用于检测机载RGB，高光谱和LIDAR点云中单个树的多传感器基准数据集 树木的个体检测是林业和生态学的中心任务。 很少有论文分析在广泛的地理区域内提出的方法。 NeonTreeEvaluation数据集是在国家生态观测网络（NEON）中22个站点的RGB图像上绘制的一组边界框。 每个站点覆盖不同的森林类型（例如 ）。 该数据集是第一个在多种生态系统中具有一致注解的数据集，用于共同注册的RGB，LiDAR和高光谱图像。 评估图像包含在此仓库中的/ evaluation文件夹下。 注释文件（.xml）包含在此仓库中的/ annotations /下 制作人：Ben Weinstein-佛罗里达大学。 如何根据基准进行评估？ 我们构建了一个R包，以方便评估并与基准评估数据进行交互。 图像是如何注释的？ 每个可见的树都进行了注释，以创建一个包围垂直对象所有部分的边界框。 倒下的树木没有注释。

pytorch进行图像去噪处理的复现练习 DnCNN为经典图像去噪算法，论文地址为：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8554135 其网络结构如下： 复现的材料和数据集下载地址见ipynb文件中有详细描述与说明。 训练使用pytorch，平台采用谷歌colab进行训练。 在后续实验过程中发现DnCNN在红外图像非均匀性校正上只能做到对图像的PSNR等图像质量上的提升但无法对于图像非均匀性上有所作用

本资源以新闻网站为例，实现了新闻信息的爬取，目的是分享爬虫的方法。 注意：本信息仅供个人使用，不能用于非法用途，使用本资源造成的法律责任与本资源、本文章及本作者无关。 另：如果有损害利益，请私信，会将资源删除

python 爬取文本内容并写入json文件-目录内容及页码

在本项目中，我们将探讨如何使用Python爬虫技术获取链家网站上的二手房房价数据，并将这些数据存储到MongoDB数据库中，以便后续进行数据分析。让我们逐一了解涉及的关键知识点。 1. **Python爬虫**：Python是进行网络数据抓取的常用语言，其拥有丰富的库支持，如BeautifulSoup、Scrapy等。在这个项目中，我们可能使用requests库来发送HTTP请求获取网页内容，然后用BeautifulSoup解析HTML结构，提取出房价等相关数据。 2. **链家API或网页解析**：链家网站可能提供API接口，也可能需要通过解析HTML页面来获取数据。如果API可用，直接调用API会更高效；若无API，我们需要解析网页结构，找到包含房价、面积、地理位置等信息的元素。 3. **XPath和CSS选择器**：在解析HTML时，XPath和CSS选择器是定位网页元素的重要工具。XPath用于XML和HTML文档路径导航，而CSS选择器则用于选择HTML元素，两者都可以帮助我们准确地找到目标数据。 4. **数据清洗与预处理**：抓取的数据可能存在缺失值、异常值或格式不一致的问题，需要使用Python的pandas库进行清洗和预处理，确保数据质量。 5. **MongoDB**：MongoDB是一种NoSQL数据库，适合存储非结构化和半结构化数据。在这里，它将用于存储房价数据。Python有PyMongo库用于与MongoDB交互，包括连接数据库、创建集合（类似表）、插入数据、查询数据等操作。 6. **数据存储与结构设计**：在MongoDB中，我们需要设计合适的文档结构（JSON格式）来存储房价信息，如包含房源ID、小区名、价格、面积、所在区域等字段。 7. **数据分析**：抓取并存储数据后，可以使用Python的pandas、numpy、matplotlib等库进行数据分析，例如房价的分布、趋势、区域对比等。数据可视化可以帮助我们更好地理解房价规律。 8. **异常处理与批量爬取**：在爬虫过程中，需要考虑请求超时、反爬虫策略等问题，通过设置重试机制、使用代理IP等方式提高爬取的成功率。同时，为了获取大量数据，我们需要设计合理的爬取策略，避免过于频繁的请求导致IP被封。 9. **文件操作**：在本项目中，我们有一个名为“桂林房屋信息.xlsx”的文件，这可能是爬取前已有的数据样本，或者用于存储爬取结果。pandas可以方便地读写Excel文件，与MongoDB中的数据进行比对或合并。 10. **代码组织与版本控制**：使用Jupyter Notebook（即Untitled.ipynb文件）编写代码，可以方便地混合文本、代码和输出。同时，推荐使用Git进行版本控制，以便追踪代码的修改历史和协同工作。 总结，本项目涵盖了从网络爬虫、数据处理、数据库操作到数据分析的多个环节，是Python在数据科学领域应用的一个典型实例。通过实践，我们可以提升数据获取、存储和分析的能力，更好地理解房地产市场的动态。

