HDR成像
要求
python3（或更高版本）
opencv 3.0（或更高版本）
您将需要使用pip3安装一些软件包：
麻木
matplotlib
用法
$ python HDR-playground.py < input img dir >
# for example
$ python ./HDR-playground.py taipei taipei.hdr
我还提供了一个jupyter版本（ HDR-playground.ipynb ），其功能与HDR-playground.py相同。 jupyter非常适合开发python程序！
输入格式
输入目录应具有：
一些.png图像
image_list.txt文件应包含：
文件名
接触
1 /快门速度
这是image_list.txt的示例：
# Filename expos
2021-11-17 22:15:35
64.28MB
1
乳房X光造影质量分类
客观的
该项目使用不同的机器学习算法（包括支持向量机，逻辑回归，决策树，朴素贝叶斯，人工神经网络等）将乳腺肿块分类为良性或恶性。 为每条曲线绘制ROC曲线，以识别问题的最佳分类算法。
问题
乳房X线照相术是当今可用的最有效的乳腺癌筛查方法。 然而，由于乳房X线照片解释导致的乳房活检的低阳性预测价值导致大约70％的不必要的活检具有良性结果。 为了减少不必要的乳房活检的数量，最近几年提出了几种计算机辅助诊断（CAD）系统，这些系统可以帮助医生决定对乳房X光检查中发现的可疑病变进行乳房活检或进行而是进行短期随访检查。
数据集
已使用UCI储存库中的“乳腺摄影质量”公共数据集。 （来源： : ）该数据集可用于根据BI-RADS属性和患者的年龄。
属性数量：6（1个目标字段：严重性，1个非预测性：BI-RADS，4个预测性属性）
属性信息：
BI-RADS评估：1到5
2021-11-16 13:52:49
943KB
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NP_chunking_with_nltk
使用 NLTK 进行名词短语分块的基于 iPython 的教程。
2021-11-02 14:22:56
26KB
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易影
什么是ezimage？
加载和显示图像，并使用单行代码访问其内容数据。 PIL和IPython.display包装，非常适合机器学习和图像处理。 从本地计算机或网络轻松加载PNG / JPEG图像（或其列表），并以任何所需格式（例如NumPy / PyTorch / TensorFlow /等）使用其数据。 显示或保存任何格式或顺序的数据数组（ CHW / WCH ）。 全部带有单线。
安装
pip install ezimage
用法示例
from ezimage import ezimage
img = ezimage ( 'https://tinyurl.com/yyxvexs6' )
img . CHW
img . display ()
观看本教程以获取指导。
描述
使用户能够轻松地从路径，URL或直接提供数据数组来加载图像。 如果提供了列表，则将重新映射ezimage实
2021-09-21 22:59:20
5KB
1
American-Gut, 美国开放存取数据和IPython笔记本 美国的gut美国开放存取码和IPython笔记本关于数据的注释美国的肠道序列和元数据被存放在欧洲生物信息学研究所( 欧洲生物信息学研究所) 在进入 ERP012803 。在数据存储库中发现的Bloom序列是正确的，。存储在这个存储
2021-09-21 17:31:01
122.68MB
1
全景图拼接
要求
python3（或更高版本）
opencv 3（4+可能会遇到问题。参考 ）
您将需要使用pip3安装一些软件包：
麻木
matplotlib
用法
$ python main.py < input img dir >
# for example
$ python ./main.py ../input_image/Xue-Mountain-Enterance/
输入格式
输入目录应具有：
一些.png或.jpg图像
image_list.txt文件应包含：
文件名
焦距
这是image_list.txt的示例：
# Filename focal_length
DSC_0184.jpg 830
DSC_0185.jpg 830
DSC_0186.jpg 830
DSC_0187.jpg 830
DSC_0171.jpg 830
DSC_0172.jpg 8
2021-09-18 10:04:41
35.39MB
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漩涡-Python
一组 ipython 笔记本，解释了各种涡旋识别技术（欧拉、拉格朗日）的计算。 这套书应该包括关于 FTLE（和 LCS）、Q Criterion 和 GammaN 方法的笔记本。
2021-09-03 19:28:47
1.08MB
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finnhub-python
API文档： :
API版本：1.0.0
套件版本：2.3.0
安装
安装套件
pip install finnhub-python
入门
如果您来自版本1，请参考
import finnhub
# Setup client
finnhub_client = finnhub . Client ( api_key = "YOUR API KEY" )
# Stock candles
res = finnhub_client . stock_candles ( 'AAPL' , 'D' , 1590988249 , 1591852249 )
print ( res )
#Convert to Pandas Dataframe
import pandas as pd
print ( pd . DataFrame ( res ))
# Aggregate Indicators
print ( finnhub_client . aggregate_indicator ( 'AAPL' , 'D' ))
# Basic financials
print (
2021-08-18 15:51:48
16KB
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