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  1. Gamma-Ray-Point-Source-Detector:使用机器学习对伽玛射线点源进行定位和分类-源码

  2. 伽玛射线点源检测器 使用机器学习对伽玛射线点源进行定位和分类 该存储库中的材料可用于运行以推理方式在论文arXiv:2102.02XXX中开发的管道的测试示例。此外,它还包括评估测试运行并生成相似图的例程。 用于运行补丁生成,UNEK预测和本地化评估的代码 from-cats-to-locnet-input.py from-locnet-input-to-unek-output.py from-unek-output-to-locnet-evaluation.py 可视化本地化和分类结果的代码
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    • 发布日期:2021-03-20
    • 文件大小:172mb
    • 提供者:weixin_42134168
  1. xray-heroku-源码

  2. X射线Heroku heroku上部署v2ray 支持vmess和vless两种协议 支持自定义websocket路径 伪装首页(3D元素周期表) HTML5测速 使用v2ray最新版打造 请求/ ,返回3D元素周期表 请求/speedtest/ ,html5-speedtest测速页面 请求/test/ ,文件下载速度测试 请求/ray (可配置)v2ray websocket路径 环境变量说明 名称 值 说明 协议 vmess vless(任选) 协议:nginx + vmess + ws
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-16
    • 文件大小:409kb
    • 提供者:weixin_42117082
  1. wMathModels:集合功能以操作诸如球,盒,平面,平截头体,射线,轴和角,欧拉角,四元数等几何概念-源码

  2. 模块::数学模型 集合功能来操作诸如球形,矩形,平面,平截头体,射线,轴和角,欧拉角,四元数等几何模型。 为什么选择数学模型? 三个原因。 模块的所有功能都是纯功能。 MathModels严重依赖于另一个出色的概念MathVector,这使模块对操作对象的数据格式不那么敏感。 该模块提供用于从一种概念形式转换为另一种概念形式的功能,例如从四元数到欧拉角或从欧拉角到四元数或在欧拉角的不同表示之间转换。 与MathModels不同,许多替代方案不一致或不准确地进行转换。 MathModels被测试
  3. 所属分类:其它

  1. moc-ray-demo-源码

  2. moc-ray-demo 在Open Data Hub上结合使用Ray分布式计算平台和Jupyter的演示。 先决条件 如本所述,在Open Data Hub上使用Jupyter运行Ray假定您具有有效的Ray + ODH集成。 在上运行的Open Data Hub目前支持Ray on ODH。 要运行测试笔记本: 这款“烟雾测试”笔记本电脑展示了如何从ODH中的jupyter连接到射线群集,以及如何运行基本计算。 登录到ODH JupyterHub启动器。 您应该看到启用了ray的笔记
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  1. CoronaHack--Chest-X-Ray:该项目基于深度学习中的人工神经网络。 该项目的目的是预测该人是否受到冠状病毒的感染。 该预测是基于对人体的胸部X射线分析得出的-源码

  2. CoronaHack--胸部X射线 该项目基于深度学习中的人工神经网络。 该项目的目的是预测该人是否受到冠状病毒的感染。 该预测是基于对人体的胸部X射线分析而得出的。 数据集: ://www.kaggle.com/praveengovi/coronahack-chest-xraydataset电晕-COVID19病毒影响健康个体的呼吸系统和胸部X射线是识别电晕病毒的重要成像方法之一。 使用Chest X-Ray数据集,开发一个机器学习模型以对健康与肺炎(Corona)受影响的患者的X射线进
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-08
    • 文件大小:379kb
    • 提供者:weixin_42131367
  1. esilean-aws-project-源码

  2. AWS-微服务-研究部署ECS AWS AWS ElastiCache-Redis缓存 AWS RDS-MySql AWS ECR AWS X射线 AWS CloudWatch-日志 科技类 ASP.NET Core 3.1 实体框架核心3.1 .NET Core本机DI 断路器和重试模式 自动贴图 中介 招摇UI 塞里洛格 以后添加 AWS Cognito AWS DynamoDB AWS SQS AWS SNS AWS Lambda AWS S3 建筑学 清洁建筑 固
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    • 发布日期:2021-03-08
    • 文件大小:141kb
    • 提供者:weixin_42120405
  1. ray-proxy:Ray应用程序的代理,以允许调试有效负载-源码

