MATLAB源程序，可直接将多组数据进行imf转换。方便实用。

信息处理——数据流程图、程序流程图、系统流程图、程序网络图和系统资源图的文件编制符号及约定

1500种疾病，相应的多维度疾病特征描述，可用于医疗大数据论文研究，适用于自然语言处理、数据挖掘分析、疾病预测

中文自然语言处理数据集

图像处理(image processing)，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。图像处理技术一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。

摘要:本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于人工智能的电缆缺陷检测方法。该方法采集电缆图像以获取电缆区域图像；将电缆区域图像划分为多个电缆子区域，获取每个电缆子区域中像素值为破皮像素值的概率；由概率确认每个电缆子区域中的目标像素值，对目标像素值进行灰度拉伸以得到电缆区域增强图像，对电缆区域增强图像进行阈值分割得到破皮区域。根据概率确认目标像素值，对目标像素值进行灰度拉伸，可以更加有效的对不同区域中的破皮像素点进行拉伸显示，使得针对性更强，破皮缺陷检测更加准确。

【特征工程是什么？】 身高不同的两人，比较体重毫无意义， 但是如果将身高体重加以计算，转化成了BMI指数：BMI=体重/(身高^2) 通过比较这个新创造的特征值，谁胖谁瘦就一目了然了。 这就是特征工程，将原始数据转换为可以更好的、代表预测模型潜在问题的特征，通过分析这个新的特征，可以得到更准确的预测结果。 【特征工程——Python数据分析必备】 脏数据的“清洗剂” 有人说：学会了Python语言，就会做数据分析？ 不一定！ 你拿到的数据样本集，有可能存在这些问题： 如果样本数据存在问题，对数据建模的执行效率会有很大影响，甚至可能会造成模型结果的偏差。 不懂特征工程，数据分析=白忙一场！ 【站内首门！特征工程全解课程】 过去，数字化是企业优化的要点； 而今，数字化成为了企业活下去的关键。 而数据分析应用有多广，特征工程的学习需求就有多大。 不过，大部分课本对于特征工程这一知识点鲜有提及，市面上的课程也少之又少，导致很多人在实际工作或学习中，遇到问题束手无策，严重降低效率。 CSDN全站首发——Python数据处理与特征工程 课程聚焦数据科学中，数据清

含有处理数据集中的脚本文件

数据中台概述、数据中台的核心功能（技术架构、统一采集接入、数据集中处理、数据组织管理、数据全域治理、数据质量管理、数据共享、数据可视化）、主要的关键技术

winform 编写工具，多线程处理数据工具模版，实现多线程异步更新UI等操作