基于autocad的三维激光点云数据处理，包括数据显示，数据处理。

可以用 Ph, R等 基团表示 ★ 粘贴分子结构式，编辑原子信息 双击基团，可编辑原子信息 脚本实例 : 自动处理和 报告 敬请批评指正！ MestReNova 6.2.0应用 内容提要 1D谱图的处理分析：相位校正、基线校正、 定标、标峰、积分、多重峰分析； 多个谱图的同时处理和分析：谱图的叠加、 Data Analysis 谱图的线性拟合：Line Fitting、GSD 2D谱图的处理和分析 其它功能介绍 谱图的导入和自动处理 Mnova会自动识别和处理常见原始数据，包括Bruker, Varian, JEOL, JCAMP等 可以用File | Open来打开FID文件 或者在Windows Explorer中将FID直接拉入Mnova 或者在Windows Explorer中选择多个含FID的文件 夹， 将它们直接拉入Mnova （如下图） 如果谱图已经处理好，Mnova会将处理好的谱图读 入； 如果没有处理过， Mnova会自动处理。

关于常用的一个hadoop的python脚本代码，包括两种字典，一种是file分发的，一种是靠输入并且，一起经过shuffle排序，再进行计算的。限于文件大小限制，只有代码，不包含字典文件，所以不能直接运行，请见谅

具有点生成球，球提取点，导入Excel，robcad插墙图等功能。

分位数回归 做回归处理时的一种优化算法 数据处理方面

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2048的matlab源代码PyOCT：光谱域光学相干断层扫描的成像重建。 PyOCT的开发目的是进行正常的光谱域光学相干断层扫描（SD-OCT）成像重建，其主要步骤如下： 读取数据 背景扣除 频谱重采样 计算像差校正（Alpha校正） 相机色散校正（使用相机校正系数的Beta校正） 逆傅立叶变换 获取OCT图像 该算法最初是在康奈尔大学的Steven G. Adie教授研究实验室中使用MATLAB开发的。 通过矩阵运算提高了重建速度。 与MATLAB相比，Python语言从仅在我们的实验室计算机上测试过的二进制文件中加载数据的性能要好得多。 目前，PyOCT仅支持python 3.0+。 快速开始 可以使用pip安装PyOCT： $pip install PyOCT 如果要运行最新版本的代码，可以从git安装： $python -m pip install -U git+git://github.com/NeversayEverLin/PyOCT.git 成功安装后，您可以在python环境下测试程序： $from PyOCT import VolumeReconstruction

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