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  1. ML_Project_Azure-Devops:该项目将集成一个Azure Cloud Shell环境并使用它来构建，测试，部署和运营机器学习项目-源码

  2. 概述 通过项目概述完成此操作> 项目计划 项目计划 董事会链接 包含原始和最终项目计划的电子表格的链接> 指示 运行该项目的步骤创建Github存储库（如果未创建）打开Azure Cloud Shell在Azure Cloud Shell中创建ssh-key将ssh-key上传到Github创建项目的脚手架（如果未创建）Makefile应该类似于以下文件 安装：pip install --upgrade pip && 点安装-r requirements.txt 测试：pytho

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  1. discoTestMatrix:使用setup-java测试迪斯科-源码

  2. 迪斯科测试矩阵 用于使用Github Actions CI验证各种发行版和版本上的jdk测试 AOJ AOJ矩阵状态的可用历史记录的完整JDK更新： AOJ OpenJ9 AOJ OpenJ9 Matrix状态的可用历史记录的完整JDK更新： 科雷托 有关Corretto Matrix状态的可用历史记录的完整JDK更新： 龙之井 有关Dragonwell Matrix状态的可用历史记录的完整JDK更新： 利比里卡 有关Liberica Matrix状态的可用历史记录的完整JDK更新： OJD

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    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：44kb
    • 提供者：weixin_42131276

  1. MachineLearning:这就是我所有的机器学习代码-源码

  2. 机器学习 大家好欢迎你们来到我的github这里主要是我在学习机器学习的过程中写下的代码我的参考书目：目前完成的： 1.Kmeans聚类算法实现功能： 1.通过控制参数init_method实现了随机的初始化方法和kmeans ++的初始化方法2.通过控制参数L实现了多种簇间变量3.可视化了最终结果（我使用的测试用例数据特征尺寸都是为2维的，因为可用画图查看，大于2维的特征也可以成功运行，但是只会画前两个尺寸的图像）

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    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：27kb
    • 提供者：weixin_42165490

  1. testplantform:测试平台-源码

  2. 自动仪表 1.AutoMeter是一种针对性的分布式服务，微服务API做功能和性能一体的自动化测试平台，着力解决在系统，项目开发，迭代交付过程中开发人员，测试人员针对系统提供的API做调试，回归测试，性能测试。自动化测试，本质上解决API测试的5大基本问题： 1.由什么角色？ 2.在什么环境？ 3.针对什么目标？ 4.做什么样的测试？ 5.得到什么样的结果？ 设计思路： 1.对于测试整体活动围绕人员(测试人员，开发人员)，机器(服务器，移动设备)，用例(功能，性能)，可以认为这些是个人或者公

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  1. machine_learning_projects::robot:机器学习项目-源码

  2. 机器学习项目 该存储库包含我在第一周完成的数据科学项目。 这些项目涵盖数据分析和可视化，功能工程，不同机器学习模型（随机森林，线性回归，决策树，朴素贝叶斯，ARIMA）的应用，超参数优化和正则化，自然语言处理和时间序列分析。 Gapminder-可视数据分析 数据： 目标：创建动画散点图 描述性统计，使用Matplotlib和Seaborn进行绘图 泰坦尼克号-分类项目 数据： 目标：应用机器学习模型预测泰坦尼克号上的乘客生存 探索泰坦尼克号数据集并建立基线模型 训练逻辑回归和随机森林分类

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  1. machine-learning-exams:该存储库包含指向机器学习考试，家庭作业和练习的链接，可以帮助您测试理解-源码

  2. 该存储库包含指向机器学习考试，家庭作业和练习的链接，可以帮助您测试理解。 卡内基梅隆大学（CMU） 2009年秋季课程10-601期中（） 2009年Spring10-601期中考试（考试） 2010年秋10-601期中（，） 2001年10-701期中（，） 2002年10-701期中（，） 2003年10-701期中（，） 2004年10-701期中（，） 2005Spring期10-701期中考试（ 考试 ） 2005秋季期10-701期中考试（考试） 2006年秋季期

