控制参数美化可视化结果
在使用可视化技术探索数据集特征时,最好有令人愉悦的绘图。 可视化对于向观众传达定量见解也至关重要,...

可视化统计关系
统计分析是了解数据集中的变量如何相互关联以及这些关系如何依赖于其他变量的过程。可视化可以成为此过程...

Pandas级联
Pandas提供了各种工具(功能),可以轻松地将Series,DataFrame和Panel对象组...

Pandas重建索引
重新索引会更改DataFrame的行标签和列标签。重新索引意味着符合数据以匹配特定轴上的一组给定的...

Pandas描述性统计
有很多方法用来集体计算DataFrame的描述性统计信息和其他相关操作。 其中大多数是sum(),...

Pandas数据帧(DataFrame)
数据帧(DataFrame)是二维数据结构,即数据以行和列的表格方式排列。 可以视为 SQL 表或...

理解图像特征
本章将探讨什么是图像特征、重要性,以及为什么角点等特征具有特殊意义。 特征的本质想象你玩过拼图游戏...

FAST角点检测算法
本章将学习以下内容: 理解FAST算法的基本原理 学习使用OpenCV提供的FAST算法功能进行...

ORB(定向FAST与旋转BRIEF)
本章将介绍 ORB 的基础知识。 理论基础对于OpenCV爱好者而言,ORB最值得关注的一点是它源...

特征匹配
本章将学习以下内容: 学习如何将一幅图像中的特征与其他图像进行匹配 使用OpenCV中的暴力匹配...

高动态范围成像(HDR)
本章将学习如下内容: 如何从曝光序列生成并显示HDR图像 运用曝光融合技术合并曝光序列 理论基...

图像修复
本章将学习内容如下: 如何通过一种称为图像修复的方法去除旧照片中的细小噪点、划痕等瑕疵 了解Op...

傅里叶变换
本节将学习如下内容: 使用OpenCV找到图像的傅里叶变换 利用Numpy中可用的FFT功能 傅...

直方图 - 第4部分:反投影
本章将学习直方图反投影。 理论基础该算法由Michael J. Swain和Dana H. Bal...

直方图 - 第1部分:查找、绘制和分析
本教程将学习如下内容: 学习使用OpenCV和Numpy函数查找直方图 介绍两个关键函数:cv2...

直方图 - 第3部分:二维直方图
本章将学习如何查找和绘制二维直方图。这将在接下来的章节中有所帮助。 介绍在第一篇文章中,我们计算并...

直方图 - 第2部分:均衡化
本节将学习直方图均衡化的概念,并使用它来提高图像的对比度。 理论基础考虑一个像素值仅限于某个特定值...

OpenCV 之绩效衡量和改进技术
在图像处理中,由于每秒要处理大量操作,因此代码不仅必须提供正确的解决方案,而且必须以最快的方式提供...

图像的算术运算
本章将学习如下内容: 学习图像上的几种算术运算,如加法、减法、位运算等。 介绍如下函数:cv2....

OpenCV中的数学工具
OpenCV 不仅是一个计算机视觉库,还集成了丰富的数学工具,用于矩阵运算、统计分析、几何变换和数...

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介绍

为了方便学习Python语言,基于Jupyter技术栈搭建了在线计算环境。 用户使用时以网页形式打开,对照书中内容进行学习,在线编写代码和运行代码,代码的运行结果也会直接显示。如在编程过程中需要编写说明文档,可在同一个页面直接编写,便于作及时的说明和解释。

在数据科学、机器学习及深度学习的领域里,Jupyter是一个强大的工具,它集成了代码编写、可视化展示、文档记录等多种功能于一体,让科学计算变得既直观又高效。 随着数据科学和人工智能领域的不断发展,Jupyter 也在不断更新和完善其功能和性 能。 未来可以期待看到更多创新的特性和工具被加入到 Jupyter 中,从而进一步推动科学计算和数据分析的发展。





平台内核

目前平台提供配置好的计算时内核供运行使用。后期会根据需求增加公用内核及内核中的默认类库。 相关语言运行环境与类库一般由 Conda 库提供最新版本。

  • Python 3.11 [系统]
  • Python 3.12 [Conda]
  • R 4.4 [Conda]


注意事项

  • 平台使用Jupyter技术搭建,登陆认证使用本系统的注册账号。
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