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  1. 基于加权核规范最小化的3D量级磁共振图像降噪

  2. 提出了一种基于低秩矩阵逼近（LRMA）和加权核范数最小化（WNNM）正则化的去噪算法，以消除磁共振图像的Rician噪声。 该技术将来自嘈杂的3D MR数据的相似的非局部立方块简单地分组到一个补丁矩阵中，每个块按字典顺序矢量化为一列，计算该矩阵的奇异值分解（SVD），然后是LRMA的闭式解通过用不同的阈值硬阈值不同的奇异值来实现。 去噪块是从低秩矩阵的此估计中获得的，整个无噪声MR数据的最终估计是通过聚合所有彼此重叠的去噪示例块来建立的。 为了进一步提高WNNM算法的去噪性能，我们首先在两次迭代

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38604620

  1. 由Oracle索引来理解ArcSDE索引

  2. 这个题目有点怪怪的，意思就是一提到ArcSDE的性能问题，都会提到重建空间索引，本文就以Oracle的索引例子，来类比ArcSDEforOracle的空间索引，如果能把oracle索引示例弄明白，那么对ArcSDE的索引问题应该非常好理解了。在数据库系统中，索引是非常重要的一个对象，尤其是面对大型数据表时，索引能大大提高数据检索的速度。本节将介绍索引的原理及索引的使用。索引在现实世界中最典型的例子莫过于字典检索了。用户在使用字典时，可以使用两种方式，一是逐页翻查，以获得需要查找的目标；二是根据字

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：148480
    • 提供者：weixin_38670949

  1. 写次数-源码

  2. 写次数 版本0.1.0 Python脚本，用于从多个计数文件中编写单个基因计数表。 回购包括压缩的示例数据和参考文件。 概述 输入： 每个样本一个.hdf5文件（可以是多个样本，通过对LIMSID进行排序或其他选择的变量进行分组）。 文件名必须包含标识符的唯一组合，这些标识符也可以在元数据文件中作为列名找到。 hdf5文件包含每个基因ID的计数向量（按字典顺序对基因ID进行排序）。 输出： 每组一张表（基因x样本）。 需要元数据： 每组一张表（样本x变量）。 元数据表必须包含名称

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：47185920
    • 提供者：weixin_42137723

  1. mecab-ipadic-neologd：基于Web上用于mecab-ipadic的语言资源的新词词典-源码

  2. mecab-ipadic-NEologd：MeCab的新词词典 对于日语 README.ja.md用日语编写。 文献资料 您可以在以下Wiki中找到更详细的文档和示例。 概述 mecab-ipadic-NEologd是针对MeCab的定制系统字典。 该词典包含许多新词（新词），这些词是从网络上的许多语言资源中提取的。 分析Web文档时，最好同时使用此系统词典和默认词典（ipadic）。 利弊 优点 记录了大约322万对单词（例如，命名实体）的表面/折纸（假名表示汉字的发音）对（包括重复的条目

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：60817408
    • 提供者：weixin_42097189

  1. 停止信号指标-源码

  2. 停止信号指标 该软件包可简化使用“停止信号”任务进行的实验中行为数据的通用计算。 它由专注于不同类型指标的多个类组成。 所有类均遵循scikit-learn fit ， transform模式。 0. StopData预处理和标准化。 将使用嵌套字典，从当前数据到标准的映射列（例如，SSD和RT列）和key_codes（例如，条件列中的停止和继续试验的标签）来初始化此类。 请参阅stopsignalmetrics / standards.json或示例以了解这种映射。 如果找不到选择准确性列

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：365568
    • 提供者：weixin_42102634

  1. 土耳其语SentiNet：土耳其语SentiNet HisNet-源码

  2. 土耳其语词汇词典（HisNet） 极性词典 利用基于字典的方法，必须以与要分析的数据相同的语言来构造特定极性的字典。 这种必要性的背后原因是由于语言之间的语法和文化不对称性，无法创建通用极性词典。 例如，某个历史事件在一种文化中可能具有积极的含义，而在另一种文化中可能具有消极的含义。 因此，创建特定于语言的极性字典是至关重要的步骤。 极性字典工作的第一个示例可以用英语找到。 Esuli和Sebastiani（2006）提出了SentiWordNet 1.0，这是有关英语极性词典的第一项研究。

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    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：357376
    • 提供者：weixin_42100032

