开普勒望远镜观察星星的光通量

说明：  python画柱状图，python画散点图，python画双y轴图，python画柱状图，python画散点图，python画双y轴图(Python draws a histogram)

说明：  基于深度学习的脑肿瘤分割,模型使用的是DenseUnet,使用python语言(Brain tumor segmentation based on deep learning, the model uses DenseUnet, and python language)

人工智能课程作业，TensorFlow中使用CNN实现手写体数字识别，基于CNN实现手写体数字识别并对比MLP分析。文章对代码原理结构有较为详尽的分析和解释，结尾处附有程序完整代码，可在python中直接运行。(Artificial intelligence course assignments, TensorFlow uses CNN to realize handwritten numeral recognition, and CNN to realize handwritten numeral recognition and MLP analysis. This article has a more detailed analysis and explanation of the code principle and structure. At the end of the article, there is a complete program code, which can run directly in python.)

提供了Python笔记本代码。PCA可以通过特征值分解或奇异值分解技术执行。此代码通过奇异值分解执行PCA

abaqus中生成连接环的python程序(Python program for connecting rings in ABAQUS)

kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，kNN方法较其他方法更为适合。(Basic source application)

说明：  使用卷积神经网络实现手写数字识别的完整代码(Handwritten digit recognition complete code)

说明：  深度学习算法 主要是GDAL处理栅格数据转换为矢量数据 利用深度学习的算法实现(In-depth learning algorithm is mainly realized by GDAL in converting raster data into vector data and using in-depth learning algorithm.)

说明：  python for informatics, 专门介绍如何用python进行数据分析和统计(Introduce how to use Python for data analysis and statistics)

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