您好,欢迎光临本网站![请登录][注册会员]  

搜索资源列表

  1. Breakthrough-Server-Side-Project-源码

  2. 突破服务器端项目 您将需要构建一个供前端客户端使用的Express API。 范围和项目要求 具有2个或3个数据库模型(表)的Express API。 您的表之间必须有关系。 您至少应在1个模型上拥有完整的CRUD。 您的服务器应具有执行逻辑并返回JSON数据的RESTful路由。 如果时间允许,可以使用Express视图或React的前端UI。 示例您可以构建Instagram(用户和照片),其中用户有很多照片,而照片属于该用户。 您可以查看特定用户的所有照片,也可以拥有显示随机照片的“发现”
  3. 所属分类:其它

  1. I2DL_FinalProject-源码

  2. I2DL_FinalProject 数据集 数据集链接: : 除了Kaggle非洲野生动物数据集,每个班级还收集了100张图像。下划线开头的图像都是自收集的样本。 生成txt和csv文件 运行Generate_txt_csv.ipynb生成用于训练和测试数据集的txt文件。 txt文件包含图像和注释文件的路径。相应的单元格可能需要运行几次,直到train.txt中有1595行,而test.txt中有221行。然后将txt文件转换为csv文件,这是在animal_dataset.py中创建已定义
  3. 所属分类:其它

  1. acbm-predictor-senstivity-analysis:基于动物细胞的肉类(ACBM)成本预测模型的敏感性分析-源码

  2. 基于动物细胞的肉类预测因子的综合灵敏度分析 介绍 该项目旨在为基于动物细胞的肉类(ACBM)成本预测模型提供全面的敏感性分析。 注意:此仓库是一个分支版本。对于最新版本,请参阅。 用法 安装 git clone gitgithub.com:fangzhouli/ACBM-SA.git cd path/to/ACBM-SA pip install . 用法 python analyze.py # generates analysis result files in 'acbm/data/outp
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-21
    • 文件大小:744kb
    • 提供者:weixin_42181888
  1. Macaque-transcriptome-源码

  2. 猕猴转录组 该存储库包含所有用于生成结果的脚本和管道,其标题为“全长猕猴基因模型揭示了灵长类动物中多腺苷酸介导的转录组进化”。 transcr iptomeProject.sh:此文件包含分析所有数据的所有步骤。所有使用的脚本均已上载并存储在/ scr ipts中。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-21
    • 文件大小:102kb
    • 提供者:weixin_42140710
  1. adopt-a-pet:宠物领养-源码

  2. 宠物收养申请书(Django版本WIP) 允许用户从收养中心收养动物(狗和猫)的应用程序。 包含一个Pet模型(Django)以创建一个具有种类,名称,品种,年龄和性别的pet实例。 包含一个AdoptionCenterFactory,它提供: 允许用户采用期望的品种,年龄和性别的动物的applies_animal()方法; 一个get_lucky()方法,该方法从数据库中为采用者获取随机的幸运动物。 应用价值 该应用程序可以由动物救援中心使用,以将愿意收养宠物的人与合适的无家可归宠物进行匹配。
  3. 所属分类:其它

  1. C.elegans-growth-manuscript-源码

  2. 生长动力学的物理约束指导线虫的发育轨迹和动物形态 生长控制对于确定生物体的大小至关重要,因此生物必须具有感知和调节生长的机制。对单细胞的研究表明,可以使用不同的控制方法(Sizer,Timer和Adder)来实现大小稳态。在多细胞生物中,调节机体大小的机制不仅必须控制单细胞的生长,而且还必须在发育过程中将其整合到整个器官和组织中以产生成年的大小和形状。要研究后生动物的体型和生长控制,我们可以利用the虫秀丽隐杆线虫作为可扩展且易于处理的模型。我们收集了整个幼体发育过程中成千上万个体的精确生长测量
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-19
    • 文件大小:39mb
    • 提供者:weixin_42099530
  1. FlatironProject2-源码

  2. 自述文件 与Brian Li合作创建了一个Rails应用程序,该应用程序允许用户浏览,安排游戏日期并采用庇护动物。 使用ActiveRecord并在测试驱动的环境中访问了此应用程序的Sqlite3数据库。 我们还实现了在单个页面应用程序上使用MVC结构和RESTful约定的Rails。 对于后端,我们设计了7个模型,这些模型具有强大的多对多关系并具有完整的CRUD功能,并编写了各种循环机制以根据设置的条件获得准确的结果。 演示: : 熨斗项目2
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-17
    • 文件大小:548kb
    • 提供者:weixin_42161450
  1. hexapod-adaptation:适应和地图大小实验的资源-源码

