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搜索资源列表

  1. Scientific-Computing-with-Python:Jagiellonian大学课程实验室-源码

  2. 用Python科学计算 2021年7月的“用Python进行科学计算”实验室的笔记本和脚本。 内容 L2是jupyter笔记本文件，包含第2周的解决方案（简介） 实验3由jupyter笔记本文件和第3周起的解决方案组成，以及练习之一要求的文本文件（声明） L4是jupyter笔记本文件，包含第4周的解决方案（功能）

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    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：498kb
    • 提供者：weixin_42139357

  1. 1009CrawlOOP:实验室P3 OOP项目-源码

  2. 第1009章 实验室P3 OOP项目 安装 拍拍 Python 3.6+支持PRAW。推荐的安装方式是通过pip： pip install praw 请访问以获得详细的安装步骤。 Tweepy 最简单的安装方法是使用pip： pip install tweepy 请访问以获得详细的安装步骤。 数据库 1）转到 2）下载mysql-installer-community-8.0.x.0.msi。 （x表示最新版本的编号）3）运行mysql-installer并为安装程序类型选择开发人员默认值

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    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：40kb
    • 提供者：weixin_42107491

  1. gradelib:简化季度末评分的Python软件包-源码

  2. 等级库 gradelib是一个python软件包，可简化季度末评分。它旨在与圣地亚哥大学UC最常用的工具一起使用，包括gradescope，canvas和eGrades。 特征 从gradescope和画布读取成绩 实施常见的评分策略，例如放弃最低的作业并宽恕迟交的作业 通过聚类智能地选择字母等级截止 可视化分数分布 为eGrades和canvas创建可上载的成绩簿 例子 以下示例显示了在典型情况下计算最终成绩的完整工作流程。在这种情况下，某些成绩保留在Canvas上，而其他成绩保留在Grad

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    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：46kb
    • 提供者：weixin_42142062

  1. nearest-hospitals-Calgary-源码

  2. 实验4：最近的医院卡尔加里 ENGO 651-Adv。地理空间技术主题 概述： 该网站是第4实验室的任务（地理空间技术的高级主题）。在此网站上，用户可以在卡尔加里地图上找到学校，诊所和医院的位置。如果用户单击地图上的任何学校，则最近的医院/诊所将在地图上突出显示。此外，如果用户将鼠标悬停在任何学校，医院或诊所的名称上，它将显示为弹出消息。 系统要求： 您喜欢的任何平台，例如Windows，Linux等。 使用任何浏览器（Firefox，Google Chrome等）显示html页面。 Pyth

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  1. lab-3-copy-源码

  2. DSGA1004-大数据 实验3：Spark和列导向的存储： 布莱恩·麦克菲教授（bm106） 亚历克·汉（Alh Hon）（ABH466） 阿努莎·帕蒂尔（arp624） 发放日期：2021-03-11 提交截止日期：2021-03-26 23：55ET 内容： 第1部分。果皮上的火花 在此作业中，我们将使用Spark分析Peel Cluster上的数据。 要在Peel集群上运行Spark作业，请首先在git repo中运行以下命令： source shell_setup.sh

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  1. iot23-experiments-源码

  2. ml-experiments-iot23 使用IoT23数据集的ML实验[1] 1.先决条件（工具和技术） 不 姓名 版本 描述 1个 3.8.8 程式语言 2个 0.24.1 Python机器学习工具 3 1.19.5 Python科学计算工具 4 1.2.2 Python中的数据分析和数据处理工具 5 3.3.4 用Python可视化 6 0.11.1 统计数据可视化 7 5.8.0 跨平台库，用于检索Python中正在运行的进程和系统利用率（CPU，内存，磁盘，网

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    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：22kb
    • 提供者：weixin_42143806

