纳帕里 python的多维图像查看器 napari是用于Python的快速，交互式，多维图像查看器。 它设计用于浏览，注释和分析大型多维图像。 它基于Qt （用于GUI）， vispy （用于基于GPU的高性能渲染）和科学的Python堆栈（ numpy ， scipy ） scipy 。 我们正在公开开发napari ！ 但是该项目处于Alpha阶段，每个发行版仍可能会有重大更改。 您可以跟踪此存储库上的进度，在我们发布新版本时对其进行测试，并提供想法和代码。 我们正在制作，但您也可以通过以下内容快速入门。 安装 要安装哪个发行版 如果您想回馈napari代码库，则需要从源代码安装：请参阅“部分。 如果您不想将napari用作python代码，而仅将其用作GUI应用程序，则捆绑的应用程序是最简单的安装方式。 这也是不需要python知识即可与napari一起使用的唯一方法，请参阅

多维k-means聚类算法java简单实现，导入运行KmeansTest.java可看到结果 多维k-means聚类算法java简单实现，导入运行KmeansTest.java可看到结果

用外点法解决多维有约束优化问题，其中运用牛顿法进行迭代

分段线性时间规整 此存储库包含用于时间扭曲多维时间序列的研究代码。 它是作为以下手稿的一部分开发的，该手稿着重于对大型神经记录的分析（尽管此代码也可以应用于许多其他数据类型）： 。 威廉姆斯AH，普尔B，马埃斯瓦拉纳森N，达瓦勒AK，费舍尔T，威尔逊CD，布兰恩神经元。 105（2）：246-259.e8 该代码适合具有线性或分段线性变形函数的时间变形模型。 这些模型比经典的算法更受约束，因此不太容易过度拟合具有高噪声水平的数据。 这在下面的综合数据中得到了证明。 简而言之，一维时间序列是在多次重复（试验）中测量的，呈现出相似的时间分布，但每次试验均具有随机抖动。 仅对试验进行平均，就无法很好地描述典型的时间序列（底部为红色轨迹）。 线性时间扭曲模型可以识别出更好的原型轨迹（标记为“模板”），同时考虑到每个具有扭曲函数（底部为蓝色到红色线性函数）的时间转换。 右侧显示了基于DTW的非线

附带了150个4维数据，300个9维数据，68040个9维和16维数据，以文件的方式输出结果。

VB多维数组排序源码

saiku源码，Saiku是一个模块化分析套件，提供轻量级OLAP，易于嵌入，可扩展和可配置。Saiku RESTful服务器连接到现有的OLAP系统，通过我们基于轻量级JQuery的前端为用户友好，直观的分析提供支持。

用于高频时间序列的多维LSTM 使用多维LSTM神经网络创建股票远期收益预测。 预测结果

演示 开始： PyQt5，3.3以上的cv2，hyperlpr 暂时不提供车型识别与颜色分类的模型 下载 ，并保存到yolo目录下 介绍 模型采用opencv DNN模块读取，所以确认你安装了包含DNN模块版本（3.3以上）的cv2 车辆定位采用darknet yolov3在coco数据集上的预训练模型 车牌识别采用开源的hyperlpr： : 视频播放界面基础： : 去做 连接KNN做颜色识别

RowspanTool js实现table行合并组件 支持多列、多维、不规则列顺序、指定起始行 默认配置 tbody:'tbody',//表jq选择器 tr:'tr',//行jq选择器 td:'td',//单元格jq选择器 startRow:0,//起始行(0则自动获取) 起始值:1 endRow:0,//结束行(0则自动获取) 起始值:1 columnNumArr:[]//需要合并的列索引组，按设置的顺序生成对应维度,可以4,2,3,1不规则的顺序 起始值:1 使用实例 //对第3,4列分别进行合并 RowspanTool.run({ tbody:'#tb-1 tbody', columnNumArr:[3,4] });