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祝贺MLMD工作已被国际计算材料著名期刊"npj Computational Materials"接收！！军刀军刀！源码linux编程源码安装

       材料基因工程革新了材料研发方式，军刀军刀人工智能成为材料信息学的源码核心工具。面对材料科学领域中AI工具包或平台的军刀军刀局限性，如聚焦性能预测、源码不友好于无编程经验的军刀军刀材料研究人员、小数据集处理能力不足等问题，源码我们历时一年，军刀军刀开发了专为材料设计打造的源码AI平台——MLMD（Machine Learning for Materials Design）。此平台无需编程即可运用多个材料设计流程，军刀军刀图集html源码包括高通量筛选与代理优化等。

       为解决材料领域小数据的问题，我们自主研发了主动学习工具包（Bgolearn），并集成基于迁移学习的代理优化材料设计算法。如今，我们的工作已在“npj Computational Materials”期刊上成功发表，感谢所有支持与认可，statfs函数源码欢迎一同开发与更新MLMD，使其成为材料设计的“瑞士军刀”。

       MLMD平台可通过matdesign.top网站直接使用，或访问 /Jiaxuan-Ma/MLMD 进行本地部署。主动学习包Bgolearn源码请访问 /Bin-Cao/Bgolearn 。文章链接为：/articles/s---4

       案例展示显示，MLMD平台能仅通过鼠标点击操作，改spark 源码完成材料性能预测与优化设计。代理优化模块中，我们利用MLMD设计出在 ℃环境下，具有强塑性、抗拉强度.1 MPa、总伸长率.7%的RAFM钢，与初始数据集相比，rpa 程序源码抗拉强度提高.5%，总伸长率提高.4%。通过简单的超参数设置，可发现位于Pareto边界上的其他特性优异材料，适用于多种应用场景。主动学习模块中，我们基于自研的主动学习库（Bgolearn），使用效能函数如EI、REI和UCB，对高硬度的AlCoCrCuFeNi高熵合金进行了成分设计，所得成分与原始工作中的成分相近，同时提供了更多候选成分。

       图1显示了通过代理优化模块设计RAFM钢的过程。图2展示了通过主动学习模块设计的新型AlCoCrCuFeNi高熵合金的原子百分比分布。

常用的十大python图像处理工具

       åŽŸæ–‡æ ‡é¢˜ï¼š Python image manipulation tools.

       ä½œè€… | Parul Pandey

       ç¿»è¯‘ | 安其罗乔尔、JimmyHua

       ä»Šå¤©ï¼Œåœ¨æˆ‘们的世界里充满了数据，图像成为构成这些数据的重要组成部分。但无论是用于何种用途，这些图像都需要进行处理。图像处理就是分析和处理数字图像的过程，主要旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后可以将其用于某种用途。

       å›¾åƒå¤„理中的常见任务包括显示图像，基本操作如裁剪、翻转、旋转等，图像分割，分类和特征提取，图像恢复和图像识别。Python成为这种图像处理任务是一个恰当选择，这是因为它作为一种科学编程语言正在日益普及，并且在其生态系统中免费提供许多最先进的图像处理工具供大家使用。

       è®©æˆ‘们看一下可以用于图像处理任务中的常用 Python 库有哪些吧。

       1.scikit-image

       scikit-image是一个开源的Python包，适用于numpy数组。它实现了用于研究，教育和工业应用的算法和实用工具。即使是那些刚接触Python生态系统的人，它也是一个相当简单直接的库。此代码是由活跃的志愿者社区编写的，具有高质量和同行评审的性质。

       èµ„源

       æ–‡æ¡£é‡Œè®°å½•äº†ä¸°å¯Œçš„例子和实际用例，阅读下面的文档：

       /abidrahmank/OpenCV2-Python-Tutorials

       ç”¨æ³•

       ä¸‹é¢æ˜¯ä¸€ä¸ªä¾‹å­ï¼Œå±•ç¤ºäº†OpenCV-Python使用金字塔方法创建一个名为“Orapple”的新水果图像融合的功能。

       6. SimpleCV

       SimpleCV 也是一个用于构建计算机视觉应用程序的开源框架。有了它，你就可以访问几个高性能的计算机视觉库，如OpenCV，而且不需要先学习了解位深度、文件格式、颜色空间等。

       å®ƒçš„学习曲线大大小于OpenCV，正如它们的口号所说“计算机视觉变得简单”。一些支持SimpleCV的观点有：

       å³ä½¿æ˜¯åˆå­¦è€…也可以编写简单的机器视觉测试摄像机、视频文件、图像和视频流都是可互操作的资源

       å®˜æ–¹æ–‡æ¡£éžå¸¸å®¹æ˜“理解，而且有大量的例子和使用案例去学习：

       /hhatto/pgmagick

       ç”¨æ³•

       ä½¿ç”¨pgmagick可以进行的图像处理活动很少，比如：

       å›¾åƒç¼©æ”¾

       è¾¹ç¼˜æå–

       . Pycairo

       Pycairo是图像处理库cairo的一组Python捆绑。Cairo是一个用于绘制矢量图形的2D图形库。矢量图形很有趣，因为它们在调整大小或转换时不会失去清晰度 。Pycairo是cairo的一组绑定，可用于从Python调用cairo命令。

       èµ„源

       Pycairo的GitHub库是一个很好的资源，有关于安装和使用的详细说明。还有一个入门指南，其中有一个关于Pycairo的简短教程。

       åº“：/pygobject/pycairo指南：plete。minimal是最基础的设置，而default则添加了文档生成和格式化工具，适合大多数项目。complete则应谨慎使用，因为它可能会带来不必要的问题。

       扩展平台与源码获取

       对于跨平台编译，只需简单地添加目标平台，如rustup target add arm-linux-androideabi。获取Rust源码，则通过rustup component add rust-src命令，源码会被下载到对应工具链的lib/rustlib/src/rust目录。

       总的来说，rustup是Rust开发者的一把瑞士军刀，它以简洁的命令行接口，帮助你高效地管理Rust的版本、组件和平台，为你的Rust之旅提供强大的支持。