query_log_proprocess 这是我的毕业论文“基于日志挖掘的网络用户搜索策略识别”的数据预处理代码，数据源为搜狗公开查询日志，语言为Python

脑电信号处理，迁移学习算法，帮助预处理信号和特征分类。

对近红外光谱数据进行预处理操作，固体、液体都可尝试

preprocess.cu和preprocess.h文件 TensorRT部署YoloV5使用

该语料为啤酒评论数据，共150W条评论，可用于细粒度的情感分析任务当中，即aspect extraction任务当中。 由于资源大小的限制，本资源分为原始数据和处理后的数据，该文件为处理后数据。在处理后数据当中，包含相应的词嵌入模型。 情感分析资源大全：http://blog.csdn.net/qq280929090/article/details/70838025

matlab图像分割肿瘤代码纹理异质性检测 我们提出一种使用纹理信息进行空间异质性（即栖息地）检测的方法。 首先，我们为感兴趣区域（RoI）中的小块计算圆形谐波小波。 其次，我们对补丁进行聚类，以定义具有相似纹理图案（栖息地）的图像子区域。 最后，有关结果簇及其纹理特征的信息将作为栖息地描述符出现。 介绍 此版本的代码是对项目方法的修改，该项目的结果已发表在论文中：“从纹理异质性分析揭示肿瘤栖息地，以分类肺癌恶性和攻击性”。 该文件处于开放访问状态，可以在以下位置找到： 输入参数 有三个输入变量。 第一个是2D图像。 第二个是输入图像的蒙版（RoI）。 第三个是谐波矢量描述。 1. “ img” ：源2D图像。 像素值范围或类型没有要求。 2. “ mask” ：源图像的RoI。 它必须具有与输入图像相同的分辨率。 非零元素表示应该评估异构性的RoI。 3. “ hV” ：谐波矢量（hV）表示纹理特征的复杂度和数量。 所有纹理计算都是在傅立叶空间中完成的，因此您可以将hV视为卷积核的代表。 最简单的纹理描述由0表示。下一个是-1和1，依此类推。 因此，您可以将hV设置为（0），（-1、

数据融合matlab代码LiDAR_Camera_Calibration_Preprocess 该存储库包含MATLAB和Python工具，可从rosbag中提取和同步点云和图像以进行外部校准。 1.数据提取 1.1点云 使用pcl_ros从pcl_ros中提取点云： rosrun pcl_ros bag_to_pcd < bag_path > < pointcloud_topic > < folder_path > 1.2图片 更改extract_image.py的以下行： # Change image destination folder path here. output_path = '' # Change rosbag path here. bag_path = '' # Change image topic here. image_topic = '' 关于您使用的消息类型，在extract_image.py选择以下两行之一： #

matlab灰色处理代码OCT_preprocess，tanh为婷 光学相干断层扫描（OCT）的预处理包括以下步骤： octSpectrailisReader将OCT图像转换为python可处理的nd-array，并在matlab.pyplot.imshow所示的第一层图像OCT图像中检索有用的信息： retinaDetect查找内部限制膜（ILM），内部段（IS），外部段（OS）和Bruch膜（BM）的边界所示图像上的三行是ILM，ISOS（IS和OS的组合）和BM代码检测到的边界： 对图像进行归一化后，normalizeOCT对OCT图像进行归normalizeOCT化并减少噪声，灰度图像如下所示： retinaFlatten根据retinaDetect中的返回值计算retinaDetect并使用BM作为基线展平图像。 灰度和RGB两种形式的最终图像：

iemocap_preprocess IEMOCAP数据集上的多峰预处理 上传_2：07.05.18 createInputs.py 生成模型的training_data.csv，valuation_data.csv和prediction_data.csv输入图 上传_1：19.04.18 extractmapCreator.py 产生extractmap_cut.xlsx execution time: 252.5967 sec extractSpectrogram.py 在.npy文件上生成指定的-from extractingmaps-频谱图 执行时间：5 x 170秒 总容量：5 x 3.3 GB 图片尺寸：（96,96） extractFace.py 在.jpg文件上生成指定的-from extractings-faces图像 执行时间处理时间： - 总

matlab代码调字号 spm_batch_preprocess SPM进行数据预处理的脚本文件 使用SPM对sMRI数据进行预处理，经过了normalize，segment，coregister三个步骤，同时删除了过程文件，对文件位置进行了调整。大部分代码由SPM生成，仅写了少量代码对文件输入进行处理，matlab简直是天坑。 Normalize中Image to Align和Image to Write都直接使用了源图像，这里不太清楚为什么，但看起来效果不错。若Image to Align使用了MNI.nii结果不好看！！ Segment 直接按照MNI进行分割，只使用c1即灰质的部分； Coregister 将灰质图与MNI图进行配准，使得图像大小一致，方便后续进行ROI提取。 筛选的文件名由python程序筛选获得，导入到matlab中调用，主要是python处理文件时os.walk确实好用，matlab没找到类似的函数。 注意区分matlab中的字符串数组与字符数组，即单引号和双引号的区别，遇到的bug大多是由此引起的。 处理流程可能不太恰当，以后更改处理流程时在此流程上改也