在开发医学分析的软件中经常用到四参数Logistic拟合算法，例如化学发光、定量分析等。
找了很久，征询了很多人都敝帚自珍。
我终于找到了ImageJ这个好东东，不过是Java的代码，有一天，我终于把它改成Delphi的了。
再一天我把它传到网上去，大家分享。
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我终于找到了ImageJ这个好东东，不过是Java的代码，有一天，我终于把它改成Delphi的了。
再一天我把它传到网上去，大家分享。
2023/2/22 16:17:17
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更好地对信誉卡申请人进行识别和判断,提高银行预防和抵抗信誉卡风险的能力,是所有银行迫切需要解决的问题。
2023/2/17 13:38:53
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一种基于行列像素置乱和logistic混沌序列扩散的彩色图像视觉安全算法。
加密部分首先通过对明文图像的像素进行行列置乱，然后对置乱后的图像进行R、G、B分解，之后利用混沌序列扩散对分解得到的三分量进行加密，最初分别嵌入经过离散小波变换的载体图像R、G、B分层中，从而获得视觉安全的载密图像。
解密部分首先对载密图像进行R、G、B分解，然后对R、G、B三分量分别进行离散小波变换，之后从经过离散小波变换的三分量中提取载密三分量，对载密三分量进行异或操作并合成，最初把合成后的图像执行行列像素的反置乱得到明文图像。
加密部分首先通过对明文图像的像素进行行列置乱，然后对置乱后的图像进行R、G、B分解，之后利用混沌序列扩散对分解得到的三分量进行加密，最初分别嵌入经过离散小波变换的载体图像R、G、B分层中，从而获得视觉安全的载密图像。
解密部分首先对载密图像进行R、G、B分解，然后对R、G、B三分量分别进行离散小波变换，之后从经过离散小波变换的三分量中提取载密三分量，对载密三分量进行异或操作并合成，最初把合成后的图像执行行列像素的反置乱得到明文图像。
2023/2/11 23:42:36
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线性回归餐厅情感分析目录表描述线性回归机器学习模型可预测评论是肯定的还能否定的。
它以86％的准确度正确预测正确的标签。
技术领域使用以下项目创建项目：python版本：3.9.1NumPy库版本：1.20.0熊猫库版本：1.2.2数据集制作数据集后，每个功能都是代表餐厅评论中所使用单词的存在或不存在的分类特征（0、1）。
常见词（例如“the”，“a”等）未分类。
每行代表一个点（餐厅评论），每列代表其特征（评论中能否使用单词）。
除了评论是肯定的（1）还能否定的（0），每列都是除包含标签的最后一列之外的单独功能。
设置下载.py文件，training_dataset，validation_dataset和权重文件。
将它们放在单个文件或项目文件中。
运行代码将以下内容添加到类文件中：x=logistic_regression("train_d
它以86％的准确度正确预测正确的标签。
技术领域使用以下项目创建项目：python版本：3.9.1NumPy库版本：1.20.0熊猫库版本：1.2.2数据集制作数据集后，每个功能都是代表餐厅评论中所使用单词的存在或不存在的分类特征（0、1）。
常见词（例如“the”，“a”等）未分类。
每行代表一个点（餐厅评论），每列代表其特征（评论中能否使用单词）。
除了评论是肯定的（1）还能否定的（0），每列都是除包含标签的最后一列之外的单独功能。
设置下载.py文件，training_dataset，validation_dataset和权重文件。
将它们放在单个文件或项目文件中。
运行代码将以下内容添加到类文件中：x=logistic_regression("train_d
2021/7/1 3:16:04
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最详细的分叉图代码，里面还有其他的！像logistic、sin映射等，由于chebyshev的代码可能不是那么直接，如果有疑问还可以找我！
2018/6/23 21:55:46
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以蛋白核小球藻为受试对象,以藻类光合荧光参数为毒性评价目标,研究Cu2+毒性作用下多个光合荧光参数的响应规律。
结果显示:Cu2+对光合荧光参数F0、Fm、Fv、Fv/Fm、Yield、rP、JVPⅡ、α和Ek抑制效应显著,其中Yield、rP、α和Fv/Fm在24h内体现出稳定的抑制效应,可作为24h分析Cu2+毒性的评价目标;Yield、rP、α和Fv/Fm抑制程度对Cu2+浓度具有良好的剂量效应关系,logistic函数拟合相关系数R2分别为0.9989,0.9992,0.9991,0.9977,由此得到EC50-24h值分别为61.05,66.31,69.41,99.61μ
结果显示:Cu2+对光合荧光参数F0、Fm、Fv、Fv/Fm、Yield、rP、JVPⅡ、α和Ek抑制效应显著,其中Yield、rP、α和Fv/Fm在24h内体现出稳定的抑制效应,可作为24h分析Cu2+毒性的评价目标;Yield、rP、α和Fv/Fm抑制程度对Cu2+浓度具有良好的剂量效应关系,logistic函数拟合相关系数R2分别为0.9989,0.9992,0.9991,0.9977,由此得到EC50-24h值分别为61.05,66.31,69.41,99.61μ
2018/1/10 5:52:32
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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