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搜索资源列表

  1. Mining-Software-Repository-源码

  2. 采矿软件仓库 基准线 以下部分摘自作业2： 这是原始论文的重新创建项目。 Koblenz-Landau大学的Softlang小组提供的“采矿软件存储库（MSR 2020-21）”课程研究的一部分，“正则表达式错误的实证研究”。 完成者： -Anoop Kiran Angadi Manjunatha（219203384）， Anirudh Kudaragundi Anand Rao（219203189）。 元数据 该项目描述了由Pepei Wang，Chris Brown，Jamie A.Je

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：295kb
    • 提供者：weixin_42131443

  1. Fast-AutoAug-Torch-源码

  2. 快速自动火炬 使用搜索 。还实现了和以进行比较。 此示例和将在`` CVPR 2020上的教程中使用。 模型 增加 时代 加速器 重量 ResNet-50 基准线 120 76.48 ResNet-50 机管局 120 76.66 ResNet-50 快速AA 120 76.88 ResNet-50 兰德AA 120 76.79 ResNet-50 基准线 270 77.17 ResNet-50 机管局 270 77.78 ResNet-50 快速AA 270 77

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：18kb
    • 提供者：weixin_42146888

  1. RecSteam:推荐系统2020.2 PPGCCUFMG-最终项目-源码

  2. RecSteam 推荐系统2020.2 PPGCC / UFMG-最终项目 数据集： : Steam API： ： 褶皱 链接： ： 描述： playtime ：NormalizaçãoA（遵守基线） score ：标准化B（遵守基线） 基准线 梅多多A 100 : playtime = 100 playtime = playtime // 10 结果 过滤后有4035113个互动，53870个用户和7697个项目。 5倍 折叠 方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：96mb
    • 提供者：weixin_42166623

  1. OGeek:基准线-源码

  2. OGeek 基准线 第一次提交线上0.6643第18名 后面有思路不断补充

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  1. amazon-sagemaker-safe-deployment-pipeline:使用AWS CodePipeline，CodeBuild和CodeDeploy安全地部署Amazon SageMaker终端机的蓝绿色-源码

  2. Amazon SageMaker安全部署管道 介绍 这是为Amazon SageMaker构建安全部署管道的示例解决方案。对于希望使用本机AWS开发工具（例如AWS CodePipeline，AWS CodeBuild和AWS CodeDeploy）来实现机器学习的任何组织，该示例都可能有用。 该解决方案通过创建调用Amazon SageMaker Endpoint进行实时推理的AWS Lambda API，提供了Blue / Green （也称为Canary部署） 。 建筑学 在下图中，您可以

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  1. NTIRE2019_EDRN:我对NTIRE2019真正超分辨率的解决方案-源码

  2. 编码器-解码器残留网络（IVIP-Lab） 该存储库是我们为NTIRE2019真正超分辨率挑战赛提供的解决方案。 我们IVIP-LAB团队在NTIRE2019真正超分辨率挑战赛的最后阶段赢得了第9位PSNR和Top5 SSIM。 我们的论文将在CVPR 2019 Workshop中发表。 [ ] [] 目录 网络架构 编码器-解码器残留网络（EDRN） NTIRE2019真正的超分辨率挑战赛结果 定量结果 方法 信噪比（dB） SIM卡 运行时间 基准线 26.89 0.78 --

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    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：weixin_42120405

  1. SOHU-baseline:搜狐算法大赛（实体+情感）简单基准（比较容易理解）（使用lgb模型做二分类）-源码

  2. 5月10日更新，初赛结束，总分排名6，应该进决赛了，比赛结束后会放出一个分数55+实体的单模代码 最终lgb代码： : SOHU基准 搜狐算法大赛（实体撤销+情感预测）的基准线〜 没有用深度模型，用的传统的lgb当成分类做的，这里的代码只用了一个非常基本的tfidf特征，模型构造好了，大家可以自己遵循自己的想法体现特征。 想先做实体的部分，就没做情感，可以加一个文件features / emo_features.py继续做，因为情趣正面感比例分解，可以直接全预测为POS。 跑代码前先把训练集

