matlab中的工具包,用于读写segy数据。下载后将解压后的文件夹拷贝到matlab安装目录的toolbox文件夹下。打开matlab程序的“设置路径”,将该工具包文件夹所在路径添加到matlab中,使用“添加并包含子文件夹”选项,最后保存即可使用该工具包。
2023-04-21 22:20:38 155KB matlab segy toolbox 工具包
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MATLAB数字图像处理工具包,内含多个数字图像处理常用函数,大家可以自行下载提取,多多关照,若有缺少可留言
2023-04-21 16:37:51 159KB MATLAB工具包
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包括segy格式的读写,和各种数据处理,偏移成像,解释等方法。
2023-04-16 22:41:18 104.27MB 地震勘探 数据处理 数据解释 偏移成像
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matlab模糊控制器生成c代码普罗米修斯 用于虚拟化基础架构实验的灵活工具包。 如何引用 请将此项目引用为以下论文(BibTeX 格式): @ARTICLE{CPE:CPE4400, author = {Cosimo Anglano and Massimo Canonico and Marco Guazzone}, title = {{Prometheus}: a flexible toolkit for the experimentation with virtualized infrastructures}, journal = {Concurrency and Computation: Practice and Experience}, volume = {30}, number = {11}, year = {2018}, issn = {1532-0634}, url = {http://dx.doi.org/10.1002/cpe.4400}, doi = {10.1002/cpe.4400}, pages = {e4400--n/a}, keyword
2023-04-14 16:24:14 575KB 系统开源
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AMI Aptio AFU是一款好用的BIOS刷新工具包。可以用于升级主板bios,支持修复Windows 64位操作系统的驱动程序。支持写保护功能失败问题修复。感兴趣的朋友千万不要错过了。 主要特色 1、从AMIAFUAPTIO迁移特性v2 39 2、支持安全的Flash / P / B / N保护Romholes和OA关键。 3、支持OA 3.0微软的要求。(EIP 77891][EI
2023-04-12 23:35:27 1.08MB 系统工具
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sagemaker-pytorch-training-toolkit:用于在SageMaker上运行PyTorch培训脚本的工具包。 用于构建SageMaker Pytorch容器的Dockerfile位于https://github.comawsdeep-learning-containers
2023-04-11 20:56:00 11.16MB docker aws pytorch sagemaker
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先去官网下载好anaconda 地址是 https://www.anaconda.com/distribution/#download-section  我下载的是64位python3.7版本的,因为pytorch只支持3.x版本的python,在安装过程中有一个如下界面(第二幅图)建议是两个都勾选上,这样就避免你去电脑里面自行设置环境变量了    安装好之后,使用cmd命令行 ,输入python,你可能会看到如下界面,不要着急,这是由于python解释器位于conda环境中,但是环境未激活,库可能无法加载 这时候,我们重新打开cmd,输入 conda info –envs ,等一下之后,再输
2023-04-11 13:04:07 482KB anaconda c conda
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reg bat au3 inf文件互转工具包 里面好几个转换工具,上面四种文件可以相互转换,功能强悍。
2023-04-09 23:04:05 2.51MB reg bat au3 inf文件互转工具包
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不用重装系统,不用加大磁盘,亲测有效!本人做java开发100g系统盘用了一年还剩20g,想买大硬盘加装太麻烦,重装系统虽然会 但是idea 等软件又得重配!系统自带的分区 只能是2个相邻的盘根本不实用,还是这方法比较方便,写出来和大家分享。记录 下也许以后自己还要用
2023-04-07 14:28:34 15.89MB c盘扩容 减少顿
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Open Source library to support interpretability and explainability of data and machine learning models
2023-04-04 22:58:10 14.28MB Python开发-机器学习
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