  2. 进化步态,用于控制六足机器人的伤害 此存储库中的代码可使用在以下所示的定制Hexapod机器人上使步态适应故障,并研究行为性能图尺寸对适应性能的影响。 生成的性能表现图上的Hexapod平台 导航 scr ipts包含六足动物模拟,MAP-Elites,M-BOA,生成的地图和结果Hexapod Control包含针对机器人的修改后的板载C ++步态控制器代码Hexapod SolidWorks包含机器人的更新后的SolidWorks模型 影片 依存关系 麻木 小球 matplotlib
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-16
    • 文件大小:561mb
    • 提供者:weixin_42122306
  1. Whale_Sound_Classifier:这是鲸鱼声音分类器。 它使用声音采样,然后基于采样数据生成结果-源码

  2. Whale_Sound_Classifier 鲸鱼声音分类器是一种基于Web的声音分类器,可根据用户上传的音频文件对鲸鱼进行分类。 该分类器是使用带有某些参数超调的随机森林分类器构建的,到目前为止,该分类器可用于对3种鲸鱼进行分类-北方鲸,假虎鲸和虎鲸。 使用Flask服务器部署该项目。 该网站的起始页面为: 上载音频后,将对音频波进行采样,并使用机器学习来预测鲸鱼。 这是示例之一: 演示版 这是一个音频文件。 请注意,这是mp4格式的文件。 否则必须严格使用网站的.wav文件。 将
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-16
    • 文件大小:919kb
    • 提供者:weixin_42100032
  1. control-flota-源码

  2. SISEP弗洛塔控制 SISEP模范控制动植物动员。 去做 jpg 640x1136可爱的卡通小动物矢量图素材图片免费下载高清psd千库网图片编号...更多 sucai.ykscw.com Definir eventos(潘塔拉斯) 恢复 SISEP和控制权的不同变量在模范运动中的作用 Para cada movil se le le pueden agregar reglas come por ejemplo: cambiar el aceite cada 10.000 Kms o 12
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-15
    • 文件大小:460kb
    • 提供者:weixin_42178688
  1. SWATFarm:特警模型*农庄套路-源码

  2. 特警农场 当前作者列表: Roja Kaveh Garna,Moges B. Wagena,Joshua Faulkner,Amy S. Collick,Robin White,Zachary M. Easton,Daniel R. Fuka 特警模型*农庄套路 SWATFarm是SWAT(土壤和水评估工具)的改编版本,它使用动态营养成分和通过基于过程的动物子程序计算的每日粪便产量。 SWATFarm增强了人们对不同时空分辨率下牲畜管理对粮食生产和流域养分动态影响的理解。 SWATFarm允许
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-15
    • 文件大小:755kb
    • 提供者:weixin_42097208
  1. Evolution-and-fitness-maximization:科学计算项目-源码

  2. 进化概论 科学计算项目 一切始于查尔斯·达尔文(Charles Darwin)的建议,由于生存的斗争,动物适应了环境。 优胜劣汰将通过将其基因传给下一代(遵循自然选择法则)而获得回报。 他最伟大的思想之一就是动物根据其地理分布而变化。 从那一刻起,一切都是历史。 曾经认为上面的图片包含不同的物种,直到发现它们都与同一个物种背道而驰。 由于自然选择和变异定律,这些是最适合的祖先后代。 该项目回顾了进化过程发生的各个方面。 它基于 40年的研究,描述竞争,移民和环境变化的模型以及对基本过程的更
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-14
    • 文件大小:40mb
    • 提供者:weixin_42109178
  1. ACModding-源码

  2. 哟waddup! 是一个网站,与您猜中的Animal Crossing改装有关。 之所以这样做,是因为我感到缺乏中央信息源,使它变得太过令人胆怯而无法进入,而实际上却并不那么困难。 它也可以帮助Google员工,输入诸如“如何建造一个宝藏岛”,“如何安装动物穿越模型”之类的东西。 该网站尚未完成。 我想一次添加所有内容,但是我很可能一次要经历一次游戏,从“新视野”一直到OG冠军。
  3. 所属分类:其它