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  1. Domain-Adaptation-Using-Convolutional-AutoEncoder-源码

  2. 使用卷积自动编码器的域自适应 在此存储库中，我使用卷积自动编码器在Manet数据集中实现了领域适应问题。 基准线大量借鉴了以下Github链接（ ）和youtube页面（ ）。 目录 任务描述 该数据集由成对的景观和来自kaggle-set A（ ）训练图像对的Monet风格化图像组成。 图像对包括图像和山水画。任务是使图像从一个域适应到另一个域。 超参数优化是使用Optuna（ ）完成的 资料夹结构 Monet-styled-dataset ├── Original_A

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  1. LRS3-For-Speech-Separation:LRS3数据集上的多模式语音分离任务数据生成脚本-源码

  2. 生成数据的指令 以下是生成训练和测试数据的步骤。 有几个参数可以更改以匹配不同的目的。 我们将尽快在LRS3数据集上发布语音分离基准。 我们的脚本存储库是为了使多模式语音分离任务在数据集生成方面具有统一的标准。 这样我们就可以跟进多模式语音分离任务。 我们希望LRS3数据集将为诸如WSJ0数据集之类的纯语音分离任务制定统一的生成标准。 :check_box_with_check: 我们的基准模型即将推出！ 信噪比 信噪比 基准线 15.08 15.34 要求 ffmpeg 4.2.

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  1. PointMixup:论文“ PointMixup的实现-源码

  2. PointMixup：点云的增强 该存储库包含ECCV 2020论文的实现：“ PointMixup：点云的增强”。 安装 必需的软件包：python3.6，pytorch 1.2，tensorboardX 点安装git + git：//github.com/erikwijmans/etw_pytorch_utils.gitv1.1.1#egg=etw_pytorch_utils pip install --no-cache --upgrade git + sh setup.sh 跑 基准

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    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：60kb
    • 提供者：weixin_42126677

  1. pytorch-frn:PyTorch中的滤波器响应归一化层-源码

  2. PyTorch中的滤波器响应归一化层 该存储库包含可用于最近发布的“的直接可用模块。 特征 1D，2D，3D FilterResponseNorm 可学习的epsilon参数 贡献者 基准线 参考 [1]

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  1. speedsigns-源码

  2. 速度标志检测 项目概况 我在这个项目中的目标是熟悉用于对象检测的CenterNet体系结构。 它仍在进行中，随着时间的推移，我将添加更多功能。 该问题是典型的对象检测问题。 我使用的是一个小型Kaggle数据集（ ），其中使用边界框标识了限速标志，以及相关限速的标签（例如最大速度） 80号将带有标签“ 80”）。 资料格式 Img_Name - name of processed image Top - distance of label from top Left - distance o

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    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：55mb
    • 提供者：weixin_42174176

  1. DL-ToolBox-CWM:用于计算机视觉任务的深度学习工具箱-源码

  2. 深度学习工具箱（DL-ToolBox-CWM） 作者：陈卫明 电子邮件： 介绍 我之所以开始这个项目，是因为PyTorch的某些现有高级软件包难以适应新的图形卡“ GeForce RTX 3090”。 我只是使用原始代码来构建项目。 并可以在'GeForce RTX 3090'上成功编译。 由于当前的OpenMMLab项目无法在'GeForce RTX 3090'上成功编译，因此可以将该项目视为OpenMMLab项目的高级替代品。 仍在更新！ 执照 该项目是根据。 基准线 支持的骨干网：

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    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：92kb
    • 提供者：weixin_42137028

