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熵权法（Entropy Weight Method）是一种常用的多指标权重确定方法，用于评价指标之间的重要程度。它基于信息熵理论，通过计算指标数据的熵值和权重，实现客观、科学地确定指标权重，以辅助决策分析和多指标优化问题的解决。

import cv2 as cv def ORB_Feature(img1, img2): # 初始化ORB orb = cv.ORB_create() # 寻找关键点 kp1 = orb.detect(img1) kp2 = orb.detect(img2) # 计算描述符 kp1, des1 = orb.compute(img1, kp1) kp2, des2 = orb.compute(img2, kp2) # 画出关键点 outimg1 = cv.drawKeypoints(img1, keypoints=kp1, outImage=None) outimg2 = cv.drawKeypoints(img2, keypoints=kp2, outImage=None)

在windows系统中，通过python技术，编写脚本，通过扫面文件获取文件名称，对文件名称进行字符串转换，实现windows文件名称替换

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

校园车辆管理系统 三种用户：管理员、车主、交警 进出闸机处有python写的tcp监听和一个简单的客户端用来上传进出数据 管理员可查看进出日志、违章情况、用户列表 车主查看和修改个人信息、查看个人进出日志、个人违章情况 交警上传违章信息

源码：爬取小说名称存入数据库并以GUI图形化界面显示出来

TA_Lib-0.4.19-cp36-cp36m-win_amd64.whl

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

这是一篇帮助文档，致力于帮助您更好地使用本学生信息管理系统，本系统基于 mysql 设计，并通过 python 自带的 tkinter 包实现简单的图形化。目前，本系统还未开发出数据库远程连接功能，数据需要储存在本地数据库中。 其上功能的实现需要您在本地先安装 mysql 系统及其依赖包，并且先行安装少量本程序所使用的第三方 python 库，包括：pickle、PIL、pymysql、openpyxl、numpy、matplotlib。 安装完成所需的程序和第三方库后，首先需要您配置好您所安装的 mysql 数据库，并记录下管理员的账号和密码，管理员的权限是本程序正常操作数据库并运行的必要条件，在程序向您要求以上信息时请您提供；下一步是创建储藏信息的数据库，这一点并不需要麻烦您来操作，程序第一次运行时会自动创建数据库，如果有相关提示，请同意并略过它。 注意：使用过程中请不要删除本文件夹中的任何文件，否则极有可能导致程序报错或先前的用户信息丢失。 程序的基本操作指南： 1. 菜单界面 1.1 文件 您可以在其中查看和新建表格，表格是 m