数据代码

提供海量大数据代码库

此代码库实现了一种方法，该方法可通过多分支 CNN 识别复制移动的源和目标区域。该方法利用插值伪影和边界不一致性的特征。

收录数据挖掘领域十大算法代码，提供Python源代码。

MATLAB 数据探索分析代码，用于识别和分析数据趋势、模式和异常值，是研究人员和数据科学家宝贵的工具。

清华大学出版社出版的《大数据：从基础理论到最佳实践》（ISBN：978-7-302-45743-5）资源丰富，提供学习过程中所需的代码和技术要点，方便理解本书内容。

Scala 实现的大数据分析代码，包括最高在线人数、登录日志分析、付款情况分析等。

GRSL-2020-1 自述文件中提供了如何使用代码对提交的文章进行数值测试的说明：GRSL-IEEE 地球科学与遥感快报将强度通道中的证据融合以用于 PolSAR 图像中的边缘检测。 作者：Anderson A. de Borba、Maurício Marengoni 和 Alejandro C Frery 测试环境：Matlab / Octave 数据集：Flevoland 图像 步骤：1. 运行 /Code_matlab/imagem_real_lin_radial_flev.m2. 读取数据库 /Data/AirSAR_Flevoland_Enxuto.mat3. 将射线写入以下文件（共 9 个通道，但此处仅使用 3 个强度通道）：- /Data/a) 通道 hh-flevoland_1.txt- /Data/b) 通道 hv-flevoland_2.txt- /Data/c) 通道 vv-flevoland_3.txt4. 将射线坐标写入以下文件：- /Data/a) 文件 xc_flevoland.txt- /Data/b) 文件 yc_flevoland.txt5. 在 R² 中运行 /Code_r/evidencias_im_real_sa_param_mu_L.R - 读取数据

数据库代码示例解析 本代码文件包含数据库操作的若干示例，涵盖了常见的增删改查等功能实现。代码使用简洁易懂的方式编写，并配有详细的注释说明，方便开发者理解和学习。 代码示例特点： 涵盖多种数据库操作场景 代码结构清晰，易于阅读 注释详细，便于理解 适用人群： 数据库初学者 希望学习数据库操作的开发者 使用说明： 用户可根据自身需求，参考代码示例进行修改和扩展，以实现特定的数据库操作功能。 免责声明： 本代码示例仅供学习和参考使用，不保证其完整性和适用性。用户在实际应用中，需根据具体情况进行调整和修改。

matlab cusum代码数据驱动的应用通过分析数据集来找出其内在特征。四个ipython笔记本： oxy提供了对数据的标准分析（未发现变化点），而multiple_changepoint则通过两种不同方法进行多变点检测，突出了变化点检测方法的差异。averaged_signal对超过8个信号平均值的执行窗口进行优化。Matlab笔记本oxy.mat通过调用matlab函数cusum_padding.m计算均值的cusum，并使用函数cusum_covariance.m计算协方差的变化。脚本mat2python.py可将数据从.mat加载到numpy数组中。数据文件夹包含下载的数据集，适用于心理算术任务。使用方法详见文档。

该代码库包含用于复现实验的Matlab数据输入代码，实现概率顺序矩阵分解。使用所述方法或此代码库中的代码进行工作应引用原论文。例如，可使用以下BibTeX条目： @inproceedings { akyildiz2021probabilistic , title = { Probabilistic Sequential Matrix Factorization } , author = { {\"O}mer Deniz Akyildiz and Gerrit J. {van den Burg} and Theodoros Damoulas and Mark F. J. Steel } , booktitle = { Proceedings of the 24th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics } , editor = { Banerjee, Arindam and Fukumizu, Kenji } , pages = { 3484--3492 } , volume = { 130 } , series = { Proceedings of Machine Learning Research } , month = { Apr } , year = { 2021 } , publisher = { PMLR } } 。