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psf的matlab代码用于荧光显微镜的快速，精确的三维点扩展函数计算 ，和， J. Opt.。 Soc。 是。 A ，34（6），第1029-1034页，2017。 这组代码是基于Gibson-Lanni模型的荧光显微镜中3D PSF模型的快速近似。 有关详细信息，请参见。 快速逼近电流逼近可以比最先进的511x511x255尺寸工具快498倍。 请注意， PSF Generator使用具有多线程的Java语言，而建议的PSF Generator使用没有任何编译例程的纯Matlab。 建议方法的用法 如果未分配显微镜参数，则将加载默认设置，有关详细信息，请参见MicroscPSF。 params.size = [256 256 128]; tic; PSF = MicroPSF(params); toc 图形用户界面 甚至更快？ 最后的插值步骤是使用mex文件实现的，可将时间成本降低50％。 cd Utilities mex transformation.cpp params.size = [256 256 128]; params.fastcom = 1; tic; PSF = M

审稿人＃2 该工具启动一个简单的图像服务器，使您可以使用Web浏览器快速翻阅本地目录中的图像文件。 此外，它还可以选择显示可自定义的表单，您可以在其中记录笔记或回答有关每个图像或一组图像的问题。 用例示例： 手动管理/审查下一代测序数据可视化图像，例如为短串联重复基因座生成的图像 机器学习训练集创建 查看旧照片 特征 使用Web浏览器浏览许多本地图像文件的简单方法 搜寻顶层目录以查找.png，.jpeg或.svg图像文件 顶级网页列出了所有图像 每个图像页面都会显示图像，可选的可自定义表格，您可以在其中记录笔记或回答有关图像的问题，以及下一页/上一页链接 使用子目录对图像进行分组-在同一子目录中找到的所有图像都将显示在同一图像页面上。 此外，可以有选择地将reviewer2_metadata.json文件添加到子目录中，并提供元数据以在特定图像页面的顶部显示。 安装并运行 # inst

高中位数 您是否知道没有数学方法将的概念扩展到更高维度的独特方法？ 高维中位数存在各种定义，并且此Python软件包提供了这些定义的许多快速实现。 中值因其高的击穿点（高达50％的污染）而非常有用，并且在机器学习，计算机视觉和高维统计中有许多不错的应用。 该软件包当前具有和实现，并支持使用NaN丢失数据。 安装 软件包的最新版本始终在可用，因此可以通过键入以下命令轻松安装： pip3 install hdmedians 类固醇 给定一个有限集 的 维观测向量 ，类 这些观察结果由 medoid的当前实现是在矢量化Python中实现的，可以处理支持的任何数据类型。 如果您希望算法处理编码为nan的缺失值，则可以使用nanmedoid函数。 例子 创建一个6 x 10的随机整数观测值数组。 >>> import numpy as np >>> X = np.random.randin