jh-ly's Stars
anxiangsir/urban_seg
Remotes Sensing Semantic Segmentation
guanqr/Organic-Carbon-Estimating
A program used in estimating organic carbon stocks in oceans. 计算指定海域的有机碳存量,包括颗粒有机碳与溶解有机碳,数据依赖于 NASA 中分辨率成像光谱仪 MODIS 遥感产品。
zhudaoruyi/CIR
多光谱图像对齐、假彩色合成
HongRuZhong/Hyperspectral_CNN_RNN
基于CNN和RNN的高光谱分类
hxlnwpu/Hyperspectral_image_classification
高光谱图像分类
shayneeee/spectrum-analyze_SVM
一个基于SVM的光谱分类器,可以对光谱数据进行建模,分类以及元素分析
virylon/CNN-for-Pavia
使用CNN进行高光谱遥感影像分类,影像源为Pavia University
fyang93/diffusion
Efficient Diffusion for Image Retrieval
openai/guided-diffusion
hojonathanho/diffusion
Denoising Diffusion Probabilistic Models
angusturner/diffuse
PyTorch implementation of diffusion models.
duxiaohuidxh/Cesium_Mapboxgl
这是基于vue框架开源地理引擎Cesium + echarts + mapbxgl + openalyers三维可视化项目
isongxw/3D_build
二维DICOM图像的三维重建与可视化
yyyu200/SlabMaker
Build slab models for crystal surfaces.
usgs/slab2
Slab2.0 is a three-dimensional compilation of global subduction geometries, separated into regional models for each major subduction zone.
gracieliao/Holidays-crawler
用python爬取**法定节假日以及调休上班日期
aflyingpig0226/feature-engineering
机器学习的特征工程,包括特征抽取、特征预处理、特征选择、特征降维。
fuqiuai/sklearn-feature-engineering
使用sklearn做特征工程
chenglu66/data-analysis
基于自构造函数的特征提取评分项目(缺失值处理,单变量相关性分析,特征评分,降维)
L-noodle/vue-big-screen
一个基于 vue、datav、Echart 框架的大数据可视化(大屏展示)模板,实现大数据可视化。通过 vue 组件实现数据动态刷新渲染,内部图表可自由替换。部分图表使用 DataV 自带组件,可自由进行更改(ps:最新的更新请前往码云查看,下面有链接)。
yyhsong/iDataV
大屏数据可视化 Big screen data visualization demo
kikizxd/Data_preprocessing
常见的数据预处理,包括数据加载、缺失值&异常值处理、描述性变量转换为数值型、训练测试集划分、数据规范化
Wddzht/DataPreprocessing
数据预处理过程(属性选择, 异常值处理, 归一化, 标准化等)
buhuixiezuowendelihua/Anomaly-Detection
异常值检测算法总结
Jack-Cherish/PythonPark
Python 开源项目之「自学编程之路」,保姆级教程:AI实验室、宝藏视频、数据结构、学习指南、机器学习实战、深度学习实战、网络爬虫、大厂面经、程序人生、资源分享。
zhouwei713/data_analysis
一些爬虫和数据分析相关实战练习
hi-weijun/PythonDataScience-Collections
最全数据分析资料汇总(含python、爬虫、数据库、大数据、tableau、统计学等)
BrambleXu/pydata-notebook
利用Python进行数据分析 第二版 (2017) 中文翻译笔记
TurboWay/bigdata_analyse
大数据分析项目
iamseancheney/python_for_data_analysis_2nd_chinese_version
《利用Python进行数据分析·第2版》