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MODIStsp

自动化处理MODIS陆地产品时间序列的R软件包

MODIStsp是一个用于自动化处理MODIS陆地产品时间序列数据的R软件包。它集成了下载、拼接、重投影和调整大小等多项预处理功能。用户可自定义处理MODIS HDF文件中的特定图层、提取质量指标和计算光谱指数。处理结果以单波段栅格文件格式保存。MODIStsp提供图形用户界面和命令行两种操作方式,方便不同需求的用户使用。这个开源工具由意大利国家研究委员会远程感应环境研究所开发,旨在简化MODIS数据的时间序列分析流程。

tods - 多变量时间序列的自动化异常检测系统
GithubTODS多变量数据开源项目异常检测时间序列自动机器学习
TODS是一个专注于多变量时间序列数据异常检测的全栈自动化机器学习系统。它提供数据处理、时间序列处理、特征分析等全面模块,支持点级、模式级和系统级三种检测场景。TODS的主要特点包括全栈机器学习功能、广泛的算法支持,以及能够自动搜索最佳模块组合构建最优管道的自动化机器学习能力。
deepdataspace - 开源计算机视觉数据集工具 提供可视化 标注和分析功能
DeepDataSpaceGithub开源数据集工具开源项目数据可视化数据标注模型分析
DeepDataSpace是一个开源计算机视觉数据集工具,提供交互式数据可视化、探索和智能标注功能。支持多平台和协作工作流,易于安装使用。通过直观界面帮助用户高效管理和分析大规模图像数据集,适用于CV项目开发和研究。
Rcpp - R和C++的高性能集成框架
C++GithubRcppR语言开源项目数据分析集成
Rcpp是一个广受欢迎的R扩展包,实现了R与C++的无缝集成。它支持R数据类型到C++的自动映射,提供语法糖和模块功能,简化了C++函数在R中的使用。Rcpp大幅提高了R的计算效率,目前已被2791个CRAN包和254个BioConductor包采用,成为增强R语言性能的重要工具。
geostats - 地理统计数据分类与可视化的JavaScript库
GithubJavaScript库geostats地理数据可视化开源项目数据分类统计方法
geostats是一个开源的JavaScript库,遵循MIT许可,专注于地理统计数据的分类和可视化。它提供等间隔、分位数、标准差等多种分类方法,以及丰富的统计功能。该库支持生成HTML格式图例,适用于地图和数据可视化项目。geostats具有灵活的API,支持自定义分类方法和颜色方案,可广泛应用于地理信息系统(GIS)和数据分析领域。
pastas - Python开源工具助力地下水时间序列分析
GithubPastasPython包地下水开源软件开源项目时间序列分析
这是专注于地下水时间序列分析的开源Python工具。它采用面向对象结构,便于快速构建新模型。通过简洁的Python代码,用户可轻松创建、优化和分析时间序列模型。内置多种分析工具,支持Python 3.9-3.12版本,并提供丰富的文档和示例,适合各层次用户使用。
tensorflow - TensorFlow与R语言的深度学习框架集成
APIGithubR语言TensorFlow开源项目数据流图机器学习
TensorFlow for R是一个将TensorFlow深度学习框架集成到R语言环境的开源项目。它支持在R中构建和执行TensorFlow计算图,兼容CPU和GPU运算。该项目提供完整的TensorFlow API访问,并包含安装指南和使用文档。适合需要在R中进行机器学习和大规模数值计算的研究人员和数据科学家使用。
r-novice-gapminder - R语言入门,可重复科学分析实践教程
GapminderGithubR语言开源项目数据分析科学计算编程入门
这是一个面向非程序员的R语言入门项目,聚焦于可重复科学分析。项目使用Gapminder数据集,教授R语言基础知识、模块化编程和数据分析最佳实践。课程强调科学计算中的任务自动化和封装,旨在为学习者奠定扎实的R语言基础。虽不涉及统计分析,但内容丰富,适合一天或半天的研讨会教学。
anomalize - R语言时间序列异常检测工具
AnomalizeGithubR语言开源项目异常检测数据分析时间序列
anomalize是一个R语言包,用于时间序列异常检测。它提供时间序列分解、异常检测和重组等功能,可有效分离正常数据和异常数据。该工具支持直观的可视化,并可通过清理异常值提高预测准确性。虽然核心功能已被timetk包替代,但anomalize仍保留原有功能以支持现有代码。
dim - 开源数据安装管理器,简化项目数据处理
Githubdim开源数据管理开源项目数据下载数据处理数据搜索
Data Installation Manager (DIM) 是一个开源工具,旨在像包管理器一样高效管理项目中的开源数据。用户可以通过DIM记录数据源URL和进行后处理操作,利用dim.json文件快速准备所需数据。DIM支持解压缩、编码转换等常见任务,并且能够通过CKAN搜索数据和使用GPT-3生成数据处理代码。更多详情和安装方法请参考官方文档。
hctsa - MATLAB时间序列分析与特征提取工具包
Githubhctsa开源项目数据可视化时间序列分析机器学习特征提取
hctsa是一款功能强大的MATLAB时间序列分析工具包,专注于特征提取和比较分析。它能从单变量时间序列中提取大量特征,并提供多种分析工具。主要功能包括数据标准化、聚类、降维、特征识别和分类模型评估。该工具包适用于多领域的时间序列研究,能够深入挖掘数据特征,进行全面的比较分析。
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