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Data Masking Market Guide

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简介：
《Data Masking Market Guide》是一本全面解析数据遮蔽市场的指南书籍，深入探讨了该领域的发展趋势、关键技术和市场机遇。 数据安全与数据治理是当前市场分析中的重要议题。

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  • Data Masking Market Guide
    优质
    《Data Masking Market Guide》是一本全面解析数据遮蔽市场的指南书籍，深入探讨了该领域的发展趋势、关键技术和市场机遇。 数据安全与数据治理是当前市场分析中的重要议题。
     
  • Oracle Database 2-Day + Data Warehousing Guide for 11g (PDF-130)
    优质
    本指南为Oracle Database 11g用户提供两天速成教程及数据仓库指导，涵盖数据库基础操作与高级数据仓库构建技术。 Oracle Database 2 Day + Data Warehousing Guide 11g 是一份关于 Oracle 数据库数据仓库功能的指南。这份文档为用户提供了快速入门的数据仓库操作指导以及相关概念介绍，适用于希望在 Oracle 数据库环境中实施或优化数据仓库解决方案的专业人士。
     
  • Carvana Image Masking Challenge - Train.zip
    优质
    《Carvana Image Masking Challenge - Train.zip》包含了用于车辆分割任务的训练数据集，旨在提高自动驾驶和计算机视觉技术中对汽车识别的精度。 2017年7月，美国二手汽车零售平台Carvana在知名的机器学习竞赛平台kaggle上发布了名为“Carvana图像掩模挑战赛”（Carvana Image Masking Challenge）的比赛项目，吸引了众多计算机视觉等相关领域的研究者参与。比赛数据分为train和mask两部分，由于全部数据量较大，单独上传了训练集数据，而对应的掩膜数据则通过另一个链接下载。
     
  • Market-1501_yfdemo.rar
    优质
    Market-1501_yfdemo.rar 是一个包含行人重识别（ReID）数据集Market-1501相关示例代码和预训练模型的压缩文件，适用于研究与开发。 原资源以及经过prtorch处理后的直接使用格式数据。
     
  • Image Improvement through Adaptive Unsharp Masking
    优质
    本文提出了一种自适应USM（Unsharp Masking）算法用于图像增强，能够有效提升图像细节和整体质量。 Image Enhancement via Adaptive Unsharp Masking 该文章讨论了通过自适应无损锐化技术进行图像增强的方法。文中提出了一种新颖的算法，能够根据图像的具体内容动态调整锐化的参数，从而在不增加噪点的情况下提升图像细节和清晰度。此方法特别适用于需要精细处理的照片编辑、医学影像分析以及高清视频制作等领域。 （注：此处重写时未添加原文中没有提及的信息如联系方式或网址）
     
  • Carvana Image Masking Challenge: Training Masks
    优质
    Carvana Image Masking Challenge: Training Masks是一项专注于汽车图像处理的比赛，参赛者需创建准确的车体轮廓掩模，以提升自动驾驶与自动停车系统的性能。 Carvana 图像掩模挑战赛（Carvana Image Masking Challenge）是美国二手汽车零售平台 Carvana 在 2017 年 7 月于知名机器学习竞赛平台 kaggle 上发布的一个比赛项目，吸引了众多计算机视觉等相关领域的研究者参与。该数据集分为 train 和 mask 数据，由于全部数据较大，train 数据在另一个链接里单独上传。
     
  • Cloud Masking for Sentinel 2 with Google Earth Engine
    优质
    本研究利用Google Earth Engine平台开发了一种针对Sentinel-2卫星影像的云掩膜算法，有效提升了遥感数据处理效率和精度。 使用Google Earth Engine对Sentinel 2进行云遮罩 利用Google Earth Engine Python API来处理Sentinel 2图像的阴影和云层。此操作基于论坛上发布的JavaScript代码，现将其转换为Python版本。 ### 依存关系 确保已经安装了必要的库，并且环境配置完毕。 - 验证地球引擎 ```shell earthengine authenticate ``` ### 使用方法 1. 克隆GitHub仓库： ```shell git clone https://github.com/samsammurphy/cloud-masking-sentinel2.git ``` 2. 进入克隆后的目录并启动Jupyter笔记本。 ```shell cd cloud-masking-sentinel2 jupyter-notebook cloud-masking-sentinel2.ipynb ``` 请注意，上述命令中的URL和具体路径需要根据实际情况调整。
     
  • market-basket-analysis-on-instacart.zip
    优质
    本项目通过分析Instacart电商平台上的购物数据，运用市场篮子分析方法来识别商品间的关联规则和购买模式，以优化库存管理和个性化推荐系统。 在探究用户对物品类别的喜好细分降维案例中需要的数据包括products.csv、order_products__prior.csv、orders.csv、aisles.csv等文件。此外，还包括一个用于PCA降维的Python程序。
     
  • PNFT Market - 源码：pnftmarket
    优质
    PNFT Market是由源码pnftmarket开发的一个平台，专注于非同质化代币（NFT）交易，提供了一个安全、便捷的市场环境给全球收藏家和创作者。 PNFT市场该项目利用自动化测试工具进行开发。您需要安装以下软件： 1. 安装Truffle：`npm install truffle -g` 2. 安装Ganache CLI：`npm install -g ganache-cli` 完成上述步骤后，在终端中运行Ganache CLI： ``` My-Comp:~ johndoe$ ganache-cli ``` 接着，从该项目的根目录下执行测试命令： 1. `truffle test` 2. 或者迁移网络：`truffle migrate --network development` 要测试合同，请将mainnet分支到本地。您需要复制项目根目录下的start.sh.example文件至名为start.sh的新文件，并添加您的Infura ID和助记符信息。 然后，从该项目的根目录下运行以下命令进行测试： ``` sh ./start.sh truffle test 或者直接指定测试脚本：`truffle test ./test/PNFT.test.js` ```
     
  • Stock-Market-Sentiment-Analysis-Updated
    优质
    Stock-Market-Sentiment-Analysis-Updated 是一个专注于分析股市情绪影响因素的研究项目。通过更新的数据和技术提高预测准确性，为投资者提供有价值的市场洞察。 Stock_Market_Sentiment_Analysis-master