需求背景 进击的Python 随着人工智能的兴起，Python这门曾经小众的编程语言可谓是焕发了第二春。 以tensorflow、pytorch等为主的机器学习／深度学习的开发框架大行其道，助推了python这门曾经以爬虫见长（python粉别生气）的编程语言在TIOBE编程语言排行榜上一路披荆斩棘，坐上前三甲的宝座，仅次于Java和C，将C++、JavaScript、PHP、C#等一众劲敌斩落马下。 当然，轩辕君向来是不提倡编程语言之间的竞争对比，每一门语言都有自己的优势和劣势，有自己应用的领域。 另一方面，TIOBE统计的数据也不能代表国内的实际情况，上面的例子只是侧面反映了Py

最近由于项目的需要，将最小二乘法的java代码转换成了python。

canny算子、sobel算子边缘检测的python代码实现

拉格朗日插值Python代码，用于处理Excel中数据缺失。简单的算法

本书作者BrettSlatkin以使用场景为主导的精练教学方式，汇聚了59条优秀的实践原则、开发技巧和便捷方案，并以实用的代码范例来解释它们。作者根据自己在Google公司多年开发Python基础架构所积累的经验，揭示了Python语言中一些鲜为人知的微妙特性，并给出了能够改善代码功能及运行效率的习惯用法。通过本书，你能够了解到解决关键编程任务所用的技巧方式，并学会编写易于理解、便于维护且利于改进的代码。

计算机视觉的实验，Python写的代码，萌新代码，勿喷，仅仅只是方便没时间写实验的朋友，直接用python打开就能运行

MATLAB血氧处理代码挑战2012 Python代码解析PhysioNet Challenge 2012中的数据。 PhysioNet 2012的挑战集中在鼓励开发重症监护病房患者的死亡率预测模型。 提供了带有时间戳记的多个测量值的观察结果，目的是预测医院内的死亡率。 任何机器学习项目的很大一部分都是数据预处理。 笔记本prep-data.ipynb将原始PhysioNet 2012数据转换为每位患者一行。 这是通过将多个简单的特征提取步骤独立地应用于每个测量时间序列来完成的，例如提取第一心率，第一血压等。 该代码还根据生理限值对数据进行预处理，以消除异常值（您不能使血压为负值，氧饱和度不能超过100％，依此类推）。 此处使用的逻辑已在我们的会议论文中应用：。 我们的参赛作品在比赛中得分最高，其中得分1定义为敏感性/阳性预测值中的最小值。 该代码最初是用MATLAB编写的，但幸运的是，此Python代码是忠实的复制品。 下载数据 为了方便起见，已处理的数据集可在中获得。 如果您在研究或其他方面使用这些数据，请务必感谢PhysioNet 2012挑战赛的组织者： @article{si

二元线性回归，读取txt数据，三维可视化，注意读取数据时预处理很重要。

cwt原始码MATLAB CWT 用于实现连续小波变换的Python代码。 该实现基于Wavelet工具箱中cwt的MATLAB版本中的源代码。 我发现大多数Python中的CWT实现仅输出转换的实部，这在大多数情况下没有用。

OpenFace_FeatureExtraction Python代码提取和处理开放特征 敞开式安装程序（在Linux上）： sudo apt-get update sudo apt-get install build-essential sudo apt-get install g++-8 sudo apt-get install cmake sudo apt-get install git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libdc1394-22-dev wget https:/