  1. athene_system-源码

  2. 介绍 该存储库由Athene团队开发，是“假新闻挑战”第一阶段（FNC-1 ）的一部分： ， ， 和Felix Caspelherr。 在该项目中，我们与密切合作。 我们在COLING 2018中的新论文： 我们关于假新闻挑战的。 德国TU-Darmstadt的AIPHES-无处不在的知识处理（UKP）实验室的Iryna Gurevych教授 要求 软件依赖项 python >= 3.4.0 (tested with 3.4.0) 安装 安装所需的python软件包。 py

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    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：80mb
    • 提供者：weixin_42127369

  1. SegSRGAN-remake:从SegSRGAN纸进行SegSRGAN重制-源码

  2. 重制SegSRGAN代码： : 本文的代码：使用生成对抗网络的超分辨率和分割—在新生儿脑MRI论文中的应用 编者： 昆汀·德兰诺（Quentin Delannoy）1 Chi-Hieu Pham 2 克莱门特卡索拉1 卡洛斯·托迪斯2 纪尧姆娃娃3 赫莲·慕妮尔4 娜塔莉·贝德纳瑞克（Nathalie Bednarek）1，4 罗南·费布尔特5 尼古拉斯·帕萨特1 弗朗索瓦·卢梭2 1 CRESTIC-信息与通信技术研究中心-EA 3804 2 LaTIM-信息医学特质实验室3 LMR-

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    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：121kb
    • 提供者：weixin_42131261

  1. fasterseq:基于fairseq的更快，更高效的序列建模深度学习算法的实现，例如Lite-Transormer，Reformer，Linformer，注意力机制的有效变体等-源码

  2. 关于FasterSeq 随着物联网和其他移动设备的快速发展，更快，更高效的深度学习技术的部署需要更多的努力。 我创建了这个资料库，以探索和开发最新的加速计算和有效的深度学习技术，以进行更快的序列建模。 我们选择的基础库是 ，它是由Facebook人工智能研究实验室开发和维护的用于序列建模的开源库。 要求和安装 版本> = 1.4.0 Python版本> = 3.6 要训​​练新型号，您还需要NVIDIA GPU和 要安装fairseq并在本地进行开发： git clone h

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  1. Cloud-Computing-Laboratory-源码

  2. 云计算实验室 周 日期 课程实作内容 课程原理内容 备注 1个 2/24 Google Colab与Python安装 -- 自学：Python基础 2个 3/03 3D列印基础教学 -- -- 3 3/10 车牌识别：影像标柱与影像增量 机器学习与深度学习概要 -- 4 3/17 车牌识别：Haar分类器 机器学习：线性与逻辑回归 -- 5 3/24 车牌识别：CNN分类器 深度学习：多层感知器与卷积神经网路 -- 6 3/31 车牌识别：实际应用 分类模型的验证指标 --

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    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：469mb
    • 提供者：weixin_42131405

  1. Chatbot:语音和语言处理实验室4-源码

  2. 聊天机器人 语音和语言处理实验室4 运行说明： pip install -r Packages.txt (to get dependencies in) cd src python chatbot.py irc.freenode.net "#Channel_Name_Here" Bot_Nickname_Here 将默认设置为irc.freenode.net的python chatbot.py “＃CPE482”默认机器人 怎么运行的 您可以等待该机器人与您联系，也可以在需要时与它联系。

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    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：81kb
    • 提供者：weixin_42131601

  1. ece326：三年级ECE326编程语言实验室-源码

  2. ECE326实验室 作业1：EasyDB数据库驱动程序 在Python3中开发用于与EasyDB:trade_mark:通信的驱动程序代码。 作业2：对象关系映射 在Python中为EasyDB:trade_mark:开发对象关系映射（ORM）框架。 作业3：并行内存数据库 使用Rust编程语言构建EasyDB:trade_mark:服务器，这是一个多线程的并发内存数据库。 作业4：远程过程调用框架 用C ++开发类型安全的远程过程调用框架（RPC）。

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  1. asr_labs：202021 ASR实验室代码-源码