  1. 基础机器学习-源码

  2. 全球教室：印第安纳大学和高等经济学院 欢迎使用印第安纳大学和高等经济学院全球语言计算和机器学习课堂的GitHub存储库。 在这里，您将找到有关您可以参与的项目的详细信息。 专案 基准线 每个项目都有一个简单的基准系统，用于演示如何处理和评估数据。 设计基准是为了不使用任何外部库来使它们易于运行和入门。 队伍 通过填写表达您的参与兴趣。 截止日期是1月25日。 提交 通过提交。

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  1. finalproject-3ddna_108：由GitHub Classroom创建的finalproject-3ddna_108-源码

  2. 使用Hi-C重新构建埃及伊蚊基因组，产生染色体长度的支架（论文复制） 会员 Yang Ming Hang杨明翰，108753203 曾伟纲，108753122 阿曼多王神铎，107753048 演示版 运行人体分析基准线的示例 sudo sh run_Human_scr ipt.sh 文件夹组织及其相关信息 docs 使用的数据 AaegL2 人类 您可以从帮助下载数据集。 代码 使用 纸质原包装 结果 人类Hi-C图的下图是使用3D-DNA组装从草稿到染色体长度的支架之前（右）/后（

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    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：33mb
    • 提供者：weixin_42122340

  1. 基准线-源码

  2. 基准线 该项目的目的是通过在特定目标上运行特定测试来创建用于生成基准的python框架。

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    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：117kb
    • 提供者：weixin_42106765

  1. 算法注释：构建算法的gitbook-源码

  2. 描述 主要记录学习算法，操作系统，计网和数据库的笔记 介绍 个人博客地址 :melon: GitHub： : 知乎： : 算法 :cat_face: 基准线 码力 操作系统 :penguin: 基准线 MIT 6.S081 UNIX / Linux编程实践 UNIX高级环境编程 辅读：Linux / unix系统编程手册 先进的 深入Linux内核架构 计算机网络 :spider: 基准线 UNIX网络编程 TCP / IP协议 GO语言圣经 GO语言项目 先进的 FTP服务器 HT

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  1. 知识网络-源码

  2. 知识网络 该存储库包含Web会议2021年论文《的源代码和预处理数据集。 数据集 Twitter数据集 收集Twitter数据集[1]来评估社交事件检测方法。 在过滤掉重复且不可恢复的推文之后，数据集包含68,841个与503事件类别相关的手动标记的推文，分布了四个星期。 请在找到原始数据集 MAVEN数据集 MAVEN [2]是根据Wikipedia文档构建的一般域事件检测数据集。 我们删除与多种事件类型关联的句子（即消息）。 过滤后的数据集包含10,242条与154个事件类别相关的消息。 请

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    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：16mb
    • 提供者：weixin_42172972

  1. myLibs：我的图书馆-源码

  2. 我的图书馆 C＃库 AES | 加密/解密字符串和文件| 一键对称分组密码 AFunc | 我最常用的功能 轴| 轴上的变换坐标 AnalyticGeometry | 解析几何中的计算库 类固醇| 回旋库 DMT | 数字地形模型库 DXF | 用于dxf文件的库 GA2D | 几何算法库 Helmert2D | 二维Helmert变换 矩阵| 矩阵库修改| http://blog.ivank.net/lightweight-matrix-class-in-c-strassen-algorith

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    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：39kb
    • 提供者：weixin_42150341

  1. Fall2020-Group-20：Everglades代理商行为分析-源码

  2. 最好的组！ （据丽贝卡） 指数 指示 创建文件夹data/processed/和data/raw/ 。 将所有原始.SC2Replay文件放置为data/raw/任何结构。 使用jupyter笔记本生成Protoss，Terran和Zerg的数据集。 合作者 描述 该项目的目标是分析，评估数据以及预测暴雪娱乐公司（Blizzard Entertainment）实时战略游戏《星际争霸2》的比赛结果。 我们从该分析中学到的信息可用于设置Everglades的基准线。 将收集数据并执行不同的分析方

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：32mb
    • 提供者：weixin_42123191
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