脑电地形图

利用Matlab对采集的脑电导联信号进行去噪和伪迹处理，最终生成脑电地形图，直观展示脑电活动的的空间分布特征。

提取口、U形坡口的特征参数算法，并研究了焊缝的自动识别与特征参数提取。利用Visual C++6.0开发了结构光视觉传感焊缝实时检测和识别软件，系统界面友好。期刊论文张俊英、朱凯荣在电脑知识与技术中讨论了基于一阶微分算子的玻璃碎片检测与识别。边缘检测是图像处理、计算机视觉的基础内容，分析了几种代表性的边缘检测算法，并设计了边缘检测演示系统，包括图像文件管理和边缘检测功能模块。介绍了边缘检测的基础和设计思路，展望了未来发展。

这份脑图涵盖Hadoop相关知识点，可供学习和参考。

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

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。

这是我个人学习Scala时总结的思维导图。

matlab 的脑电工具 MusePlayer，挺适合搞脑机接口或信号的朋友折腾一折腾。能直接把 Muse 设备的数据转成你熟的格式，比如HDF5或者CSV，还支持OSC 流，你要重放数据、调试算法都方便。录制和重放也挺顺滑，没啥学习门槛，就是命令行多点。 git 的操作也简单，git clone拉一下，跑下./scripts/build.sh就能生成可执行文件。嗯，依赖稍多点，得记得初始化下子模块，不然会有些包加载不上。 支持的输入输出格式比较全，像.muse 文件、OSC 网络流都能转，还能把数据扔进MATLAB 里做。你要脑电波，或者下加速度计数据，这玩意儿还蛮省事的。 注意下，不包含的

适用于 1:1 万地形图的线型符号库，适用于 ArcGIS 制图。为标准制图提供必备符号。

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

相对粗略的脑图，记录了第一天学习机器学习算法的思路，结构虽然不复杂，但对刚入门的你来说还是挺有参考价值的。内容覆盖了像分类、回归这些基础算法，适合做个小总结或者快速回顾。 手绘风格的脑图，重点思路比较清晰。像是把书上学到的东西做了个可视化，对理解算法结构挺有。比如你在看SVM或逻辑回归时，可以快速跳转到相关节点做联想。 推荐几个搭配阅读的资源，像这个graphkit-learn，是个挺不错的图机器学习库；还有机器学习算法实战，里头不少案例代码，照着练效果更好。 如果你想系统捋一遍机器学习的分类，可以看看机器学习算法简介及分类这篇；顺手还可以对比下PPT 版分类算法对比，图表一目了然。 使用建议