  1. Unrealm：Unrealm是RealmCocoa的扩展，可将Swift本机类型保存在Realm中-源码

  2. Unrealm使您可以轻松地将Swift本机类，结构和枚举存储到 。 停止从Object继承！ 进行面向协议的编程！ 用 :red_heart: 由 产品特点 Unrealm支持以下类型： 迅捷基元 迅捷结构 迅捷类 迅捷枚举 迅捷数组 斯威夫特字典 嵌套类/结构 Swift可选项（字符串，数据，日期） 基本的Swift可选参数（Int，Float，Double，Bool） 领域的Swift可选项目 数组的Swift可选 Swift枚举数组 示例项目 要运行示例项目，请克

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    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：95232
    • 提供者：weixin_42121272

  1. buttercms-python：ButterCMS的Python API客户端（https：buttercms.com）-源码

  2. buttercms-python 适用于ButterCMS API的Python库。 文献资料 有关示例的完整列表，请查看。 跳到： 安装 使用Python的软件包管理器从PyPi安装。 pip install buttercms-python 用法 ButterCMS API入门非常简单。 使用您的授权令牌创建ButterCMS客户端。 from butter_cms import ButterCMS auth_token = "XXXXXXXXXXXXXXXXXXX" client =

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    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：9216
    • 提供者：weixin_42122881

  1. pytorch-kaggle-starter：用于Kaggle比赛的Pytorch入门套件-源码

  2. 概要 Pytorch Kaggle入门程序是用于管理Kaggle比赛中的实验的框架。 通过提供一组用于模型训练，数据加载，调整学习率，进行预测，汇总模型和格式化提交内容的辅助功能，它减少了第一次提交的时间。 内部是示例Jupyter笔记本，介绍了如何在热门比赛中获得高分： -8％ -前15％ 这些笔记本概述了基本的单一模型提交内容。 可以通过集成模型和使用测试时间扩充来显着提高分数。 产品特点 实验-从jupyter笔记本或python脚本中的python字典启动实验。 附加可视化工具

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42116701

  1. python-lsm-db：SQLite4 LSM数据库的Python绑定-源码

  2. 快速Python绑定。 LSM存储引擎最初是作为实验性SQLite4重写（现已放弃）的一部分编写的。 最近，LSM源代码被移到了SQLite3 并且进行了一些改进和修复。 该项目使用来自SQLite3源代码树的LSM代码。 特征： 嵌入式零配置数据库。 键支持使用游标的有序遍历。 事务性（包括嵌套事务）。 基于单作者/多读者MVCC的事务并发模型。 磁盘上的数据库存储在单个文件中。 面对应用程序或电源故障，数据是持久的。 线程安全的。 Python 2.x和3.x。 局限性：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-02
    • 文件大小：208896
    • 提供者：weixin_42164685

  1. Python代码：用Python3编写的代码集合。 如果有帮助的话给个星-源码

  2. Python代码 我刚刚开始用Python3编写代码。 在这里，我将保留用该语言编写的所有程序，以供将来参考。 随着代码的复杂性从基础提高到非常复杂，它也将帮助其他初学者。 一些公告： 这只是python特定的数据类型，例如list，dict，tuples ... 我还在另一个仓库中用Python3编写了Graphs和其他算法的代码。 [DS_ALGO]（ ） 目录 基本 和 类示例 数据结构 字典 文件 采访位 黑客地球问题 清单 NPTEL 模式 递归 套装 串 元组 龟 `

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    • 发布日期：2021-02-01
    • 文件大小：327680
    • 提供者：weixin_42099858

  1. 由Oracle索引来理解ArcSDE索引

  2. 这个题目有点怪怪的，意思就是一提到ArcSDE的性能问题，都会提到重建空间索引，本文就以Oracle的索引例子，来类比ArcSDE forOracle的空间索引，如果能把oracle索引示例弄明白，那么对ArcSDE的索引问题应该非常好理解了。 在数据库系统中，索引是非常重要的一个对象，尤其是面对大型数据表时，索引能大大提高数据检索的速度。本节将介绍索引的原理及索引的使用。索引在现实世界中最典型的例子莫过于字典检索了。用户在使用字典时，可以使用两种方式，一是逐页翻查，以获得需要查找的目

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    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：148480
    • 提供者：weixin_38646634

