数据重组

扩充：创建元胞数组 A，包含不同类型元素。创建元胞数组 B，预分配 2x2 大小。将 B 的第一列赋值为字符和数字数组。将 A 和 B 水平拼接成 C。

本仓库包含论文“用于RGB-D显着目标检测的数据级重组和轻量级融合方案”的代码实现。 代码结构 ./Ours 文件夹包含利用原始RGB和深度图计算显著性图的网络源代码。 ./Ours+ 文件夹包含改进网络的源代码，该网络用生成的显著性预测替换了原始深度图。 结果对比 | | Ours | Ours+ ||---|---|---|| | | | 评估指标 评估指标详见./Evaluation文件夹。 环境配置 下载代码并解压缩至./目录下. 下载预训练模型并存储至./model/目录下. Ours.caffemodel 用于初始结果 Ours+.caffemodel 用于最终改进结果 运行测试 在./Ours文件夹下运行test.m生成显著性图. 在./Ours+文件夹下运行test+.m获得改进结果. 训练模型 下载训练数据集并解压缩至./Dataset/Train/目录下. 下载预训练模型并放置于./Model/目录下. 运行训练脚本 sh ./o

所提出的方法利用后处理步骤解决了宽带脉冲信号分解算法的过度分解问题，能与各种信号分解方法结合使用。在检测脉冲信号成分方面表现出显著优势，特别适用于机器故障诊断。该代码可以复现Chen S、Wang K、Chang C等人在《Journal of Sound and Vibration》（2021年）中的部分研究结果，以及Chen S等人在《IEEE Transactions on Signal Processing》（2017年）中的研究成果。

此代码可用于将文件中的数据提取至另一文件中，中间不读取至内存，满足大数据处理需求，适用于负荷曲线大数据提取。

数据仓库和数据挖掘在数据架构中扮演着重要角色。数据仓库负责存储大量历史数据，而数据挖掘则从中提取有价值的信息。

深入浅出解析大数据与数据挖掘，了解数据分析领域前沿技术。

使用 Python pandas 和第三方包演示功能的数据集，包含于《利用 Python 进行数据分析》中。

这份文档深入探讨了大数据挖掘的核心概念，并详细阐述了用于从海量数据中提取有价值信息的算法。

这本书教你如何处理数据，从而最大程度地发挥其价值。

数据流条目 编号: F1名称: 材料出入库单来源: 仓管员去处: 事务输入和检验组成: 日期、材料编号、材料名称、事务类型、单价、数量流量: 60份每天说明: 事务类型1—进货2—出库 编号: F2名称: 正确的事务单来源: 事务输入和检验去处: 更新库存组成: 同上流量: -说明: - 编号: F3名称: 库存来源: 更新库存去处: 库存清单文件组成: 材料编号、材料名称、单价、数量流量: 处理与库存双向流动说明: - 编号: F4名称: 缺货信息来源: 更新库存去处: 处理定货组成: 日期、材料编号、材料名称、单价、缺货量流量: 低于库存临界的库存数量(需订货量)说明: - 编号: F5名称: 定货信息来源: 处理定货去处: 定货信息文件组成: 同定货信息文件流量: -说明: - 编号: F6名称: 同上来源: 定货信息文件去处: 产生报表组成: 同上流量: -说明: - 编号: F7名称: 定货报表来源: 产生报表去处: 采购部组成: 同上流量: 每天1份说明: -