介绍 极简后台管理系统是一个后台管理系统的基础模板，定义好实体类即可自动生成其他所有前引用代码。采用前拆分分离进行开发，全部使用Rest风格API进行数据传递。快速开发，专注于业务代码编写。 写好实体类后启动项目，即可自动建表，可在前端页面生成实体类相关的代码，生成后分别放到前该项目里，重启项目，此实体的增减改查功能已完善，然后开始真正业务代码的编写。 参考文档 视频教程 正在录制中...

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根据无线传感器网络中硬件节点射频功率一定,减少通信次数就可降低节点能耗这一特点,提出一种基于最少跳数的路径寻优算法,该算法可自主找到从Sink节点到目标节点间跳数最少的通信路径,为网络查询或基于事件的消息快速响应提供最优路由。与经典的路由算法相比,消息传输的跳数最少,减少了节点通信次数,有效降低通信能耗。在由TelosB节点构建的实际网络中的运行结果表明,该算法实现方便、占用资源少、运行高效,能较好适应网络拓扑变化。

多点最优最小熵解卷积调整Geoff McDonald (glmcdona@gmail.com) 的代码，2015 McDonald、Geoff L.和赵青。 “多点最优最小熵解卷积和卷积修复：应用于振动故障检测。” 机械系统和信号处理 82 (2017)：461-477。 有关该论文的 PDF 版本，请参阅我的博客： http : //www.split-code.com/rotation.html 多点最优最小熵解卷积 (MOMEDA) 计算算法。 这提出方法求解用于从信号中解卷积周期性脉冲序列的最优解。 最适合应用于从振动信号到去卷积的旋转机器故障与许多齿轮和轴承故障相关的脉冲式振动。 此上传包括用于基础解卷积的“momeda”和用于绘图的“momeda_spectrum” 光谱。 通常，此光谱将在对应于临界值的周期处产生峰值频率，以及由此产生的幅度可以被跟踪以监视机器组件的运行状

请放心下载，本人代码亲测有效！因为本人正在学习神经网络，所以需要用这个数据集进行神经网络的调试，亲测有效。如有问题，请及时联系本人！

MRMR mrmr （最小冗余）是一种“最小最佳”特征选择算法，这意味着在给定（少量）特征的情况下，它试图找到能够提供最佳分类的特征集。 如何安装 您可以通过以下方式在您的环境中安装mrmr ： pip install git+https://github.com/smazzanti/mrmr 如何使用 您有一个由数字变量（ X ）和一个系列（二进制或多类）目标变量（ y ）组成的数据框。 您希望选择K个要素，以便它们具有最大的相关性，但又要使彼此之间的冗余度尽可能小。 from mrmr import mrmr_classif from sklearn.datasets import make_classification # create some data X, y = make_classification(n_samples = 1000, n_features = 50,

显著性目标检测算法

本文提出了一种在组织病理学图像中自动进行形态学描绘和细胞核分析的新方法。 结合初始分割信息和凹度测量，该方法首先将核簇分割为单个片段，避免了由比例约束的拉普拉斯高斯滤波引入的分割误差。 之后，引入核边界-标记证据计算，以在精细分割过程之后描绘单个对象。 然后，通过具有最小描述长度原理的周期性B样条对获得的证据集进行建模，从而在核结构的复杂性与其荧光信号的覆盖范围之间实现了实用的折衷，以避免拟合结果和拟合结果过拟合。 该算法计算效率高，并且已经在合成数据库以及45个真实的组织病理学图像上进行了测试。 通过将提出的方法与几种最先进的方法进行比较，实验结果表明了我们方法的优越识别性能，并指出了分析核形态内在特征的潜在应用。

最小React React + TypeScript + SCSSの最小构成を1から构成してみた

图像分割是图像分析中最关键的任务之一。 阈值确定无疑是最受欢迎的细分方法之一。 在阈值方法中，最小交叉熵阈值（MCET）由于其简单性和阈值的测量精度而被广泛采用。 尽管在二级阈值化的情况下MCET是有效的，但是当涉及多级阈值以穷举搜索多个阈值时，MCET会遇到昂贵的计算。 提出了一种基于遗传算法的改进方案，用于多级MCET中固定阈值的选择。 该方案使用递归编程技术来降低多层MCET中目标函数的计算复杂性。 然后，提出了一种遗传算法来搜索几个接近最优的多级阈值。 根据经验，通过穷举搜索，我们的方案获得的多个阈值与最佳阈值非常接近。 在各种图像上对该方法进行了评价，实验结果表明了该方法在真实图像上的有效性和可行性。