人口普查数据下载器 从美国人口普查局下载《，并将其重新格式化以供人类使用。 有什么 该存储库处理的所有数据文件都发布在文件夹中。 可以通过其原始URL将它们调用到应用程序中，例如 命令行界面 该库可以作为命令行界面安装，可让您按需下载文件。 安装 $ pipenv install census-data-downloader 命令行用法 现在有一个名为censusdatadownloader的工具为censusdatadownloader准备就绪。 Usage: censusdatadownloader [OPTIONS] TABLE COMMAND [ARGS]... Download Census data and reformat it for humans Options: --data-dir TEXT The folder where you want to dow

Planetside 2 API 追踪器 由社区汇编的 Planetside 2 资源和 API 问题的非官方集合。 人口普查 用于存储过去版本/备份的完整人口普查集合。 每当人口普查发生变化时更新。 地图 0-3 质量的地图 lod 的集合。 标题 全面跟踪所有当前的瓷砖，它们是如何以及何时获得的，以及它们是否仍然可以实现。 武器 社区为所有武器创建了制裁列表，旨在用于统一社区站点/机器人以使用单个列表进行统计计算。 问题 人口普查收集或流 API 有任何问题吗？ 想查看已知的社区问题？ 在此处添加它以进行社区跟踪。 标签分为 Rest API、Streaming API 和 Features。 这些可以具有高、中或低优先级。 Planetside API 服务 使用 Planetside 2 API 的站点和应用程序的集合。 PS2 人口追踪器 PS2警报 PS2-Alerts.io

对图像进行非参数变换，即census transform

传统的Census+Hamming距离立体匹配算法往往由于将邻域像素等同对待，从而缺少足够的匹配信息，造成较高的误匹配率。对此提出了一种自适用加权的Hamming距离算法，通过引入邻域像素空间距离，使在距离测算时将邻域像素分等级计算，丰富了匹配图像的信息。并且使用梯度图像像素之间的距离作为聚合代价计算的权值，实验证明其对于噪声有一定的抗干扰性，并且能够很好地反映纹理等信息，同时引入稀疏聚合窗口来减少算法的复杂度。最后进行亚像素插值增大匹配的正确性。通过对比试验证明，此算法不仅能够提高匹配的准确性和抗干扰性，还能减少算法的复杂度，适用于实时的立体匹配。

census-income的tony版本数据集

双目立体视觉中的核心部分，利用AD-census算法实现立体匹配

人口普查制图员 一个R Shiny应用程序用于人口普查数据的交互式映射

针对AD-Census变换采用固定权重将AD变换代价与Census变换代价合成的双目立体匹配代价无法体现像素点区域特征的问题，提出一种基于自适应权重AD-Census变换的双目立体匹配算法。算法首先通过增加相邻像素点的灰度差阈值条件改善十字支撑自适应窗口；然后以每个像素点的十字支撑自适应窗口的最短臂长为自变量，利用指数形式的函数，进行AD变换代价与Census变换代价合成权重的自适应设置。由于像素点十字支撑自适应窗口的最短臂长能够反映像素点的区域特性，因此自适应设置的权重大小与像素点的区域特性直接相关，计算图像边缘区域像素点的匹配代价时，AD变换的权重大；计算平滑区域像素点的匹配代价时，Census变换的权重大。Middlebury第3代双目立体匹配评估平台的结果显示，基于自适应权重AD-Census变换的双目立体匹配性能与基于AD-Census变换的双目立体匹配性能相比，所有图像集的全部像素点的视差平均误差减小了25%，非遮挡像素点的视差平均误差减小了20%，性能得到了提升；平台上包括Adir在内的多个图像集的匹配结果表明基于自 适应权重AD-Census变换的双目立体匹配更适合含纹理丰富、存在重复区域的图像。

人口普查API Python脚本 该脚本通过美国人口普查十周年人口普查API创建了一个熊猫数据框和csv文件，该文件可按性别，年龄，种族等访问人口数据，并按占用率，空置状态和任期访问住房数据。 只需几个简单的步骤，您就可以查询自己内心的内容。 1）请求人口普查API密钥 这很简单！ 又快！ 请访问 2）识别变量 您需要一个要收集的变量的csv文件。 它看起来应该像这样： 年 多变的 column_name 2010年 H0110004 housing_renter 2000 H011003 housing_renter 下载模板。 模板具有用于label和concept的列，可以从Census变量参考页（下面的链接）中很好地剪切和粘贴。 脚本会忽略多余的列。 随时删除它们！ 或添加更多！ 该脚本仅使用前三列： year ， variable和column_name 。 按

收入普查 项目详情： 数据源： : 目标：创建机器学习模型，可以预测某人的年收入高于5万还是低于5万 我将该项目分为两个单独的主要目标： 数据准备： 从UCI Irvine机器学习数据集下载数据b。 在Microsoft Excell中读取训练数据（adult.data和adult.names）将其编译为adult_dataset income.xlsx文件，而仅将测试数据读取adult.test并将其另存为test_adultdataset.xlsx c。 模型创建：在此阶段，将笔记本文件model_scratch.ipynb分解为步骤 部署模式：技术：1。烧瓶，2.Heroku