mpyq用于读取MPQ存档的Python库

利用 Python 读取 zip 格式压缩的 txt 文本格式点云数据，并进行三维可视化。

该程序能够读取RAW格式的图像数据，用户只需输入文件名和图像尺寸即可快速获取所需图像。

STUMPY 是一个功能强大且可扩展的 Python 库，可以高效地计算矩阵配置文件。矩阵配置文件可用于各种时间序列数据挖掘任务，例如： 模式/基序（较长时间序列内的近似重复子序列）发现 异常/新奇（不一致）发现 Shapelet 发现 语义分割 密度估计 时间序列链（子序列的临时排序集合）模式 以及更多... 无论您是学者、数据科学家，STUMPY 都能帮助您深入了解时间序列数据。

这是一份归档文件，包含了全部内容。

点击以下链接即可下载所需的存档文件。随着技术的进步，存档文件已经得到有效管理和归档。

这是用Python重新实现的matlab中的F-measure代码，用于评估显著对象检测，包括MAE、F-measure、S-measure、E-measure和加权F-measure。代码支持GPU加速，能够快速评估显著对象检测的准确性。在实现中特别考虑了完全黑色的ground truth情况，与Matlab代码保持一致。使用pytorch实现，便于集成到您的评估代码中。如果这段代码对您的研究有帮助，请引用以下论文。

Hadoop 源码的存档方式多样，可以根据需求选择合适的方式进行保存和管理。

MATLAB中的存档算法代码用于遥感的MATLAB主动学习工具包。 (c) 20011-13 Devis Tuia和JordiMuñoz-Marí。该代码已在GNU GPL v2下获得许可。指示主动学习工具包（ALTB）在MATLAB 200x及更高版本中运行。利用基于Torch3库的外部可执行文件multisvm解决了SVM（也是通用的非常好的OAA SVM）。快速设置：下载最新版本并在计算机上安装。最新版本为，或者下载multisvm_binaries_v2.zip，解压缩，将对应于您平台的二进制文件复制到ALTB目录中，并将其重命名为“ multisvm”（如果使用Windows，则重命名为“ multisvm.exe”）。网址：如果使用Windows 64位，则还需要下载mingw64-runtime.zip。将内容保存在ALTB目录中或系统路径中的任何位置。网址：运行“ demo.m”。下一步是什么？ ALTB代码已被很好地注释。阅读demo.m和AL.m中的代码，这是工具包的核心。如果只想使用其方法，请使用适

Hadoop源代码 存档包含了Hadoop平台各个组件的源代码，开发者可以利用这些代码深入了解Hadoop的内部机制、进行定制化开发和问题排查。