Real-Time Digital Signal Processing, 2nd Edition by Sen Maw, Kuo本版是完整版.原來網上的不全.

bipartite_graph_processing 大规模图处理：在二部图上比较 GraphLab 和迭代 MapReduce 的并行 Adaboost 该项目将 Twister 迭代 MapReduce 框架与面向顶点的 GraphLab 框架进行比较，以处理二部图 MapReduce 是一种大数据编程模型，它在数据的单次传递中执行计算。 已经开发了一些框架来扩展 MapReduce 模型以包括循环感知，因此用户可以编写迭代算法。 这些迭代 MapReduce 框架包括 Twister、HaLoop 和 iMapReduce。 该项目使用 Twister。 由于大规模图计算困难的许多相同原因，即图数据结构中固有的相互依赖性，MapReduce 通常不是执行图计算的良好编程模型。 最近，已经引入了面向顶点的图处理框架，其设计用于在大规模分布式图上执行迭代图算法。 用户采用以顶点为

2010年出版的Tulay Adali与Simon Haykin合著的一本关于自适应信号处理的书.

医学成像交互工具包（MITK）是用于开发交互式医学图像处理软件的免费开源软件系统。 MITK将Insight Toolkit（ITK）和Visualization Toolkit（VTK）与ap结合在一起。Medical Imaging Interaction Toolkit（MITK）是一个免费的开源软件系统，用于开发交互式医学图像处理软件。 MITK将Insight工具包（ITK）和可视化工具包（VTK）与应用程序框架结合在一起。 以下链接提供了针对不同使用场景的高级和参考文档：获得有关MITK的高级概述，并提供指向更多文档的指针寻求MITK应用程序帮助的最终用户应阅读以下内容：

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数字视频处理| 家庭作业 块匹配算法的实现

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自然语言处理的文本预处理 用于自然语言处理中的文本预处理任务的python软件包。 用法 要使用这个文本预处理包，首先使用 pip 安装它： pip install text-preprocessing 然后，在您的 python 脚本中导入包并调用适当的函数： from text_preprocessing import preprocess_text from text_preprocessing import to_lower , remove_email , remove_url , remove_punctuation , lemmatize_word # Preprocess text using default preprocess functions in the pipeline text_to_process = 'Helllo, I am John Doe

动手学深度学习（D2L深度学习） | 理解深度学习的最佳方法是学以致用。 本开源项目代表了我们的一种尝试：我们将教给读者概念，背景知识和代码；我们将在同一个地方分解剖析问题所需的批判性思维，解决问题所需的数学知识，以及实现解决方案所需的工程技能。 我们的目标是创造一个为实现以下目标的统一资源： 所有人在网上免费获取； 提供足够的技术深度，从而帮助读者实际成为深度学习应用科学家：既理解数学原理，又能够实现并不断改进方法； 包括可运行的代码，为读者展示如何在实际中解决问题。这样直接直接将数学公式对应成实际代码，而且可以修改代码，观察结果并及时获取经验； 允许我们和整个社区不断快速迭代内容，从而紧跟仍在高速发展的深度学习领域； 由包含有关技术细节问答的论坛作为补充，使大家可以相互相互答疑并交换经验。 将本书（中英文版）利用教材或参考书的大学 如果本书对你有帮助，请星级（★）本仓库或引用本书英文版： @book{zhang2020dive, title={Dive into Deep Learning}, author={Aston Zhang and Zachary C.