  2. ray-proxy 射线代理 该项目充当前面的代理,用于调试您的应用程序与Ray应用程序之间发送的数据。 在内部,这个项目采用封装为HTTP服务和包传入的请求雷转发。 代理将在端口23517上运行,并将请求转发到http://localhost:23516 。 这是一项正在进行的工作,可能会发生很大变化,恕不另行通知。 指示 # install required packages npm install # run in development mode npm run dev # or
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    • 发布日期:2021-03-05
    • 文件大小:10kb
    • 提供者:weixin_42139460
  1. Unity_DOTS_NodePathFinding:使用Eager Dijkstra修改的最短路径算法,基于Unity DOTS节点的路径查找-源码

  2. 基于Unity DOTS节点的路径查找 使用Eager Dijkstra修改的最短路径算法的基于Unity DOTS节点的路径查找,请参见Unity DOTS论坛进行讨论。 (另请参见其他分支) 场景 场景表示具有高程和路径节点的某些地形。 项目不是使用网状路径,而是利用节点来生成具有可能路径的节点邻居网络。 由于当前系统不允许更改此网络,因此这些变为静态的。 进一步的路径规划器实体可以搜索最佳路径。 默认情况下,在OrderNewPathSystem.cs中为100个实体设置设置。 使用
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    • 发布日期:2021-03-04
    • 文件大小:116kb
    • 提供者:weixin_42165712
  1. 上层卫生-源码

  2. 该项目旨在通过机器X射线图像预测肺炎的机器学习挑战。 原始数据集RSNA肺炎需要在X射线胸片中定位肺不透明区域。 我们将此数据集调整为“正常”与“肺不透明度”的二元分类。 我们训练一个分类器,然后在定位异常区域时测试其性能。 我们研究了两种协议来系统地评估GradCAM生成的注意力热图。 第一个协议使用边界框内的比例(跟随GradCAM)评估关注热点图的可信赖性。 注意权重矩阵和边界框从修改第二种协议通过带注释的和预测的边界框的“交集上的交集”来度量可信赖性。 预测边界框定义为保持激活至
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    • 发布日期:2021-03-04
    • 文件大小:46mb
    • 提供者:weixin_42132325
  1. Forecastframe:用于解决时间序列问题的自动化特征工程和建模算法-源码

  2. Forecastframe-用于Python的快速,准确的分层时间序列预测库 概述 forecastframe使用同类最佳的特征工程,建模和验证策略来生成可解释的预测。 它旨在抽象化层次结构关系(例如[[国家/地区->州->商店],[类别->品牌->产品]])和常见的时间序列问题,因此您可以专注于特征创建,模型解释,和交付。 特征 一流的要素工程,建模和解释算法,受到世界一流的预测竞赛和对冲基金的启发。 直观的,可继承的类设计简化了复杂的操作(例如,无泄漏的滚动交叉验证
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    • 发布日期:2021-03-03
    • 文件大小:11mb
    • 提供者:weixin_42120405
  1. linestring.rs:进行中-源码

  2. Rust的线库 此板条箱包含处理2D和3D空间中的线的数据结构和方法。 有以下3D和2D实现: LineString,点的序列,又称折线。 自交点测试2d,O(n log n + k)中的线。 线,一个有限的两点结构(无射线)。 和 线简化算法。 Aabb。 抛物线弧曲线的采样。 这适用于 , , 以及和普通矢量的有限版本(无转换等)。 这些实现都是功能封闭的,因此您只需要在代码中包含所需的3d程序包即可。 如果需要,可以添加更多的实现。 如果要在cgmath项目中使用此库
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    • 发布日期:2021-02-28
    • 文件大小:132kb
    • 提供者:weixin_42131628
  1. RAPD:X射线数据的快速自动化处理-源码

  2. RAPD 用于大分子晶体学数据的自动索引,策略,集成,分析和结构解决方案的软件包。 目前,我们正在向命令行扩展功能,并在软件中添加检测器。 当前命令: 分析-分析MX数据集并执行pdbquery get_cif-通过4个字符的代码从PDB获取CIF文件 get_pdb-通过4个字符的代码从PDB获取PDB文件 hdf5_to_cbf-将hdf5文件转换为CBF 索引-索引MX数据并计算数据收集策略 集成-集成MX数据 pdbquery-将数据与输入结构,常见污染物或PDB中具有类似单
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    • 发布日期:2021-02-25
    • 文件大小:15mb
    • 提供者:weixin_42165490
  1. rustracer:基于“一个周末的射线跟踪”系列的防锈射线跟踪器-源码

