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

IDL编写的高分二号预处理插件 ，可以扩展至ENVI软件工具中 包括辐射定标 大气校正 正射校正 全色多光谱融合等流程；影像处理效果较好，可以大大提高处理效率。

0 引言 在电子测量系统中，常常需要对高速信号进行采集与处理，且在很多领域对数据采集与处理系统的精度要求还非常高。因此，设计一个好的高速高精度采集系统尤为重要。对于高速数据采集系统，人们通常选择用FPGA、DSP等高速器件来实现的方法和MCU比起来，其成本较高。其实，在有些系统中，并不要求对数据进行实时采集，这时，用价格低廉的MCU即可实现。本文给出了一个由MCU控制、利用FIFO作为缓冲器的高速AD采样电路，巧妙的实现了高速AD采样与较慢速的MCU数据处理间的链接。 1 系统基本原理 对于高速数据的采集，若将AD采样数据同步读出，对于MCU来说，其速度远远不够。因此，本系统利用高速F

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收集了70多篇农作物病害识别方面的论文研究，有关如何编写算法进行实现，都是高引的，希望对需要人士有所帮助

封装一个C#的高精度定时器类，利用读取CPU时钟频率，时钟计数进行定时，定时精度可以达到1ms

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