无监督异常检测库 可用算法: 神经网络 神经网络 LOF(以scikit-learn软件包提供) COF INFLO 环形 LOCI 阿罗西 克洛夫 微博 数码相机 CMGOS HBOS 前列腺癌 CMGOS 一类SVM(可在scikit-learn软件包中获得) @作者Iskandar Sitdikov
2024-09-04 10:09:36 6KB python clustering kmeans unsupervised-learning
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Java可以通过调用Python的YOLO ONNX模型实现AI视频识别,支持YOLOv5、YOLOv8和YOLOv7,这包括了预处理和后处理步骤。在Java中实现目标检测和目标识别,可以集成实时流传输协议(RTSP)和实时多媒体传输协议(RTMP)等功能,使得整个系统更加强大和灵活。首先,Java应用可以通过调用Python的YOLO ONNX模型来实现视频中的目标检测和识别。YOLOv5、YOLOv8和YOLOv7是流行的目标检测模型,它们在不同场景下表现出色,Java可以通过调用这些模型来实现视频中目标的识别和跟踪。其次,Java应用可以集成实时流传输协议(RTSP)和实时多媒体传输协议(RTMP)功能,这使得Java应用可以直接处理实时视频流数据,实现对实时视频的目标检测和识别。这样一来,Java应用可以直接从实时视频流中提取图像数据,送入YOLO ONNX模型进行处理,实现对视频中目标的识别和跟踪。在整个流程中,Java应用可以进行预处理和后处理步骤,例如对图像进行缩放、裁剪、灰度化等预处理操作,以及对YOLO模型输出进行解析、筛选、可视化等后处理操作,从而提高目标检测和识别
2024-09-03 21:24:41 173MB java python 人工智能
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Python使用FastAPI
2024-09-03 14:34:35 16KB
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Python数据清洗
2024-09-03 14:32:58 15KB
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Python使用spaCy
2024-09-03 14:12:33 16KB
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Python机器学习基础
2024-09-03 13:51:23 15KB
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Python使用Matplotlib
2024-09-03 13:07:48 15KB
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Python使用NLTK
2024-09-03 12:41:11 15KB
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《穆雷奇的Python编程(2016版)》是一本专为初学者和有一定经验的程序员设计的Python编程教程。这本书详细介绍了Python语言的基础和高级特性,旨在帮助读者全面掌握这一流行的编程语言。 书中从Python的安装开始,讲解如何在不同操作系统上配置开发环境,包括设置Python路径、安装集成开发环境(IDE),如IDLE或PyCharm,以及使用版本控制工具Git。这些基础知识对于任何开发者来说都是至关重要的,它们为后续的学习提供了稳定的开发平台。 接着,书中深入浅出地介绍了Python语法基础,包括变量、数据类型(如整型、浮点型、字符串、布尔型和复数)、运算符、流程控制(条件语句和循环结构)、函数的定义与调用。这些内容构成了编程的基本元素,读者通过学习可以编写简单的程序解决实际问题。 进一步,书中详细讨论了Python的高级特性,如模块和包的导入与管理,异常处理,面向对象编程(类与对象、继承、封装和多态),以及文件操作。这些都是Python编程中不可或缺的部分,掌握了这些,开发者能够编写更复杂、更具扩展性的代码。 此外,《穆雷奇的Python编程》还涵盖了函数式编程概念,如高阶函数、闭包和装饰器,这在现代Python开发中非常常用,尤其在处理数据和优化代码效率时。同时,书中的单元测试和调试章节,教导读者如何确保代码的质量和可靠性。 在数据库编程方面,书籍讲解了如何使用Python连接和操作SQL数据库,如SQLite和MySQL,这在web开发和数据存储中非常实用。此外,书中还介绍了Python的网络编程,包括HTTP请求和响应,以及套接字编程,为网络应用开发打下基础。 书中提到了Python在数据分析和科学计算领域的应用,如使用NumPy、Pandas和Matplotlib等库进行数据处理和可视化。这些内容对于数据科学家和分析人员尤其有价值。 《穆雷奇的Python编程(2016版)》全面覆盖了Python编程的各个方面,无论你是初学者还是希望提升技能的开发者,都能从中受益匪浅。通过阅读这本书,你可以逐步掌握Python编程技术,进而参与到各种类型的项目开发中去。
2024-09-03 06:47:23 100.39MB Murach's Python Programming
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【QSM技术详解】 定量磁化图(Quantitative Susceptibility Mapping,QSM)是一种用于磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging, MRI)的高级分析技术,它能够提供组织磁性特性(如铁含量和组织结构)的定量信息。在MRI中,QSM通过揭示磁场扰动来揭示生物组织的内在磁性特性,对于神经科学研究、疾病诊断和治疗监控具有重要意义。 【qsm-tools软件包】 "qsm-tools"是一个专门为QSM处理设计的开源软件包,它支持Python和MATLAB两种编程语言。这个工具集提供了完整的QSM处理流程,包括数据预处理、反演算法应用、去噪和后处理等步骤,使得研究人员和临床医生能够轻松获取和分析QSM图像。 1. **Python模块**:Python是数据科学和计算领域广泛使用的语言,qsm-tools的Python实现使用户能够利用其强大的生态系统进行数据管理和分析。该模块通常包含数据读取、预处理函数(如头部校正、去除磁场背景)、QSM重建算法(如基于迭代的方法)以及结果可视化功能。 2. **MATLAB接口**:MATLAB以其丰富的图像处理和数学运算库而知名,qsm-tools的MATLAB版本提供了与Python类似的功能,适合那些熟悉MATLAB环境的用户。其可能包括专门优化的算法实现,以提高计算效率。 【核心QSM处理步骤】 1. **数据采集**:在MRI扫描中,获取含有频率偏移信息的k空间数据,这些数据反映了磁场的不均匀性。 2. **预处理**:包括头部运动校正、磁场背景的去除(如使用水或空气信号作为参考)以及信号标准化等步骤。 3. **磁场倒影(Field-to-Image Mapping, FIM)**:将k空间数据转换为体素级的磁感应强度图像。 4. **去噪**:应用各种去噪算法,如基于稀疏表示的去噪,以提高图像质量。 5. **反演算法**:通过求解泊松方程,从磁感应强度图像恢复组织的磁化率分布,如迭代最小二乘法或基于物理模型的方法。 6. **后处理**:包括去除脑外结构、平滑滤波、标准化和可视化等,以得到最终的QSM图像。 【qsm-tools-master内容】 在"qsm-tools-master"压缩包中,包含了qsm-tools的源代码、示例数据、文档和安装指南等。用户可以通过阅读文档了解如何配置和运行软件,使用示例数据进行测试,从而快速上手。此外,源代码部分展示了具体的算法实现,对理解QSM处理过程和技术细节非常有帮助。 qsm-tools为研究者和医疗专业人员提供了一套全面的QSM解决方案,使得他们能够深入探索组织的磁性特性,推动MRI在生物医学领域的应用。无论是Python爱好者还是MATLAB用户,都能在这个开源项目中找到适合自己处理QSM数据的工具。
2024-09-02 17:45:46 3KB python matlab
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