老猿Python博文目录 专栏:使用PyQt开发图形界面Python应用 老猿Python博客地址 QTableWidget部件中的QTableWidgetItem项数据可以通过项的data( int role) 方法获取项中指定列指定角色的数据,也可以通过setData(int role, QVariant value)方法设置指定角色的数据为value.例如项的文本可以通过data方法和setData方法使用Qt.DisplayRole.Qt.EditRole这两种角色去访问. 关于数据的角…

数据融合(data fusion)原理与方法 数据融合(data fusion)最早被应用于军事领域.     现在数据融合的主要应用领域有:多源影像复合.机器人和智能仪器系统.战场和无人驾驶飞机.图像分析与理解.目标检测与跟踪.自动目标识别等等.在遥感中,数据融合属于一种属性融合,它是将同一地区的多源遥感影像数据加以智能化合成,产生比单一信息源更精确.更完全.更可靠的估计和判断......一. 数据融合基本涵义      数据融合(data fusion)最早被应用于军事领域.     现在数…

原文地址:http://www.cnblogs.com/minks/p/4889497.html 近年来,血氧水平依赖性磁共振脑功能成像(Blood oxygenation level-dependent functional magnetic resonance imaging, BOLD-fMRI)技术得到极快的发展,除了与扫描硬件.扫描技术的进步有关外,更得力于以图形图像等计算机科学为核心的相关学科的支持:图像数据的后处理技术成为fMRI中的关键环节 一.功能图像数据的性质 功能磁共振数据…

来源: 整理文件的时候翻到的,来源已经找不到了囧感觉写得还是不错,贴在这里保存. 近年来,血氧水平依赖性磁共振脑功能成像(Blood oxygenation level-dependent functional magnetic resonance imaging, BOLD-fMRI)技术得到极快的发展,除了与扫描硬件.扫描技术的进步有关外,更得力于以图形图像等计算机科学为核心的相关学科的支持:图像数据的后处理技术成为fMRI中的关键环节 一.功能图像数据的性质 功能磁共振数据包括解剖(结构)…

文 | 陈肃 DataPipelineCTO 交流微信 | datapipeline2018 本文完整PPT获取 | 关注公众号后,后台回复“陈肃” 首先,本文将从数据融合角度,谈一下DataPipeline对批流一体架构的看法,以及如何设计和使用一个基础框架.其次,数据的一致性是进行数据融合时最基础的问题.如果数据无法实现一致,即使同步再快,支持的功能再丰富,都没有意义. 另外,DataPipeline目前使用的基础框架为Kafka Connect.为实现一致性的语义保证,我们做了一些额外工作…

fMRI数据分析处理原理及方法 来源: 整理文件的时候翻到的,来源已经找不到了囧感觉写得还是不错,贴在这里保存. 近年来,血氧水平依赖性磁共振脑功能成像(Blood oxygenation level-dependent functional magnetic resonance imaging, BOLD-fMRI)技术得到极快的发展,除了与扫描硬件.扫描技术的进步有关外,更得力于以图形图像等计算机科学为核心的相关学科的支持:图像数据的后处理技术成为fMRI中的关键环节 一.功能图像数据的性质…

摘要 在我的想象中机器人首先应该能自由的走来走去,然后应该能流利的与主人对话.朝着这个理想,我准备设计一个能自由行走,并且可以与人语音对话的机器人.实现的关键是让机器人能通过传感器感知周围环境,并通过机器人大脑处理并输出反馈和执行动作.本章节涉及到的传感器有激光雷达.IMU.轮式里程计.麦克风.音响.摄像头,和用于处理信息的嵌入式主板.关于传感器的ROS驱动程序开发和在机器人上的使用在后面的章节会展开,本章节重点对机器人传感器和嵌入式主板进行讲解,主要内容: 1.ydlidar-x4激光雷达 2…

FAT32文件系统学习(3) —— 数据区(DATA区) 今天继续学习FAT32文件系统的数据区部分(Data区).其实这一篇应该是最有意思的,我们可以通过在U盘内放入一些文件,然后在程序中读取出来:反过来也可以用程序在U盘内写入一下数据,然后在windows下可以看到写入的文件.这些笔者都会在这篇文章中演示(后来发现并没有成功,不过笔者也找到相关的原因,详见后来的更新部分吧:) ).同时,在写这篇文章的时候笔者也发现了许多意想不到的规律. 1.本文目录 1.读取根目录 2.短文件名目录项 3.…

基于定向滤波和数据融合的边缘引导图像插值算法 http://ieeexplore.ieee.org/document/1658087/ 摘要: 保留边缘结构对于从低分辨率对应物重建高分辨率图像的图像插值算法是一个挑战.我们提出了一种新的边缘引导非线性插值技术,通过定向滤波和数据融合.对于要内插的像素,在两个正交方向上定义两个观测组,并且每个集合产生像素值的估计.通过线性最小均方误差估计(LMMSE)技术将这些模型化为缺失像素的不同噪声测量值的这些方向估计值使用两个观测组的统计量融合成更鲁棒的估计…

http://blog.csdn.net/acceptedxukai/article/details/18136903 http://blog.csdn.net/acceptedxukai/article/details/18181563 本文所引用的源码全部来自Redis2.8.2版本. Redis AOF数据持久化机制的实现相关代码是redis.c, redis.h, aof.c, bio.c, rio.c, config.c 在阅读本文之前请先阅读Redis数据持久化机制AOF原理分析之配…