脑连接组

在这项工作中，我们探索了一个框架，该框架有助于应用学习算法来自动提取脑部连接体。使用张量编码，我们设计了一个目标，倾向于生物学上合理的束结构。这项研究可能对正常的大脑发育和衰老、先天性异常、白细胞营养不良、肿瘤和术前计划、缺血和中风、脑病（毒性、代谢、传染性）、创伤性脑损伤、精神疾病、痴呆、抑郁症以及功能连接映射和认知神经科学产生深远影响。我们提供的演示展示了如何：（1）阶段1：使用贪婪的前向选择策略为每个体素分配方向候选集，从而初始化大脑连接组的三个二维张量，例如正交匹配追踪（OMP）或我们提出的算法称为GreedyOrientation；（2）第2阶段：建立和优化目标功能，包括提议的组调节

由Aggarwal、Priya和Anubha Gupta提出的研究，探索了组级脑网络的组融合多元回归建模方法。该研究发表于2019年的《神经计算》期刊第363期，详细分析了MATLAB在该模型开发中的应用和实现。

Redis 脑图.emmx，挺不错的资源，适合对 Redis 有一定了解，或者刚接触的同学。它通过图示的方式，帮你更清楚地理清 Redis 的知识点，像是数据结构、命令、使用场景等都能通过脑图快速理解。这个脑图的内容不算太复杂，适合用来梳理知识体系，也适合用作学习笔记。嗯，毕竟通过脑图可以把零散的知识点快速串联起来，能帮你更好地记忆。 而且脑图不仅适合初学者，想要快速复习的同学也能轻松上手。如果你平时时间比较紧张，看一遍脑图就能达到不错的效果。需要注意的是，脑图的形式虽然直观，但对于更深层次的理解，还是需要配合实际操作。所以，如果你要深入掌握 Redis，平时多做些练习也是必要的。 ，如果你觉

这份脑图涵盖Hadoop相关知识点，可供学习和参考。

MATLAB数硬币的代码通过大脑和行为的联合分解来证明脑机接口控制中的学习。该存储库包含在中再现分析所需的所有代码。探索了支持脑计算机接口学习的功能网络的中尺度组织。必选套餐所需的MATLAB工具箱：eeglab，实地考察所需的Python工具箱：os，numpy，scipy，sys；（来自的NMF）所需的R工具箱：R.matlab，ggplot2，dplyr，coin，lmPer，汽车，aplpack，RColorBrewer，wesanderson，ez，plyr。指示前处理功能连接性和行为数据非常干净，因此需要最少的预处理。运行preproc_behav.m以获取每个科目的成绩和学习率（

这是我个人学习Scala时总结的思维导图。

HDFS 的总结脑图用的是 XMind 8，嗯，做得还挺清楚的。基本上把常用的模块、架构细节、命令行操作啥的都捋顺了，逻辑也比较清晰。你要是刚入门，或者准备面试，拿来复习一波还挺方便的。相关资源我也整理了几篇文章，像是星环平台的 HDFS 架构，还有一些 Hadoop 界面解析什么的，都在下面，点进去看看呗。

图像识别的神经网络资源真是越来越卷了，不过要说上手快、资料全、还能顺便补一补神经网络的基本概念，这套资源库还挺适合推荐给你们的。像BP 神经网络、脉冲神经网络（SNN）、LVQ这些老朋友都有提到，甚至还有整套MATLAB代码直接拿来跑，省得自己一点点从零搭建。RBF 神经网络的算法比较系统，尤其是图像识别场景，讲得还蛮清楚。你要是刚好在做图像识别方向的训练项目，这几个例子看完基本能摸到门道。还有多模态识别、数字识别这些题材，都贴着实战场景走，挺接地气。神经网络课件.zip这种资源也别忽略，里面通常会塞些 PDF 讲义、PPT、实验代码之类的，想复习或者教学都方便。哦对，R 语言的神经网络库也有

FSL MRI脑影像分析指南 本指南概述使用FSL软件包进行MRI脑影像分析的流程及常用工具： 1. 安装与学习资源: FSL官方网站提供详细的安装教程。 FSL Course是深入学习FSL的优秀资源。 2. 预处理: 颅骨剥离 (BET): 去除头骨及非脑组织。 感兴趣区域选取 (FSLROI): 提取目标脑区。 3. 图像分割: FAST: 基于模型的快速组织分割，包含偏置场校正功能。 Partial Volume Segmentation: 处理组织边界模糊问题，提高分割精度。 4. 结果统计与分析: FSLSTATS: 提取分割结果的统计指标(如体积、平均

周阳老师整理的 Redis 脑图，全面涵盖 Redis 知识点。 脑图内容： Redis 简介 Redis 数据类型 Redis 基本命令 Redis 事务和持久化 Redis 集群 Redis 应用场景