参加kaggle比赛的学习资料、个人笔记与代码。 包含五大机器学习与深度学习方向的项目比赛，着重于思路与代码实现。 项目包含： 泰坦尼克生还预测 即时反馈内核竞赛 IEEE-CIS欺诈检测 文本技能项目 视觉图像识别项目

课程安排工具 Python脚本可为一所小型私立学校生成课程表。 给定时间表模板（如 ，列出教师，时隙和排除 ）和一组首选项（即，每位老师提供的课程列表，以及列出希望参加的学生的班级列表）每个课程，如 ，该脚本都会生成一个整数线性编程模型，并使用CoinMP对其进行求解，以最大程度地减少学生所遇到的时间表冲突（总体而言）。 （其中包括其他实用程序，例如jam_in_course.py ，其开发目的是帮助确定如何将一个班级分成两个部分，或者在哪里添加新课程而不必重新计算整个时间表。 对于高级用户，可以编辑solve_schedule.py第182-183行，以便确定要取消优先级的课程。 取消优先次序的逻辑是，某些课程对于学生的毕业可能是必不可少的，而另一些则是可选的。 可以对涉及可选课程的冲突进行加权，以确保计划程序优先处理基本课程。） 需要安装PuLP和CoinMP。 （除了CoinM

Python 简介 Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。 Python 的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。 Python 是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。 Python 是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 >>> 后直接执行代码。 Python 是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。 Python 是初学者的语言：Python 对初级程序员而言，是

该资源内项目源码是个人的课程设计、毕业设计，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 该资源内项目源码是个人的课程设计，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。

标题中的"numpy-1.19.4+mkl-cp39-cp39-win_amd64.rar"指的是一个包含numpy库特定版本的压缩包，这个版本是1.19.4，集成了Intel的Math Kernel Library (MKL)。MKL是一个高性能的数学和科学计算库，用于加速计算密集型任务，特别是线性代数、傅里叶变换和随机数生成等操作。"cp39"代表的是Python的兼容性标识，这里的"cp39"意味着它是为Python 3.9设计的。"win_amd64"则表明这是为Windows操作系统64位版本编译的。 描述中提到的"numpy-1.19.4+mkl-cp39-cp39-win_amd64.whl"是一个Python的whl（wheel）文件，这是一种预编译的二进制包格式，用户可以通过pip快速安装。通常，相比于通过源代码安装，使用whl文件可以节省时间，因为它避免了编译过程，尤其在没有适当构建工具的环境中更为方便。描述还指出，由于官方下载速度可能较慢，所以这个文件被提供出来作为一个快速的替代下载源。 标签中的"numpy"、"numpy+mkl"和"python"揭示了这个压缩包的主要内容。numpy是Python中用于数值计算的核心库，它提供了大量的多维数组和矩阵操作功能，以及广泛的数学函数来处理这些数据结构。"numpy+mkl"指的是numpy与MKL的集成，利用MKL的优化性能。而"python"表明这个库是为Python编程语言设计的。 关于numpy库，它是科学计算的基础工具，广泛应用于数据分析、机器学习和图像处理等领域。其主要特性包括： 1. 多维数组对象（ndarray）：numpy的核心是它的多维数组，它可以高效地存储和处理大型数据集。 2. 广播功能：允许不同形状的数组进行算术运算，无需显式地改变它们的形状。 3. 高级数学函数：提供了丰富的数学函数库，如统计、线性代数、傅立叶变换等。 4. 整合C/C++和Fortran：numpy支持直接与这些低级语言交互，从而实现高效的计算。 5. 整合其他科学计算库：例如pandas、scipy、matplotlib等库，都依赖于numpy作为基础。 在安装numpy-1.19.4+mkl-cp39-cp39-win_amd64.whl时，用户只需在命令行或终端中使用pip命令，如`pip install numpy-1.19.4+mkl-cp39-cp39-win_amd64.whl`，即可将这个优化版的numpy库添加到Python环境中。这样，用户就能享受到numpy提供的强大功能，同时利用MKL的优化性能，提升计算效率。