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  1. AID:一站式机器学习系统-源码

  2. 援助 协助您的整个AI活动。 ·· AID仍在大量开发中，API可能会发生变化！ 敬请关注。 下一个主要修订版将在Q1,2021中发布。 目录 介绍 AID是专用于机器学习的DevOps系统。 它由以下组件组成： 中号大号achine赚取P ackage中号anager，可以搜索，下载和部署机器学习模型。 仪表板，用于监视已安装服务的状态，触发构建，测试/评估服务。 一个注册表，提供用于通知，安全检查等的插件。 用法 有关更多示例，请参阅。 路线图 有关建议的功能（和已知问题）列表，请参

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  1. MelNet:使Melnet在AWS机器上运行-源码

  2. 梅尔网 实现 先决条件 使用Python 3.6.8和3.7.4，PyTorch 1.2.0和1.3.0进行了测试。 pip install -r requirements.txt 如何训练 数据集 暴雪，VoxCeleb2和KSS在config/下提供了YAML文件。 对于其他数据集，请根据提供的其他数据集填写自己的YAML文件。 对于所有类型的数据集，只要它们具有由YAML文件中的data.extension指定的一致文件扩展名，就可以进行无条件训练。 当前仅对KSS和暴雪数据集的子集

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    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：81kb
    • 提供者：weixin_42099858

  1. MNIST-Fashion-data-Classification-Task:尝试使用MNIST Fashion数据集，以手工方式建立最佳模型，而无需使用预制的机器学习模型-源码

  2. MNIST时尚数据分类任务 这项研究的目的是找到最佳分类器来训练机器学习模型，该模型将用于预测图片的内容。 通过使用成千上万张图片的像素分解，模型将尝试将每张图片分类为正确的类别。 该报告将重点关注以下10种服装的图片：T恤/上衣，裤子，套头衫，连衣裙，外套，凉鞋，衬衫，运动鞋，包和脚踝靴。 该模型的目的是使用30,000张带有指定标签的图片对其进行训练，然后再对5,000张图片进行测试。 理想情况下，该模型将来将可以接收任何图片，并且可以预测图片上方列出的10个项目中的哪个正在描绘。 创建了

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    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：22mb
    • 提供者：weixin_42134038

  1. testProject:测试项目-源码

  2. LHL节点骨架 项目设置 以下步骤仅适用于组成员之一。 使用“ Use This Template按钮（最好使用项目名称）创建此存储库的副本。 回购应标记为公开 验证框架代码现在是否显示在GitHub的存储库中，您应该被自动重定向 将您的仓库副本复制到您的开发机器上 将您的团队成员添加为项目的协作者，以便他们可以推送到此仓库 让你的团队成员知道回购URL，以便它们使用相同的回购（他们不应该创建这个回购协议的副本/叉，因为这将增加额外的工作流程复杂的项目） 入门 通过使用.env.example

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    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：124kb
    • 提供者：weixin_42117267

  1. autograph:Rust的机器学习库-源码

  2. 签名 Rust的机器学习库 正在进行维护 特征 便携式加速计算 在支持Vulkan / Metal / DX12的GPU上运行SPIR-V着色器 与ndarray互操作，Tensor模拟Array 轻量级异步/非阻塞API 当前使用GLSL作为着色器语言。 当rust-gpu获得足够的计算着色器支持时，就可以在Rust中编写可移植的GPU代码！ 平台类 Linux / Unix 通过Vulkan支持GPU。 在Ubuntu 18.04 AMD RX 580 / NV GTX 1060上测试

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    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：165kb
    • 提供者：weixin_42123456

  1. devLab-3:使用C ++，Python工具和实用程序执行机器学习算法-源码

  2. devLab-3 用于研究和开发目的的建设中的实验资料库。 该存储库用于使用Gitpod，VsCode以及更多...具有多个DSL的实验。 该实验用于机器学习算法和区块链的研究，开发和进步。 这只是我的实验资料库或“测试场”，用于集成更高级别的DSL并利用跨多个平台的智能合约的执行来进行测试。

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    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：453kb
    • 提供者：weixin_42103587