  1. red_snapper:红鲷鱼mvmt分析协作-源码

  2. 红鳄龟 红鲷鱼mvmt分析协作 -实施Hanks CTDS建模方法 去做: 确定适合GPS和协变量的生物学尺度(海底为1米分辨率)-网格大小应足够大,以使动物经常进行多次移动并停留在内部-否则停留时间不会累积,并且如果总是超级,则信息不充分低的 重新缩放栅格以选择分辨率 首先尝试ctmc :: path2ctmc函数,如果这不起作用,则选项是使用Buderman函数模型或Johnson抓取包来适应连续时间移动模型 爬网程序包看起来具有更好的文档和支持 将CTMC路径转换为Poisson glm
  3. 所属分类:其它

  1. SARS-CoV-2-evolution-源码

  2. 组织培养和实验动物模型中的SARS-CoV-2-进化 在组织培养和动物来源的SARS-CoV-2序列上运行后,用于处理,分析和可视化结果的数据和R代码(数据在NCBI SRA数据库中公开发布,位于生物项目PRJNA704947)
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-08
    • 文件大小:17mb
    • 提供者:weixin_42132354
  1. 动物模型-源码

  2. 动物模型
  3. 所属分类:其它

  1. Project-AlphaOne:我对香草大修的看法-源码

  2. 描述 您是否对玩Minecraft的游戏感到无聊? 那么,现在您想尝试改装的《我的世界》吗? 但是您仍然想要保持香草的感觉吗? 那么,这就是完美的入门包! 该软件包希望以多种方式升级原始内容: 配备铁柜,铁盒子和金属桶模组,升级您的存储空间! 与Infernal Expansion和其他一些类似的Mod接触新生物! 与拥有更多生物的新动物会面,并通过更好的动物模型重新发现香草小怪! 通过动态环境进入新的氛围! 用设计中的缺席填补香草Minecraft的空白! (嗨,砖和砂岩墙!)
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-08
    • 文件大小:18kb
    • 提供者:weixin_42118423
  1. 啮齿动物成瘾-源码

  2. 啮齿动物成瘾 Annika Vannan,电子邮件: 上次修改时间:02/05/2021 项目描述 该项目的目的是在可卡因成瘾的啮齿动物模型中鉴定与药物动机行为有关的基因。 RNA-seq数据集从下面列出的论文中获得。 在本自述文件和目录中的其他文件中,第一篇论文的作者均来自每篇论文/实验的数据(例如Carpenter数据)。 Carpenter,MD,Hu,Q.,Bond,AM等。 Nr4a1通过表观遗传调控稳态靶基因抑制可卡因诱导的行为。 纳特COMMUN 11,504(2020)。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-07
    • 文件大小:100kb
    • 提供者:weixin_42115074
  1. UER-py:PyTorch和预训练的模型动物园中的开源预训练模型框架-源码

  2. | 预培训已成为NLP任务的重要组成部分,并带来了显着的进步。 UER-py(通用编码器表示形式)是用于对通用域语料库进行预训练并针对下游任务进行微调的工具包。 UER-py保持模型模块化并支持研究的可扩展性。 它有助于使用不同的预训练模型(例如BERT,GPT,ELMO),并为用户提供了进一步扩展的界面。 使用UER-py,我们建立了一个模型动物园,其中包含基于不同语料库,编码器和目标的预训练模型。 最近,我们收到了经过预训练的[中国36层RoBERTa]( )和[中国36层RoBERT
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:23mb
    • 提供者:weixin_42118161
  1. 您好,机器学习世界:通过此软件库和教程系列,学习从头开始构建基本的机器学习模型。-源码

  2. 机器学习只是从数据中学习计算机,而不是遵循配方。 它的目的是模仿人们(也许还有其他动物)如何学习,同时仍然以数学为基础。 这篇文章旨在使您开始使用基本的机器学习模型。 一个聊天机器人。 现在,我们不会重新创建Alexa,Siri,Cortana或Google Assistant,但我们将从头开始创建一个全新的机器学习程序。 假设您了解一些Python编程,那么本教程将很容易。 观看与此帖子相对应的。 步骤1:我们的数据是什么? 机器学习需要数据来实际学习。 机器并没有像您和我那样学习
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:217kb
    • 提供者:weixin_42126274
« 12 3 4 »