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2022-10-28 20:04:32
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QTreeWidget类是一个方便的类,它提供了一个标准tree小部件与一个典型的基于项目所使用的接口类似QListView Qt 3类。这个类是基于Qt的模型/视图的体系结构,使用一个默认的模型项目,每一个都是一个QTreeWidgetItem。 开发人员不需要模型/视图框架的灵活性可以使用这个类来创建简单的分层列表。更灵活的方法是结合QTreeView标准项目模型。这允许存储的数据是与它的表示分离。 在其最简单的形式,一个tree小部件可以构建在以下方式
2022-10-28 18:40:37
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算法没想象中那么难，只要系统学过，算法几乎就等同与脑筋急转弯。
这次，利用额外的数据结构，优雅地将二叉树进行按层遍历。
看完后，你会觉得原来算法这么简单。
2022-10-28 18:03:55
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模型包含xgboost，lightgbm等模型，
最后结果进行了stacking模型融合，预测模型
包含数据集、代码，以及运行结果
可以学到数据接入、特征工程、模型训练，模型预测，模型融合以及结果输出，代码基于python，储存于jupyter notebook
2022-10-28 17:05:16
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relation-graph
这是一个Vue关系图谱组件，可以展示如组织机构图谱、股权架构图谱、集团关系图谱等知识图谱，可提供多种图谱布局，包括树状布局、中心布局、力学布局自动布局等。
这个项目使用典型的vue编程方式，代码简单易懂。如果需要实现一些自定义的高级功能，你可以直接使用源码作为一个component放到你的项目中去用，轻松、任意的修改。
详细使用方法、配置选项、在线demo，以及可视化的配置工具，可以访问这个网址：
快速使用：
npm install --save relation-graph
<RelationGraph ref="seeksRelationGraph" :options="graphOptions" :on-no
2022-10-28 15:40:58
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使用matlab的struct结构，建立一个八叉树
2022-10-27 16:54:32
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传统数据挖掘方法不能清晰描述医学图像的特征信息和高分辨属性。为解决上述问题，提出一种基于决策树的海量医学图像数据挖掘方法。分析图像的简化属性分裂特点，并通过引入矫正函数的方式定义决策树分类堆，完成海量医学图像挖掘决策树分类规则的确定。在此基础上，利用医学图像目标识别和灰度直方特征提取结果，确定局部数据的挖掘引子，完成基于决策树的海量医学图像数据挖掘方法研究。模拟方法运行环境设计对比实验结果表明，与传统数据挖掘方法相比，应用基于决策树的海量医学图像数据挖掘方法后，医学图像特征信息、高分辨属性的描述清晰程度均得到20%左右的提升。
2022-10-26 20:57:28
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决策树分类作为一种基于空间数据挖掘的知识发现的监督分类方法，它通过决策学习过程得到分类规则并对遥感影像进行分类，突破了以往分类树或分类规则的构建要利用分类者的生态学和遥感先验知识的确定。我们以C5.0算法为基础，通过算法改进，创建了适用于遥感影像分类的决策树算法GLC树，并依托C#+ArcEngine平台设计实现了GLC_Info v1.1，现在增加了多线程，提高了处理效率，更新至1.2版本。该软件以GLC分类器为核心，不仅提供了基于像元的遥感影像分类功能，而且可以在ENVI或者eCognition分割结果的基础上实现遥感影像面向对象自动分类。和以往分类中手动建立规则集相比，该软件通过决策树学习的方式建立规则集，不仅提高了效率，而且大大降低了对操作员的要求。另外该软件还提供了一些辅助分类以及统计分析功能，比如任意图形的加权Voronoi图。
同时笔者兼职提供AE定制开发，各类数据挖掘算法实现，如有需要，请联系QQ406803725
2022-10-26 10:00:57
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