python离线安装包，亲测可用

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MRI强度归一化 使用提出的方法对多通道MRI图像进行强度归一化 。 在原始论文中，作者提出了一种从一组MRI图像中学习一组标准直方图界标的方法。 这些地标然后用于均衡图像的直方图以进行归一化。 在学习和转换中，直方图都用于查找强度界标。 在我们的实现中，界标是根据强度的总范围而不是直方图来计算的。 这个怎么运作： 规范化分两个步骤进行： 学习界标参数： 从一组训练图像中，使用功能learn_intensity_parameters来学习界标参数。 强度参数ì_min和i_max必须由用户设置。 这两个值确定了标准强度标度的最小和最大强度。 methodT= 'spline'; % or

随机森林图像matlab代码单类直方图模型 实现单类直方图模型和Texton模型进行图像分割 使用基于Texton的单直方图类模型（SHCM）作为节点测试，使用随机森林对图像进行分割 该代码是“人工智能”项目的一部分，该项目<由rohanj和mridulv @ IIT Kanpur开发> SHCM和Texton Map代码的自述文件 要了解如何使用这些文件，请参阅相应文件夹中的它们各自的自述文件。 texton文件夹中的文件用于构建文本框shcm文件夹中的文件用于为每个单独的类构建shcm 要运行F. Schroff发布的代码，请执行以下操作： 从下载MSRC-21数据集下载：-它必须包含文件：> UID_train.txt->要用于训练的文件列表> UID_test.txt --->要用于测试的文件列表>原始图像存储在Images文件夹中> groundtruth图像存储在GroundTruth文件夹中 在运行matlab代码之前，请运行make文件以构建mex文件，该文件将用于计算HOG功能和构建决策树。 >请注意，matlab代码占用大量内存，因此您可能需要在每次运行训练代码时将

mpi-直方图 使用 MPI 生成数字的直方图。 目前这些数字是用 rand() 生成的，并且具有近似均匀的分布。 ＃用法 编译 mpicc histogram.c -o histogram 跑步 mpiexec -n ./histogram 示例输出 无关 :shortcake: 原来这是我的第 100 个 GitHub 存储库，所以我给自己留了一块蛋糕。 自己干得好。 :shortcake:

定向直方图HOG：此算法计算图像局部区域中梯度方向的出现并在图像中可视化

银行营销数据分析 要求 Python 2.7 脾气暴躁> = 1.14.2 Matplotlib> = 2.2.0 熊猫> = 0.22.0 Scikit-Learn> = 0.19.1 描述 银行营销数据集是从葡萄牙语的一家银行机构的直接营销活动中收集的。 营销活动可以理解为打给客户的电话，说服他们接受他们向其银行存入定期存款。 每次通话后，他们被记为否-是客户未存入保证金，是-是通话中接受接受存入的客户。 该项目的目的是根据客户的信息预测应召客户是否愿意存入定期存款。 该项目考虑的银行营销数据集仅占全部可用数据集的一小部分（10％）。 该数据集包含约4119行数据，其中包含19个功能部件和1列Class信息。 数据集的主要问题是： 需要进行预处理以填充数据集中的未知值 需要进行预处理以决定分类数据和连续数据的使用 数据是类别不平衡的（与类别0的数量（否）相比，类别1

稀有的 文件扫描器/正则表达式提取器和实时摘要。 支持各种基于CLI的图形和度量格式（直方图，表格等）。 特征 多种汇总格式，包括：过滤器（如grep），直方图和数值分析 文件全局扩展（例如/var/log/*或/var/log/*/*.log ）和-R 可选的gzip解压缩（带有-z ） 跟随-f或重新打开跟随-F （使用--poll进行轮询） 忽略与表达式匹配的行 汇总和实时摘要（不必等待所有数据被扫描） 多线程读取，解析和聚合 颜色编码的输出（可选） 管道支持（stdin用于读取，stdout将禁用颜色），例如。 tail -f | rare ... 安装 版本说明：除了您的标准操作系统版本外，还有一个额外的pcre构建，比go的re2实现快4倍。 为了使用此功能，必须确保已apt install libpcre2-8-0 （例如apt install libpcre2

力扣最大面积直方图中最大的矩形 给定 n 个非负整数表示直方图的条形高度，其中每个条形的宽度为 1，求直方图中最大矩形的面积。 上面是一个直方图，其中每个条的宽度为 1，给定高度 = [2,1,5,6,2,3]。 最大的矩形显示在阴影区域中，其面积 = 10 单位。 实现 1：O​​(n^2) class Solution { public int largestRectangleArea ( int [] heights ) { if (heights == null || heights . length == 0 ) return 0 ; int area = heights[ 0 ]; for ( int i = 0 ; i < heights . length; i ++ ) { int minHeight = heights[i]; area = Math . max(area, heights[i]); for ( int j = i + 1 ; j < heights . length; j ++ ) { minHeight = Math . min(minHeight