pyqt5简单应用

说明：  使用卷积神经网络进行高光谱遥感数据分类，使用的数据源为Pavia University高光谱数据 文件夹log--日志文件夹，存放TensorBorad日志、网络参数文件、混淆矩阵图 文件夹Patch--存放数据处理的切片结果 文件夹PaviaU--高光谱数据下载存放位置 文件夹predicted--CNN对原始影像的分类结果 data.py--对原始高光谱影像进行数据处理，生成切片 net.py--神经网络模型 train.py--训练神经网络 utils.py--需要用到的函数 show.py--使用训练好的神经网络模型对原始数据进行分类(Using convolution neural network to classify hyperspectral remote sensing data, the data source is Pavia University hyperspectral data. Folder log -- Log folder, store TensorBorad logs, network parameter files, obfuscation matrix diagrams Folder Patch -- Stores slice results of data processing Folder PaviaU -- Place for Hyperspectral Data Download and Storage Folder predicted -- CNN classification results of original images Data.py -- Data processing of original hyperspectral images to generate slices Net.py--Neural Network Model Train.py--Training Neural Network Utils. py -- Functions to be used Show.py -- Classification of raw data using trained neural network model)

由于Relief算法比较简单，运行效率高，并且结果也比较令人满意，因此得到广泛应用，但是其局限性在于只能处理两类别数据，因此1994年Kononeill对其进行了扩展，得到了ReliefF作算法，可以处理多类别问题。该算法用于处理目标属性为连续值的回归问题。(Because Relief algorithm is relatively simple, high efficiency, and the results are more satisfactory, so widely used, but its limitation is that only two types of data can be processed, so Kononeill in 1994 to expand it, get ReliefF algorithm , Can handle multiple categories of problems. The algorithm is used to deal with the regression problem that the target attribute is a continuous value.)

利用LSH算法在图片数据库中搜索与目标图片最相似的图片.hash思想在图像检索种的应用。(LSH picture database using the search algorithm with the target image most similar images. Hash kind of thinking in image retrieval applications.)

说明：  利用Python和面向对象知识实现学员管理系统(Application of Student Management System with Python)

说明：  偏最小二乘法是一种新型的多元统计数据分析方法，于1983年由S.Wold和C.Albano等人首次提出。偏最小二乘法实现了，在一个算法下，可以同时实现回归建模（多元线性回归）、数据结构简化（主成分分析）以及两组变量之间的相关性分析（典型相关分析）。 PCA方法虽解决了自变量共线性的问题，但是并没有考虑自变量主元对于因变量变化的解释作用。所以删除的次要主元有可能包含对回归有益的信息，而保留的主元有可能会夹杂一些对回归模型输出无益的噪声。 PLS方法，通过将自变量和因变量的高维数据空间投影到相应的低维空间，分别得到自变量和因变量的相互正交的特征向量，再建立自变量和因变量的特征向量间的一元线性回归关系。不仅可以克服共线性问题，它在选取特征向量时强调自变量对因变量的解释和预测作用，去除了对回归无益噪声的影响，使模型包含最少的变量数。(Partial least square method is a new multivariate statistical data analysis method, which was first proposed by S. wold and C. Albano in 1983. Partial least square method can realize regression modeling (multiple linear regression), data structure simplification (principal component analysis) and correlation analysis (typical correlation analysis) between two groups of variables.)

计算机视觉 opencv 超像素分割.ipynb

使用python语言实现的深信度置信网络（DBN），用于分类(The implement of DBN with python)

说明：  CVTE的模型测试实现。适应下载清华数据(The testing program of the modle of CVTE)

arcgis泥石流淹没模拟，python编写嵌入toolbox。

一个简单的通过按钮弹出新窗口的例子，使用PyQt5&Python3编写。重点是QDialog。(A simple example of popping up a new window through a button is written in PyQt5 & Python 3. The emphasis is on QDialog.)