  2. Rustracer-写在Rust中的路径追踪器 这是用锈写的基本光线/路径追踪器。 它基于Peter Shirley撰写的《一个周末的光线追踪》一书, 。 此回购一直贯穿到第二本书,但已删除了移动球体。 用法 cargo run --release --example main 表演 本节基于该系列的第一本书,并且仅适用于v1.1.1标记。 v1.1.1(多线程): 添加了对多线程的支持后,rustrace现在变得超级快。 基准测试: 电脑资讯: macOS 10.14.3(18D
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  1. 图像分类:这是对图像进行分类的深度学习模型-源码

  2. 此仓库具有我的图像分类模型开发的历史。 模型代码开始于从Kaggle下载胸部X射线数据集。 然后要预处理数据集,请删除损坏的图像。 基本模型由4组卷积和maxpooling层组成,然后是平坦层和2个致密层。 模型版本2与基本模型相似,但是增加了增强功能。 为了比较这些模型,针对时期绘制了精度曲线和损耗曲线。 另外,输入一组测试图像以测试训练后的模型,并绘制混淆矩阵和ROC曲线。
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  1. raytracer:我在Peter Shirley的“一个星期的射线跟踪”中的实现-源码

  2. 光线追踪器 我对Peter Shirley的“一个周末进行射线追踪”的实现。 有关详细信息,请参。 构建并运行 该项目采用相关性和CMake的为构建系统。 仅在Linux上进行了测试。 需要C ++ 17。 要构建项目运行: $ mkdir build && cd build $ conan install .. --build=missing -g cmake $ cmake .. $ make -j $( nproc --all ) 执照 此仓库中发布的所有内容均已获得MIT许可。
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    • 发布日期:2021-02-17
    • 文件大小:55kb
    • 提供者:weixin_42168230
  1. VulkanRayTracingHelloTriangle:F&cking存储库的命名,而不是`VK_KHR_ray_tracing`-源码

  2. Vulkan API射线跟踪你好三角形 这将完全替代VK_KHR_ray_tracing你好三角形示例。 计划: 完整的VKt-4支持 C ++ 20示例 技巧和窍门 我的观念 测试用例和套件
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    • 发布日期:2021-02-17
    • 文件大小:186kb
    • 提供者:weixin_42154650
  1. Tf-CoronaXray:一种深度学习方法,用于对受COVID-19感染和正常病例的肺部X射线进行分类-源码

  2. Tf-电晕X射线 型号摘要: 3个卷积层,并带有最大展平的最大池化层,以将参数压缩为包含较大矢量的所有内容的列矢量。 Sigmoid用于将ReLU作为隐藏层激活函数的最终二进制分类。 每个时期训练和验证10幅图像的小批量(总共15个时期)。 该数据集来自Kaggle(日期为2020年2月)。 可视化模型测试和验证数据的准确性和损失: 附言:main.py和main.ipynb中的代码是相同的,为了方便使用,我将它们都放在这里。
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    • 发布日期:2021-02-17
    • 文件大小:318mb
    • 提供者:weixin_42151599
  1. ray-tracer-challenge:“ Ray Tracer挑战”书的C ++实现-源码

  2. 射线追踪挑战 《 Ray Tracer挑战》一书的C ++实现和许多其他功能。 特征 照明:点,区域,点 亲爱的基于imgui的即时模式GUI 球形和平面UV映射的PNG OBJ文件加载 构造实体几何 包括Perlin噪声变形的样式 景深 超级采样相机 佩林噪声法向变形 并且... PNG和PPM输出,多线程渲染,googletest测试。 安装 安装 git submodule update --init 运行CMake cd build cmake ..
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    • 发布日期:2021-02-16
    • 文件大小:671kb
    • 提供者:weixin_42157567
  1. MURA-X射线分类:使用MURA数据集对具有肌肉骨骼状况的X射线图像进行分类-源码

  2. MURA-X射线分类 使用MURA数据集在具有骨骼肌肉疾病的X射线图像中分类异常。 应用了OpenCV图像预处理,图像增强技术和经过训练的Logistic回归,具有RBF内核的SVM,装袋和梯度增强,并达到了55%的精度。 通过使用数据增强和训练CNN模型来增加训练数据的大小,将测试准确性提高到60%。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-15
    • 文件大小:211kb
    • 提供者:weixin_42099858
  1. 射线测试-源码

  2. 射线测试
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