用Python火花 Apache Spark 是技术领域中最热门的新趋势之一。 它是实现大数据与机器学习结合的成果的最大潜力框架。 它运行速度快（由于在内存中进行操作，因此比传统的快100倍，提供健壮的，分布式的，容错的数据对象（称为 ），并通过诸如的补充包与机器学习和图形分析领域完美集成和 。 Spark在上实现，并且主要用 （一种类似于Java的功能性编程语言）编写。 实际上，Scala需要在您的系统上安装最新的Java并在JVM上运行。 但是，对于大多数初学者来说，Scala并不是他们首先学习的语言，它可以涉足数据科学领域。 幸运的是，Spark提供了一个很棒的Python集成，称为PySpark，它使Python程序员可以与Spark框架进行交互，并学习如何大规模操作数据以及如何在分布式文件系统上使用对象和算法。 笔记本电脑 RDD和基础 数据框 使用Python 3和Jupyter Notebook设置Apache Spark 与大多数Python库不同，让PySpark开始正常工作并不像pip install ...和import ...那样简单。我们大多数基于P

详细的工程代码与注释，讲解Qt进度条QProgressBar的使用方法，完整的代码。

Android网络请求OkHttp的使用demo代码

利用matlab的yalmip工具箱求解线性规划问题，内含实例和代码。

pydicom是一个用于处理DICOM文件的纯python包。 它用于以简单的“pythonic”方式检查和修改DICOM数据。 可以将修改再次写入新文件。

基于CubeMx的STM32F407串口代码：6各串口均已启用DMA及空闲中断，支持不定长度数据接收；可通过CubeMx裁剪串口数量，裁剪后只需编译时删去极少量与删去硬件资源相关的代码即可移植使用；默认使用片外8M晶振，可在CubeMx更改。

使用SVM代码对AVIRIS_Indiana_16class高光谱数据集进行分类

Arcgis使用Python代码将栅格数据批量转成矢量面（shp）,代码注释详细，只需更改栅格数据及输出文件夹所在路径即可

Arcgis使用Python代码将MODIS数据（hdf格式）中的某一类产品进行批量提取出来，代码注释详细，只需更改MODIS数据所在路径，提取结果输出路径，以及所要提取产品子集的序号即可

SVM支持向量机在MATLAB中工具箱使用的使用说明，以及部分Matlab代码，对于初学者有很好的学习上手的作用