最近要做个遥感相关的小系统，需要波段组合功能，网上找了可以使用ArcGIS安装时自带的arcpy包，但是Python3.7不能使用现有ArcGIS10.2版本，也不想再装其他版本，所以只能自己想了个办法解决。不过有点笨啊。 思路是： 1.读取需要组合遥感影像波段（此处用OLI）   2.创建数组，把读取的波段按序放进去   3.写入文件，写成tif多波段数据 上代码： from osgeo import gdal import os import numpy as np class GRID: #读图像文件 def read_img(self,filename): datas

python实现决策树（CART算法），使用西瓜数据集，参考《机器学习》和统计学习方法实现决策树算法。

在研究JPEG压缩编码对图像数据压缩的基本原理的基础上，设计了JPEG图像压缩算法程序实现流程，利用 Python语言对程序进行了编写，并实现了对压缩质量进行控制，验证了JPEG压缩编码对图像数据压缩的可行性。

5-机器学习系列（5）：卷积神经网络CNN之--原理及python实现1

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功能描述 1. 每个电梯里面设置必要功能键：如数字键、关门键、开门键、上行键、下行键、报警键、当前电梯的楼层数、上升及下降状态等。 2. 每层楼的每部电梯门口，应该有上行和下行按钮和当前电梯状态的数码显示器。 3. 五部电梯门口的按钮是互联结的，即当一个电梯按钮按下去时，其他电梯的相应按钮也就同时点亮，表示也按下去了。 4. 所有电梯初始状态都在第一层。每个电梯如果在它的上层或者下层没有相应请求情况下，则应该在原地保持不动。

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由于现实世界中并不能获取全部的state以及全部的action，因此值迭代方法在很多问题上还是会有局限性。这时用到的就是Q Learning方法了

此资源python实现Yolov7 ，有比较完整的注释，帮助读者可以轻松地读懂代码 里面有readme文件可以帮助读者找到相应的博客，相应的bilibili、github 适用于对Yolo有一定了解的人，对Yolov3\v4\v5等等的结构都有一定了解的人。适用于各个方面，帮助读者从代码层面更加细致地了解算法。

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