使用python来进行小波变换

学MaixPy之机器视觉，在MaixPy IDE开发环境，用Maix Dock K210开发板，实现动态识别色块，包括红、蓝、绿、黄四个色。

用python实现平行坐标图，用于高维数据可视化

Code for Django Project

python 五子棋 游戏源码(python 2.7入门级)

【实例简介】 这就是学python的一堆ppt课件

说明：  自然语言处理, Python編程語言的自然語言處理工具包(Natural language processing, RNN model)

说明：  制作对象数据集，有利于卷积神经网络的实现(Making object data set is beneficial to the realization of convolutional neural network)

网格搜索法寻找最优的惩罚因子，SVM,经测试可以用(SVM find C gamma)

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)

说明：  提供块和Python类以构建OFDM发送器和接收器 用于研究和教学目的，可动态配置的传输 参数。 包括基于Python Qt的可视化GUI。(Provides blocks and Python classes to build an OFDM transmitter and receiver for research and teaching purposes with dynamically configurable transmission parameters. Includes Python Qt based GUI for visualization.)