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搜索资源列表

  1. tcr-extension：Kent Beck的测试提交还原工作流的JUnit 5扩展-源码

  2. tcr扩展 肯特·贝克的测试提交还原工作流的JUnit 5扩展。 如何使用 repositories { maven { name = "GitHubPackages" url = uri("https://maven.pkg.github.com/LarsEckart/tcr-extension") credentials { username = project.findProperty("gpr.user")

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    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：71680
    • 提供者：weixin_42134537

  1. photopea：Photopea是在线图像编辑器-源码

  2. Photopea是用于编辑栅格的免费在线工具 :artist_palette: 以及支持PSD，XCF和Sketch文件的矢量图形。 由于Photopea并非完全开源，因此该帐户可作为错误报告和一般讨论的地方。 支持的格式： 复杂：PSD，AI，XCF，草图，XD，图，PXD，CDR，SVG，EPS，PDF，PDN，WMF，EMF。 栅格：PNG（APNG），JPG，GIF，WebP，ICO，BMP，PPM / PGM / PBM，TIFF，DDS，IFF，TGA。 原始：DNG，NE

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：34816
    • 提供者：weixin_42117082

  1. 香港旅游需求预测的稀疏高斯过程回归模型

  2. 近年来，已经广泛研究了高斯过程（GP）模型来解决硬机器学习问题。 这些模型之所以重要，是因为它们具有使用Mercer内核和贝叶斯框架进行概率推理的灵活的非参数建模能力。 在本文中，我们提出了一种稀疏的GP回归（GPR）模型来预测香港的旅游需求。 GPR模型的稀疏化过程不仅降低了计算复杂度，而且提高了泛化能力。 我们用与香港旅游业有关的月度需求数据对提出的模型进行了实验，并将稀疏的GPR模型的性能与各种基于核的模型的性能进行了比较，以证明其有效性。 提出的稀疏GPR模型表明，其预测能力优于ARMA

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：532480
    • 提供者：weixin_38665944

  1. eessi-pensjon-statistikk：用于EØS和oppretter kafka meldinger的Aggregerer pensjonstatistikk-源码

  2. eessi-pensjon-statistikk Opprette统计 乌特维克林 KjørMed Java 1.8 帮我帮 Github软件包注册表中的Dette prosjektet bygger med avhengigheter som ligger。 ~/.gradle/gradle.properties所有操作和个人访问令牌（PAT）： gpr.key = 卖主设置GITHUB_TOKEN直到verdien av代币发行。 Deretter kan du bygge med：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：139264
    • 提供者：weixin_42118160

  1. cli：Tony编程语言的命令行界面-源码

  2. 托尼CLI 发展 收听更改，并从命令行通过tony进行访问： $ yarn start 运行ESLint： $ yarn eslint 运行Typescr ipt编译器检查： $ yarn tsc 释放 更改package.json的版本。 创建一个拉取请求以将更改合并到master 。 合并拉取请求后，创建一个新发行版，列出自上一个发行版以来的重大更改和对master提交。 发布工作流程会将软件包发布到NPM和GPR。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：199680
    • 提供者：weixin_42143161

  1. GPR_Stock_Pred-源码

  2. GPR库存预测 在本模块中，我使用高斯过程回归来预测苹果，特斯拉，谷歌，SalesForce，Twitter和微软的开盘和收盘股价。 我能够使用yfinance数据集，并使用sklearn和gpytorch构建了我的GPR模型。 安装 要使用此模块，您将需要安装在requirements.txt找到的软件包： pip install -r requirements.txt

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    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：7168
    • 提供者：weixin_42128988

  1. ML_金属间化合物-源码

  2. ML_intermetallics是用于预测金属间化合物形成焓的GPR模型。 有关该模型的更多详细信息，请参阅： :

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    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：63488
    • 提供者：weixin_42099814

  1. Ground penetrating radar target recognition method for deep neural network based on Fisher criterion

  2. a method using deep neural network(DNN) ground penetrating radar(GPR) based on Fisher criterion to recognize and classify underground targets is proposed. First of all, the GPR echo signal is pre processed, including direct wave removal, background n

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38733414

  1. face_rating：使用传统ML方法和卷积神经网络方法进行FaceBeauty评级-源码

  2. 使用计算机视觉预测吸引力 传统机器学习方法 特征生成 流水线的特征计算部分需要输入图像的面部地标的位置。 这些界标可以通过生成。 我已经在此仓库的数据目录中包含了使用此框架本地化的地标，您可以直接使用它们。 提取面部特征的示例： 降维，ML模型和评估 python trainModel -model linear_model -featuredim 20 -featuredim参数指定PCA选择的组件数，即要减少多少维。 在PCA之后， -model参数用于指示传统的机器学习模型，包括支持

