Streamlit是一款基于Python的数据可视化和应用开发框架，它允许数据科学家和工程师快速创建交互式的、美观的应用程序，无需深入学习前端技术。
这个“streamlit-example”项目是一个学习和实践Streamlit的好例子，让我们来深入探讨一下Streamlit的核心特性和如何使用它。
Streamlit的工作原理是通过读取Python脚本来构建应用程序的界面。
在你的项目中，`streamlit-example-main`很可能包含了运行Streamlit应用的主文件。
通常，这个文件会有一个或多个`streamlit.write()`函数，用于输出各种类型的数据显示。
1.**安装与启动**：-安装Streamlit库：在命令行或终端中运行`pipinstallstreamlit`。
-运行应用：找到`streamlit-example-main`中的主Python文件（如`app.py`），然后运行`streamlitrunapp.py`。
这将在本地启动一个Web服务器，你可以通过浏览器访问应用程序。
2.**核心组件**：-`streamlit.write()`:这个函数是Streamlit的基础，它可以输出文本、HTML、图像、图表等。
-`streamlit.pyplot()`:用于展示matplotlib生成的图表。
-`streamlit.plotly()`:支持Plotly库的交互式图表。
-`streamlit.altair()`:显示Altair库的静态或交互式图表。
-`streamlit.dataframe()`:直接展示PandasDataFrame。
-`@streamlit.component`:创建自定义的UI组件。
3.**数据交互**：-Streamlit支持用户输入，例如`streamlit.text_input()`和`streamlit.number_input()`，可以创建文本框和数字输入框。
-使用`streamlit.checkbox()`和`streamlit.radio()`让用户选择选项。
-`streamlit.selectbox()`允许用户从下拉菜单中选择。
4.**状态管理**：-Streamlit的`st.cache()`装饰器可以缓存函数结果，提高性能。
-`st.session_state`用于在页面刷新时保持用户的状态。
5.**布局控制**：-使用`streamlit.column()`和`streamlit.row()`可以控制页面的布局。
-`st.beta_container()`提供更灵活的布局选项，比如网格系统。
6.**部署**：-Streamlit提供了一键部署到免费的StreamlitSharing服务，只需运行`streamlitshare`命令。
-也可以将应用部署到Heroku、GoogleCloud或AWS等云平台。
7.**社区和扩展**：-Streamlit有活跃的社区，用户可以分享代码和应用，找到很多有用的示例。
-通过社区创建的库（如streamlit-aggrid、streamlit-dashboards等）可以增强Streamlit的功能。
通过这个`streamlit-example`项目，你可以学习如何使用这些组件和功能，逐步创建自己的数据可视化解析或应用。
记得探索源代码，理解每个部分的作用，这将帮助你更好地掌握Streamlit的使用技巧。
在实践中不断迭代，你会发现Streamlit是一个强大且易用的工具，能帮助你快速将数据分析转化为引人入胜的交互式应用。

磁共振弹性成像鲁棒波图像处理方法的评价

Pixy是由Charmed实验室联合卡内基梅隆大学共同推出的一款图像传感器。
Pixy是一个开源的图像识别传感器，支持多物体，多色彩的颜色识别，最高支持7种颜色。
本资料包括Pixy的原理图、gerber文件、BOM表、源代码、源代码编译方法和其他说明文档。
源代码在文件夹“Pixy资料\pixy-master源代码”中。
由于CSDN只能上传小于60M的文件，所以本文档被分成两个压缩包上传，压缩包2不要资源分，请在两个压缩包都下载后在解压，否则会出错！！！

图像稀疏表示matlab，可用于压缩感知

李纯明老师的水平集matlab代码，模型是CV模型。
里面有图像例子，可以运行。
有需要的同学可以下载看看。

雅诗兰黛用例：性能分析问题：将全球（互联网）资产的性能分析连接到搜索功能很少的大型数据库（超过一百万）资产中的原始资产。
在资产内部嵌入唯一标识符的问题是，当它们在进入社交媒体的过程中经过许多不同的手/公司时，它们很容易丢失。
使用图像分类，我们可以避免该问题。
目标：为图像资产分析和竞争对手分析奠定基础。
将在社交媒体和零售网站上的数字资产管理系统之外找到的操纵图像资产连接回数字资产管理系统内原始资产的文件路径。
障碍：此项目的训练数据本来就很小，每个资产只有一张图片。
我们只知道图像是被操纵的，而不是图像的实际处理（裁剪，叠加，缩放等）。
一些图像彼此非常相似。
有一条细线可用来区分相似的图片，并连接相同图片的受控版本。
方法：1）图像分类2）自动编码图像分类：使用Keras/Tensorflow，我带了他们的imagedatagenerator并创建了原始图像的合成版本。

图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割

适用于matlab读取.nii格式的文件脑部MR图像处理。
NIfTI这个Matlab程序可以读取显示、保存、制作核磁共振图像。
具体如下：＞＞[hdr,filetype,fileprefix,machine]=load_nii_hdr('output.hdr');＞＞[img,hdr]=load_nii_img(hdr,filetype,fileprefix,machine);＞＞save_nii(nii,filename,[old_RGB]);

应用标记符控制分水岭分割有效解决了分水岭算法在图像分割中的过分割问题

图像畸变的矫正，matlab代码，无需配置环境，里面带实验原图和效果图

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。