  1. flasgger：Flask API的简单OpenAPI规范和Swagger UI-源码

  2. 弗拉斯格 Flask API的Easy Swagger UI Flasgger是Flask扩展，可从您API中注册的所有Flask视图中提取。 Flasgger还内置了因此您可以访问http：// localhost：5000 / apidocs并可视化API资源并与之交互。 Flasgger还提供所述输入数据的验证，使用它可以在相同的规格只会验证如果收到作为POST，PUT的数据，PATCH是针对使用YAML，Python字典或棉花糖架构所定义的模式是有效的。 Flasgger可以使用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42134769

  1. Python 解析库json及jsonpath pickle的实现

  2. 1. 数据抽取的概念 2. 数据的分类 3. JSON数据概述及解析 3.1 JSON数据格式 3.2 解析库json json模块是Python内置标准库，主要可以完成两个功能：序列化和反序列化。JSON对象和Python对象映射图如下： 3.2.1 json序列化 对象(字典/列表) 通过 json.dump()/json.dumps() ==> json字符串。示例代码如下： import json class Phone(object): def __init__(s

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38717579

  1. 使用Python3内置文档高效学习以及官方中文文档

  2. 概述 从前面的对Python基础知识方法介绍中，我们几乎是围绕Python内置方法进行探索实践，比如字符串、列表、字典等数据结构的内置方法，和大量内置的标准库，诸如functools、time、threading等等，而我们怎么快速学习掌握并学会使用这个Python的工具集呢？ 我们可以利用Python的内置文档大量资源既可以掌握许多关于Python工具集的基本使用。 dir函数 Python中内置的dir函数用于提取某对象内所有属性的方法，，诸如对象的方法及属性 L = [1, 2,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：63488
    • 提供者：weixin_38653508

  1. Python之dict(或对象)与json之间的互相转化实例

  2. 在Python语言中，json数据与dict字典以及对象之间的转化，是必不可少的操作。 在Python中自带json库。通过import json导入。 在json模块有2个方法， loads()：将json数据转化成dict数据 dumps()：将dict数据转化成json数据 load()：读取json文件数据，转成dict数据 dump()：将dict数据转化成json数据后写入json文件 下面是具体的示例： dict字典转json数据 import json def dict_to_

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：39936
    • 提供者：weixin_38678172

  1. Python对列表中的各项进行关联详解

  2. 前言 我们在日常文本处理中，经常会将数据结构保存在列表中，如果将列表中的项进行关联，创建我们想要的字典结构，存取就会十分方便! 示例详解 比如说将List = ['Jerry 20 male 010', 'Alice 30 female 020', 'David 40 male 030']这种数据结构转化成 'Jerry' ==>['20', 'male', '010'] 'Alice' ==>['30', 'female', '020'] 'David' ==>['40

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    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：70656
    • 提供者：weixin_38540819

  1. sukhoi:极简主义和强大的Web爬网程序-源码

  2. 苏霍伊 极简主义和功能强大的Web爬网程序。 苏霍伊（Sukhoi）建立在矿工概念的基础上，类似于刮y及其蜘蛛所发生的事情。 但是，在sukhoi中，矿工可以放在列表或字典之类的结构中，以便为从页面提取的数据构造类似于json的结构。 特征 Http / https支持 学习曲线短 GET / POST请求 基本的AUTH支持 模块化的 支持LXML 支持BeautifulSoup4 非阻塞I / O 重试机制 基本例子 下面的基本示例等效于scrapy的主要示例，尽管它不仅抓取了作者的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-04-01
    • 文件大小：13312
    • 提供者：weixin_42104181

  1. 基于加权核规范最小化的3D量级磁共振图像降噪

  2. 提出了一种基于低秩矩阵逼近（LRMA）和加权核范数最小化（WNNM）正则化的去噪算法，以消除磁共振图像的Rician噪声。 该技术将来自嘈杂的3D MR数据的相似的非局部立方块简单地分组到一个补丁矩阵中，每个块按字典顺序矢量化为一列，计算该矩阵的奇异值分解（SVD），然后是LRMA的闭式解通过用不同的阈值硬阈值不同的奇异值来实现。 去噪块是从低秩矩阵的此估计中获得的，整个无噪声MR数据的最终估计是通过汇总彼此重叠的所有去噪示例块来建立的。 为了进一步提高WNNM算法的去噪性能，我们首先在两个迭代

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-31
    • 文件大小：917504
    • 提供者：weixin_38699352
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