随机森林 这是 Spark 上随机森林算法的分布式实现。 这与 mllib 中可用的相同算法的实现不同。 在 mllib 中，随机森林算法是通过明智地拆分数据实例来实现的。 此实现是通过明智地拆分数据特征。 这种实现对于具有许多特征的数据非常有用。 我也做了一些即兴创作，删除了一些在这种实现方法中可以避免的类。 一个重要的改进是：现在，randomForest 的用户不需要提供 categoricalFeatureInfo（关于哪些是连续特征，一个分类特征包含多少类别的信息）作为输入。它现在被转换为一个 Option 这个实现会自动检测哪些是连续特征连续特征以及当 categoricalFeatureInfo 在用户输入中被指定为 None 时，分类特征包含多少个类别。

语音识别中dtw算法详解,用于声纹识别时非常有用

在Python编码存储库中进行无人机图像编辑 定制开发的python代码供各种无人机成像应用程序使用，例如将DNG（RAW）无人机图像批量转换为JPEG或PNG，使用去马赛克的rawpy库功能，伽玛系数校正和使用skimage库进行演示彩色图像中的直方图直方图均衡化以创建更好的对比度和深度。 该存储库还增加了用于生成JPG和DNG格式的全景合成图像的编码，这是高清航空图像中非常有用的技术，并且在Python的OpenCV图像拼接功能中使用了SIFT算法。 这些规范开放供教育和示范用途以及非营利组织使用。

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FM24CL04读写驱动程序，网上很难找到的

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都是一些基础知识，适合初学者使用，里面还有一些实际的案例。