植物学

当前话题为您枚举了最新的 植物学。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

MATLAB代码的详细信息增强:面向植物学家
本指南提供了MATLAB代码的详细信息增强,提高植物学家对数据集的分析能力。本演示将使用tidyverse生态系统中的软件包(如ggplot2、dplyr和readr),以及Thomas Pedersen的patchwork软件包。此外,还将介绍使用Jeffery Arnold的ggthemes软件包进行主题自定义,并涵盖其他用于创建演示文稿和报告的软件包,如xaringan、papaja、rmarkdown和knitr。here包将用于管理工作目录。以下命令可用于安装必需的软件包:install.packages(c('tidyverse', 'ggalt', 'ggthemes', 'knitr', 'rmarkdown', 'here', devtools))。需要使用devtools安装的其他软件包:devtools::install_github('broomhead/ggalt')。
CPA食肉植物算法Matlab实现
基于2021年最新提出的食肉植物算法(CPA)论文,使用Matlab语言对该算法进行了代码复现,可用于测试函数优化问题。
中国植物图像资料库
中国植物图像数据库是一个优秀的植物分类工具,详细列出了植物的门、纲、目、科、属和种信息。
变量筛选优化天然植物特征成分筛选
采用变量筛选技术,精准、快速地提取天然植物特征成分,提升传统筛选效率和准确性。
基于云模型的植物特征提取(matlab源码)
利用正态云模型中的正向和逆向云发生器,实现了对植物部分特征的提取。
基于Matlab的植物叶片虫害检测与预警系统
在该系统中,摄像头持续运转,拍摄、采集、定位并识别植物叶片上的虫害,随后发送预警至后端,以便确定最佳农药喷洒方案。
统计学入门
抽样与数据 描述性统计 概率主题 离散随机变量 连续随机变量 正态分布 中心极限定理 置信区间 单样本假设检验
学霸查询系统
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信息学简介
信息学是研究信息的收集、存储、处理和传输的学科。它涵盖了计算机科学、电子学、数学及其它相关学科的内容。信息学在现代社会中扮演着至关重要的角色,支撑着大数据时代的发展和信息技术的应用。
海南石灰岩地区种子植物区系特征
通过野外实地调查、标本采集与鉴定以及数据统计分析,海南石灰岩地区共记录种子植物1176种58变种1变型,隶属于142科645属。其中,裸子植物包含5科5属7种,被子植物包含137科640属1169种58变种1变型。该地区植物区系具有明显的热带性质,以热带、亚热带成分尤其是热带亚洲成分为主。热带、亚热带成分分别占总科数和总属数的73.24%和87.75%,而温带成分在海南石灰岩地区也得到一定发展,温带性质科占总科数的11.97%,属占总属数的7.29%。