目标 该项目探索了具有不同真实世界数据集的辉光岩的可能性。 项目结构 src model：基于tigramite的建筑物预测模型的源代码 数据：使用现实世界中的数据（使用熊猫，tigramite等）收集源代码。 visualize（可视化）：tigramite可视化代码源的集合。 数据 raw：csv等格式的原始数据 已处理：以npz格式处理的数据，可直接用于构建tigramite数据框。 模型：基于tigramite构建概率模型，以加快加载速度。 笔记本：笔记本的集合，记录了不同数据

高光谱图像不仅包括目标对象完整的图像信息，每个像素点内还包含了一条光谱数据，该技术能够实现对目标对象某一成分的空间分布展示。本研究搭建了一套线扫描拉曼高光谱成像系统，探索针对大面积奶粉样本的硫氰酸钠快速无损检测。研究首先测量了硫氰酸钠产生的拉曼信号在脱脂奶粉层中的穿透情况。然后制备了10种不同浓度的硫氰酸钠奶粉混合样本并采集了高光谱图像，通过高斯窗平滑法和airPLS基线校正方法对拉曼光谱进行了预处理。预处理后提取2068.48 cm-1位移处的单波段图像进行分析，结合二值化方法最终获得了样本中

PyTorch学习排名（LTR） 这是一个使用PyTorch学习排名（LTR）的库。该库的目标是支持在PyTorch中执行LTR实验所需的基础结构。 安装 在您的virtualenv中，只需运行： pip install pytorchltr 请注意，此库需要Python 3.5或更高版本。 文献资料 文档可。 例子 有关更完整的示例（包括评估），请参见examples/01-basic-usage.py 。 import torch from pytorchltr . datasets i