM）的决策图分类器对活检图像进行分类。 在实际RCC数据上的实验结果表明，基于S
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[其它] vault-client：HashiCorp的保管库的命令行界面-源码

说明：保险柜客户端 vc是受启发的的命令行界面。 使来自generic后端的秘密易于访问 支持通过#行前缀的注释 具有bash和zsh自动完成功能 演示版 安装 下载。 解压缩并将vc移到所选目录中。 制作说明 要构建Vault-Client，您需要Go编译器和Git。 $ apt-get install git go $ git clone https://github.com/adfinis-sygroup/vault-client.git $ cd vault-client $ make
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[其它] react-tiniest-router：React最小的路由器，带有钩子-源码

说明：:mouse: 最细的路由器 在您确实需要简单路由器的时代。 基于和 。 用法 编写路线对象。 const routes = { home : { id : 'home' , path : '/' , } , about : { id : 'about' , path : '/about' , } , gallery : { id : 'gallery' , path : '/gallery/:imageId' , } ,
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[其它] RxAudio：本库是一个基于Rxjava实现的android音频设备通信库，主要用于手机和音频设备之间的通信，支持录音，发送，发送，发送失败自动重试（可以指定重试次数），设置接收超时，自定义编解码，自定义配置参数等功能，使用本库只需要关注

说明：RxAudio 本库是一个基于Rxjava实现的android音频设备通信库，主要用于手机和音频设备之间的通信，支持录音，发送，发送，发送失败自动重试（可以指定重试次数），设置接收超时，自定义编解码，自定义配置参数等功能，使用本库只需要关注与业务相关的自定义编解码。 演示效果预览 项目应用效果预览 示波器-波形图（信号传输调制） 版本说明 当前版本 V1.0.2增加了耳机Kong插入监听 历史版本 V1.0.1初始版本 用法介绍 build.gradle设置 dependencies { co
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[其它] 使用SPSS构建智能化银行客户反馈和分析系统

说明：IBMSPSSDataCollection提供了世界领先的用于问卷调查、市场研究以及客户行为分析的一系列产品，本文从基本概念出发，针对银行客户的要求全面介绍了SPSSDataCollection的一个实战案例，逐一讲解SPSSData...任何企业为了更好地发展，都需要了解所针对的市场的现状及其发展趋势，掌握能够为市场预测和营销决策提供客观的、正确的资料。因此，做好市场调查工作，运用科学的方法，有目的地、系统地搜集和整理有关市场营销的信息和资料，对于企业的发展有重要意义。IBMSPSSDataC
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[其它] 无密码锁：Auth0无密码锁[不提倡]-源码

说明：该项目已弃用，不再维护 如果您过去曾经使用过无密码锁，则可以找到《使用无密码模式锁》的迁移指南。 如果您有任何问题，请通过与我们的支持团队联系。 锁定无密码 Lock Passwordless是一种外观专业的对话框，允许用户通过电子邮件或短信接收一次性密码来登录。 它还支持社交提供程序。 该库旨在在浏览器中工作。 还提供了支持无密码身份验证的和锁库。 旧版补助金 我们正在努力将和无密码密码加入到同一项目中，以便我们在两个项目中都能更快地移动。 同时，在“外部使用无锁密码的新客户将看到有关不
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[其它] 通过稀疏回归进行泛锐化

说明：全色锐化是通过将多光谱（MS）图像与提供的全色图像融合来提高其空间分辨率的有效方法。 代替限制低分辨率（LR）图像和高分辨率（HR）图像的编码系数相等，我们提出了一种通过稀疏回归的全锐化方法，其中HR和LR MS图像的稀疏系数之间的关系由ridge建模。回归和弹性网回归同时学习相应的字典。 基于从高分辨率和低分辨率图像中采样的补丁对学习紧凑词典，这可以极大地表征LR MS和HR MS图像的结构信息。 随后，考虑到LR MS和HR MS图像的编码系数之间的复杂关系，使用岭回归来表征内部补丁的关系。
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[其它] ArcGIS下自定义ETL工具—删除重复点

说明：手头的一项三维航道管理信息系统任务，在前期阶段有大量的数据处理工作，其中一项是要处理掉航道测量中的水深点里的重复点（位置相同）数据。在做这个工作之前，我想几个常用GIS软件的拓扑检查处理都应该能轻松应对的，实际操作才发现ArcGIS、SuperMap等桌面版都没有针对重复点的拓扑处理，只得另外想办法啦，经网络高人指点，自己摸索了一下，终于弄清楚了ArcMap下自定义SpatialETLTool工具删除重复点的工作流程。Step1：打开ArcMap，右键点击ArcToolbox的根目录，选择“Ne
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[其它] 同时字典稀疏修剪和协作回归的高光谱图像分解

说明：近年来，用于字典的稀疏回归（SR）方法用于高光谱解混已经在遥感领域引起了广泛的关注。 但是，在假设可以将高光谱场景中的每个像素视为光谱库中端成员的组合的情况下，大多数SR方法忽略了光谱库中实际光谱特征与其对应端成员之间的光谱特征失配。 为了克服这个问题，我们提出了一种联合优化解混模型，称为DSPCSR，它包括字典稀疏修剪和协作稀疏回归。和性能。 在综合和真实数据集上进行的实验表明，与几种最新算法相比，所提出的DSPCSR可以实现更好的性能。
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[其它] 系统设计与架构笔记:ETL工具开发和设计的建议

说明：好久没写博客了，不是自己偷懒，的确是没有时间哦。最近项目组里想做一个ETL数据抽取工具，这是一个研发项目，但是感觉公司并不是特别重视,不重视不是代表它不重要，而是可能不会对这个项目要求太高，能满足我们公司的小需求就行，想从这个项目里衍生出更多的东西估计难。昨天领导让我写写自己的见解，今天写了点，不过说见解还真不敢，所以取了个名字叫建议了，今天把这个文档贴到自己博客里和大伙分享分享。贴文档之前，我想很多朋友估计并不熟悉ETL，如果接粗过数据挖掘一定对ETL很熟悉了，ETL是数据挖掘里非常重要的一环
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[其它] 泛锐化的多尺度密集深度学习方法

说明：Pansharpening的目的是通过融合较低分辨率多光谱（LRMS）图像中的光谱信息和相应的高分辨率全色（PAN）图像中的空间信息来产生高分辨率多光谱（HRMS）图像。 在这项工作中，我们提出了一种基于多尺度密集深度学习的泛锐化方法。 遵循端到端的学习架构，提出的深度神经网络包含三个模块：1）使用并行多尺度卷积层提取PAN图像的多尺度特征； 2）采用全局标识分支结构保存频谱结构； 3）集成了一个密集的学习块，以提高频谱空间的表达能力。 与其他最新方法相比，我们提出的方法获得的实验结果在可视化和
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