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    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：33554432
    • 提供者：weixin_42135073

  1. AdaDoom3：Ada编程语言中的Id Software的Id-tech-4-BFG-源码

  2. AdaDoom3 注意：此项目最不完整 Ada Doom3的目的是对ID-tech 4引擎进行重新设计，使其具有清晰的依赖关系层次结构和强大的任务系统。 计划功能： 加载并播放3个Bfg级别的末日 负载阀图车间级别 Windows和SDL的本机端口 XBox 360控制器的输入支持 多显示器窗口 使用Vulkan进行线程渲染 响应式多人游戏 Steam支持用户帐户和成就 编译中 要使用GPRBuild进行编译： gprbuild -p -P neo.gpr 或者安装了项目文件neo.g

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：214958080
    • 提供者：weixin_42134240

  1. 探地雷达信号的数据采集系统设计

  2. 探地雷达（Ground Penetrating Radar简称GPR）又称地质雷达，透地雷达，是用频率介于10^6-10^9Hz的无线电波来确定地下介质分布的一种方法。 　　探地雷达方法是通过发射天线向地下发射高频电磁波，通过接收天线接收反射回地面的电磁波，电磁波在地下介质中传播时遇到存在电性差异的界面时发生反射，根据接收到电磁波的波形、振幅强度和时间的变化特征推断地下介质的空间位置、结构、形态和埋藏深度。 　　探地雷达的用途：US RADAR探地雷达可用于检测各种材料，如岩石、泥土、砾石，以及

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    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：219136
    • 提供者：weixin_38706100

  1. 基于GPRS网络的医疗监护系统

  2. 摘要： 介绍了一个由ARM 处理器S3C44B0X 与M590E GPRS 模块构成的家庭远程医疗监护系统。笔者介绍了S3C44B0X 以及M590 的性能特点，主要外围接口电路的设计，以及软件设计架构和系统的组成原理，并给出了GPRS模块的软件配置方法。经过实验测试，本系统在应用中取得了比较好的效果。 　　近年来，在家庭修养的病人由于不能得到及时看护和抢救，死亡的人数大量提高。而随着老年化的加剧，老年人在家中的健康状况也得到了更高的重视。本文研究的医疗服务系统可以极大的降低运送病人的时间和成

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    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：271360
    • 提供者：weixin_38686677

  1. 无模型容积卡尔曼滤波及其应用

  2. 提出一种融合高斯过程回归(GPR) 的无模型容积卡尔曼滤波(MF-CKF) 方法. 容积卡尔曼滤波(CKF) 是一 种新的非线性高斯滤波方法, 比无迹卡尔曼滤波(UKF) 更具优势. 为了克服建模不准确时容积卡尔曼滤波精度下降 问题, 通过将高斯过程回归引入到容积卡尔曼滤波之中, 对训练数据学习建立系统非线性模型, 从而有效地避免模型 不准确造成的滤波性能下降. 仿真结果验证了无模型容积卡尔曼滤波在系统模型不准确情况下的优越性.

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    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：289792
    • 提供者：weixin_38704156

  1. 考虑模型响应不确定性的稳健参数设计

  2. 针对模型响应不确定性的稳健参数设计问题,在高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)建模的框架下,结合贝叶斯超参数最大后验(Maximum a posteriori estimation,MAP)估计和多目标线性加权方法构建一个新的优化模型.首先,利用MAP方法获得最优超参数组合,构建高斯回归模型;然后,考虑响应不确定性与响应之间的交互效应,采用线性加权准则,构建多响应稳健优化模型;最后,利用聚类分析方法获得最优参数解.该方法考虑了输出响应不确定性对优化结果的

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    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：1017856
    • 提供者：weixin_38526979

  1. GPlearn-源码

  2. GP学习 用法 python GPRegression.py --scale 1.0 --alpha 0.1 または， from GPRegression import load_data, train, test X_train, X_test, Y_train, Y_test = load_data() gpr = train(args.scale, args.alpha) RMSE = test(gpr)

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-31
    • 文件大小：14336
    • 提供者：weixin_42109925

  1. Pretreatment-Model-源码

  2. 预处理模型 概述 麦草稀酸预处理的不同数据驱动和知识驱动模型 就业机会 该存储库包含以下文件夹： design_of_experiments ：包含用于计算实验设计的文件的文件夹 easyGSA ：空文件夹以安装easyGSA工具箱 experimenta_data：文件夹包含与稀酸预处理的实验数据.MAT文件 identifiability_analysis ：包含用于执行可识别性分析的脚本/功能的文件夹（主文件： identifiability_analysis.m ） model_gp

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-29
    • 文件大小：35840
    • 提供者：weixin_42138716
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