analysys_meat_consumption_lung_cancer_deaths_罗马尼亚 该实验试图确定罗马尼亚在过去28年中的人均肉食消耗量与肺癌死亡人数之间是否可以建立相关性。 输入包括两个数据集，一个数据集涉及癌症死亡的类型，一个数据集涉及人均每种类别的肉类消费量（家禽，猪肉等）。 输出包括一个新创建的数据集，该数据集基于输入数据中的已处理数据，并具有两个可视化视图，可以帮助我们检查相关性是否存在，并进行解释。

socket网络编程，能够实现定长数据处理和变长数据处理。

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该程序可以作为误差数据处理的C语言模板程序，只需改变相应的数据即可实现大量数据的误差处理。

环境：win 10 ,python 3.7.7 ,opencv 3.4.2(通过: conda install opencv 安装) ，可以直接批量把你文件下（只存在图片格式或者子文件夹）的所有图片灰度化，存到该文件夹下的一个文件夹下。如果出现编码错误，建议把路径’\‘改成’/‘

KPCA降维处理，完整的运行程序，包括数据和参考文献

GB-T 1526-1989 信息处理 数据流程图、程序流程图、系统流程图、程序网络图和系统资源图的文件编制符号及约定.pdf

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matlab无量纲化处理数据代码rf-mono-matlab 这个 repo 包含 Matlab 代码，用于计算能源高效的感受野，以对图像数据集进行编码。 在这段代码进入 GitHub 之前，它出现在我的实验室网站上。 这组最小的 MATLAB 函数将建立一个简单的神经网络来学习感受野。 这些感受野最小化了一个能量函数，它涉及 a) 图像块重建误差，b) 绝对放电率的总和，c) 绝对突触强度的总和。 我们没有明确地这样做，但这可以在贝叶斯框架内解释，其中对突触和放电率的约束代表了参数的一些先验分布。 DATA.mat包含近 50,000 个 16×16 像素图像块的样本，这些样本是从 van Hateren 图像数据库（似乎不再在线提供，但可能在其他地方镜像）中随机采样的。 您当然可以制作自己的一组图像样本，并且代码将适用于您提供的任何大小的图像补丁。 尽管它假设图像块是方形的。 引用我们 此代码是这些论文中使用的代码的最小工作示例。 如果您使用此代码，请引用这两篇论文。 谢谢！ Vincent B、Baddeley R、Troscianko T、Gilchrist I，(2005)