  1. MLAPI：使用FastAPI和Huggingface进行问题生成的机器学习API-源码

  2. 回声调用 :rocket: :rocket: 使用FastAPI和 :hugging_face: 用于问题生成的前沿变压器模型 Capstone项目 目标 自动生成测试问题和抽认卡的过程，以帮助教师快速创建测试，并帮助学生生成抽认卡。 我们的目标是通过主动召回来加速学习，并使用NLP提出重要问题。 主动召回和间隔重复 “顾名思义，间隔重复是指间隔一段时间进行修订和复习主题，理想情况下是通过积极的回忆在一定的时间间隔内进行特定的间隔。这可以用'遗忘曲线'来解释。文学已有一百多年了。” 当前模型

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    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：21kb
    • 提供者：weixin_42175035

  1. ML_Algorithms：使用scikit-learn的机器学习算法-源码

  2. 使用Scikit-Learn的机器学习算法 人口普查数据集中几种机器学习算法的比较。 人口普查数据集 具有32561 samples数据集。 Objective ：预测收入是50K 。 输出： 0 ： 50K。 加载数据集 split_data ：在训练和测试中拆分数据集。 label_encoder ：将分类数据转换为数字数据。 默认值为True 。 one_hot ：在分类数据中创建一个热向量。 默认值为False 。 std ：应用StandardScaler规范化。 默认值

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    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：433kb
    • 提供者：weixin_42123237

  1. ml：机器学习测试库-源码

  2. 毫升 机器学习测试库

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    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：11kb
    • 提供者：weixin_42120283

  1. 视觉识别：有关图像识别和描述的UI和机器学习项目-源码

  2. 视觉识别 一个UI和机器学习项目，用于识别图像并对其进行描述 要查看UI，请在Intellij Idea中打开项目并运行VisualRecognition.java 使用以下图像链接对程序进行了测试： :

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：37kb
    • 提供者：weixin_42129005

  1. 软件工作量估算，使用机器学习技术-源码

  2. 使用机器学习技术的软件工作量估计 第八学期重大项目 班加罗尔Dayananda Sagar University Desharnais数据集变量摘要 Maxwell数据集变量摘要 见解 Desharnais模型的功能：“长度”，“交易”，“实体”，“积分调整”，“积分非调整”，“努力” 火车测试成绩：0.33 线性回归得分：0.7629 线性回归负数MAE：-2436.7587 SVR得分：0.7198 SVR负面MAE：-2719.7004（已调整GridSearchCV） 资源

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  1. Machine-Learning-w-MNIST：使用MNIST数据集的机器学习模型-源码

  2. 使用MNIST数据集的机器学习模型 KNN是一种简单，易于实现的有监督的机器学习算法，可用于解决分类和回归问题。 但是请记住，KNN的主要缺点是随着数据量的增加，它会变得非常慢，这使得它在需要快速做出预测的环境中是不切实际的选择。 这是一本笔记本，展示了如何训练ML模型以及如何使用KNN算法识别手写数字。 默认参数来自sklearn，经过测试k =2。这是一个正在进行的工作，请随时进行改进。 我将再添加两个模型，即SVM和Random Forest，以查看是否有可能进行改进（很可能是这种情况

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    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：weixin_42149153

  1. 前端机器学习讽刺-源码

  2. 该项目是通过。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： npm start 在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看。 如果进行编辑，页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 npm test 在交互式监视模式下启动测试运行程序。 有关更多信息，请参见关于的部分。 npm run build 构建生产到应用程序build文件夹。 它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。 最小化构建，文件名包含哈希。 您的应用已准备好进行部署！ 有关更多信息，请参

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    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：180kb
    • 提供者：weixin_42178963

  1. mlops_bodywork：使用bodypackage包测试项目-源码

  2. 使用上装的k8s上的ML-Ops 该存储库包含一个简单的机器学习操作（MLOps）项目，该项目演示了如何使用Bodywork ML-Ops框架配置机器学习解决方案以部署到Kubernetes（k8s）。 先决条件 如果要执行以下示例，那么您将需要通过kubectl CLI工具访问k8s集群，最好以admin用户身份进行访问。 车身已针对k8s v1.16和Python 3.7进行了优化。 机器学习任务 我们选择用于此示例的机器学习（ML）问题是使用将分类为三个亚种之一。 在此存储库根目录中找到

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    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：14kb
    • 提供者：weixin_42118161
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