PyTorch中高效的视频数据集加载和增强 作者： 如果您发现该代码很有用，请给存储库加注星标。 如果您完全不熟悉使用torch.utils.data.Dataset和torch.utils.data.DataLoader在PyTorch中加载数据集，建议您首先通过或来熟悉它们。 概述：本示例演示VideoFrameDataset的用法 VideoFrameDataset类（ torch.utils.data.Dataset的实现）用于easily ， efficiently effectively从PyTorch的视频数据集中加载视频样本。 之所以容易，是因为该数据集类可以与自定义数据集一起使用，而无需花费任何努力，也无需修改。 该类仅希望视频数据集在磁盘上具有某种结构，并希望使用.txt注释文件枚举每个视频样本。 可以在下面以及https://video-dataset-loa

不平稳的数据进行预处理，剔除趋势项，程序中有两种方法

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’/‘

Matlab Hill代码概述 该存储库存储与MicroMet / SnowModel / HydroFlow模型的预处理/后处理文件有关的脚本。 有关建模套件的更多详细信息，请参见手稿。 Matlab的 GEE_to_snowmodel.m-此脚本将从Google Earth Engine获取输出，并将其转换为SnowModel所需的文件格式。 请查看该文件顶部的注释。 arcgridwrite.m-GEE_to_snowmodel.m调用此脚本是为了写出ESRI ASCII网格。 Google Earth Engine define_sm_inputs.js 您需要在Google Earth Engine帐户中注册才能运行这些脚本。 如果您还没有帐户，可以注册一个。 在GEE中，在左侧工具栏中，从红色下拉框中选择“新建”-“文件”。 输入路径，文件名和描述。 在代码编辑器（GEE的中上部面板）中，粘贴Github中提供的define_sm_inputs.js文件中的内容。 点击“保存” 点击“运行”。 此时，您可以浏览右侧工具栏中的三个选项卡（“检查器” /“控制台” /“任务”）

EXEC-2-C是一个反汇编到 C 的软件,包含以下文件 - E2A.EXE - 反汇编 - A2APARSE.EXE - 汇编预处理 - E2C.EXE - 转换 A2A.EXE 的结果到 pseudo-C - ENVMNU.EXE - 前几个文件的集成环境 最简单的使用方法是运行 ENVMNU, 如果你想使用参数就在DOS命令行上运行 e2a, a2aparse, & e2c的用法 -------------------------- [path] e2a [-p#] [-l#] [-r#] [-s#] [-h hdr] [-t] [-a] [-e] [-o out_file] file ----------------------------------------------------------------------------- e2a的参数: -p# ........... 处理遍数 (例: -p5) -l# ........... 标号数 (例: -l500) -r# ........... 过程数 (例: -p500) -s# ........... 段数 (例: -p500) -h hdr ........ 头 (例: -o "header 1") -t ............ 输出 LST 格式 -a ............ 输出 ASM 格式 -e ............ 带接口 -o out_file ... 输出文件名 (例: -o file-name) file .......... 输入文件名 (例: .exe or .com file) [path] a2aparse file ,[out_file] -------------------------------- a2aparse的参数: file .......... 输入文件名 out_file ...... 输出文件名 .cod - |\ .r - | > 输出文件 .glb - |/ [path] e2c [-p] [-e] [-d] [-?] [-a] file [out_file] --------------------------------------------------- e2c的参数: -p ............ 包含页 -e ............ 带接口 -d ............ 删除A2Aparse结果 -? ............ 打印信息 -a ............ 处理函数调用 file .......... 输入文件 .cod .r .glb out_file ...... 输出文件

数据集 此存储库包含用于下载，预处理和数字化流行的机器学习数据集的脚本。 在整个项目中，我通常会发现自己重写了相同的代码行以标准化，规范化或其他化数据，对分类变量进行编码，解析出要素的子集以及其他杂项。 为了减轻重复使用的麻烦，此存储库使用了模板样式的定义，该定义用于应如何解析数据集，而库则负责其余部分。 对于加载数据，它支持numpy.genfromtxt可以使用和arff任何内容（来自 ）。 为了处理数据，在utils/scale.py和utils/preprocess.py有许多流行的scikit-learn preprocessing转换器的包装器。 主要的魔力可以在utils/handler.py找到； 在底部，提供了示例模板。 参数为： 争论 描述 header 标题行是否存在（将被删除） include 只加载指定的列 label 标签索引 norm unit

肌电信号处理、相关的带通滤波、特征提取以及预处理降噪

DEM数据的预处理与不同格式DEM数据的建立

诸如TorchIO之类的工具是使用深度学习技术的医学AI研究成熟的征兆。 政策总监Jack Clark（）。 包 文件 建立 覆盖范围 码 笔记本电脑 社会的 原版的 （参加） TorchIO是一个Python软件包，其中包含一组工具，可在用编写的深度学习应用程序中有效读取，预处理，采样，增强和写入3D医学图像，包括用于数据增强和预处理的强度和空间变换。 变换包括典型的计算机视觉操作，例如随机仿射变换，以及特定领域的操作，例如，由于或像而引起的强度伪像的仿真。 该软件包受到NiftyNet的极大启发，NiftyNet。 学分 如果您喜欢此存储库，请单击“星号”！ 如果您使用此软件包进行研究，请引用以下文章： BibTeX条目： @article { perez-garcia_torchio_2020 , title = { {TorchIO}: a {Python} library for efficient loading, preprocessing, augmentation and patch-based sampling of medi

精品版基于MATLAB R语言 SAS SPSS软件的 数据分析与挖掘实战 完整课程PPT课件 第4章 （共32页）数据预处理.