PB生成JPG和PDF是弱项,这个例子就是只需要调用动态库,可以轻松实现PB数据窗口打印自动生成PDF、JPG。
2024-06-03 14:54:28 846KB PowerBuilder PDF
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yolov学习笔记-行人数据集
2024-06-03 12:36:09 5.32MB 数据集
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用于水果识别的yolov数据集,可以用于做各种计算机视觉的项目
2024-06-03 12:34:49 23.74MB 数据集
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NeuTomPy工具箱 NeuTomPy工具箱是用于层析数据处理和重建的Python软件包。 这样的工具箱包括预处理算法,伪影去除和广泛的迭代重建方法以及“滤波反投影”算法。 NeuTomPy工具箱最初是为中子断层扫描术设计的,旨在满足用户和研究人员比较最新的重建方法并为其数据选择最佳数据处理工作流程的需求。 特征 TIFF和FITS文件以及图像堆栈的读写器 通过剂量校正,旋转轴倾斜校正,环形滤波器,异常值去除,光束硬化校正进行数据归一化 由提供支持的多种重建算法:FBP,SIRT,SART,ART,CGLS,NN-FBP,MR-FBP 多种指标的图像质量评估 安装 NeuTomPy工具箱支持Linux , Windows和Mac OS 64位操作系统。 首先,使用Python 3.6安装 python环境,然后将其激活: conda create -n ntp_env pyth
2024-06-03 11:32:55 3.7MB python tomography reconstruction
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经过测试,使用7管脚的MAX30102和MAX30100,VCC-GND-SDA-SCL-INT-IRD-RD。需要将SDA和SCL管脚各接一个 4.7K的上拉电阻。将MAX30102上的3个4.7K的电阻去掉。 MAX30102 UNO VIN----------------5V GND----------------GND SDA(接上拉电阻)----------------A4 SCL(接上拉电阻)----------------A5 PC端的软件使用PYTHON做的界面。新版本的MAX30102来了以后,优先使用此方案。python的版本为3.9.11 安装库的位置:C:\Users\LLY\AppData\Local\Arduino15\staging\libraries\SparkFun_MAX3010x_Pulse_and_Proximity_Sensor_Library-1.1.1\SparkFun_MAX3010x_Pulse_and_Proximity_Sensor_Library-1.1.1\examples\Example8_SPO2
2024-06-03 09:53:25 4.74MB arduino
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用于darknet框架下深度学习的数据集,自己收集的图片制作而成,一共1600余张,包括手工标注的xml文件,可以直接用于训练使用
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天气数据爬取的源代码-可以运行
2024-06-01 22:25:44 7KB
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首先我们看下阿里巴巴Aliware团队对企业中台的定义。即企业中台是由业务中台和数据中台构建起数据闭环的运营体系,实现以数字化资产的形态构建企业核心差异化竞争力。从数据采集传输,到数据存储,再到数据计算&查询,到后续的数据可视化及分析
2024-06-01 21:45:29 728KB 中台
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数据中台方法论数据中台方法论数据中台方法论数据中台方法论数据中台方法论数据中台方法论数据中台方法论数据中台方法论数据中台方法论数据中台方法论数据中台方法论数据中台方法论数据中台方法论数据中台方法论数据中台方法论数据中台方法论数据中台方法论数据中台方法论数据中台方法论数据中台方法论数据中台方法论数据中台方法论数据中台方法论数据中台方法论数据中台方法论数据中台方法论数据中台方法论数据中台方法论数据中台方法论
2024-06-01 21:28:52 16.73MB
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车流量预测任务是一个回归任务,旨在根据区域历史的车流量情况来预测其未来某一段时间的车流量情况。使用的数据为纽约市出租车流量数据。输入为纽约市各区域的历史车流量时间序列,输出为对应各区域的未来车流量的预测值。 纽约出租车流量数据集,时间跨度为从2015年1月1日到2015年3月1日。数据处理成为网格流量数据,时间间隔设定为30分钟。后20天数据被划定为测试集,其余数据为训练集。数据格式:以训练集为例,其shape=(192010202) 代表有1920个时间段,1020个区域,2个特征分别为区域的入流量与出流量
2024-06-01 21:17:29 1.11MB 深度学习 python 数据集
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