  2. asr_labs 信息 此回购包含爱丁堡大学2021年Spring自动语音识别课程的实验室。 这些实验室利用Python，Jupyter笔记本和OpenFST。 实验室将定期上传； 如果您不熟悉git，只需手动下载丢失的文件，否则可能会丢失工作。 为UoE学生设置 有4种主要的方法可以为实验室提供环境并为远程工作设置设置： 使用 使用 使用SSH隧道 在本地运行 1：远程桌面 设置 连接到远程桌面 在远程桌面上打开终端 运行'ssh s123456.lab.inf.ed.ac.uk' 运行

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  1. Molecular_Dynamics_and_Free_Energy_Perturbation：分子动力学和自由能微扰-源码

  2. FEP分析v1.0 作者： Nour Aldin Kahlous和以色列Cabeza de Vaca Lopez 电子邮件： 地点：乌普萨拉大学Jens Carlsson实验室日期： 2020-2021 说明：全面的MD / FEP分析 笔记： 安装方式 fepanalysis工具包仅需三个简单的步骤即可安装： 1-下载并安装conda（anaconda或minicoda）： wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.0

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    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：53kb
    • 提供者：weixin_42137032

  1. kmnist：Kushishiji-MNIST-源码

  2. ushi师寺-MNIST 环境（Google合作实验室） Python 3.6.9 PyTorch 1.3.1 火炬视觉0.4.2 脾气暴躁的1.17.4 模型 ushi师寺-MNIST 时间 92.10％ 94.63％ 94.93％ 2分钟49秒 97.25％ 4分钟37秒 97.32％ 8分钟39秒 96.84％ 10分钟2秒 97.98％ 4分钟1秒 97.26％ 6分钟41秒 98.06％ 12分钟59秒 93.08％ 3分钟5秒 97.

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    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：357kb
    • 提供者：weixin_42136837

  1. Python实验室4-源码

  2. Python实验室4

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  1. 神经增强：使用深度学习的图像超分辨率-源码

  2. 神经增强 示例1 —旧站：以24位高清，CC-BY-SA siv-athens。 如果可以使用CSI实验室的技术提高照片的分辨率，该怎么办？ 由于深度学习和#NeuralEnhance ，现在可以训练神经网络以2倍甚至4倍放大图像。 通过增加神经元数量或使用类似于低分辨率图像的数据集进行训练，您将获得更好的结果。 抓住？ 神经网络根据来自示例图像的训练使细节产生幻觉。 它无法像高清图像那样完全重建您的照片。 这只有在好莱坞才有可能-但是将深度学习用作“ Creative AI”就可以了

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  1. journal_club-源码

  2. 期刊俱乐部 伦斯数学实验室 2020年2月12日：Arthur Klipfel NLP丹麦翻译与绝对编码出版社。 伪装后的伪装路线（NLP和伪装后缀的伪装后代继续在分子和晶体组成部分上进行修正）。 倾注最终的使用价值，并向简单化的信息传递过程中使用。 合奏文章： [在这里滑动] 2020年2月4日：Mathieu Klimczak 神经元校准品的分类和重新分类，可能会产生“虚假的可能性”，倒入粉状的心满意足。 我的文章是对我的文章的等内容的评论，请在python上发表。 [在这里滑动

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  1. class_narwhal：2021-01-25全栈Python Day班-源码

  2. 20210125-Python-FullStack-Day 从1/25/2021开始的PDX Code Guild Python Full Stack全日制课程的回购 课程时间为2021年1月25日至2021年5月7日，上午9:30 –下午4:30 假期 职员 梅里特·劳伦森（Merritt Lawrenson），讲师 皮特·琼斯（TA） 封顶日期： 顶峰提案到期：2021年4月演讲日：2021年5月7日 分配的Python实验室： 实验09-单位转换器实验10-平均数实验15-短语编号

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  1. 实验4-源码

  2. 实验4 欢迎！ 本周，我们将数据传递给客户端，并使用d3构建数据可视化。 该实验室的许多设置已经完成-您只需要在计算机上运行该应用即可。 请按照本教程进行准备： 结帐'.env'（使用pip install python-dotenv ） 在“ app.py”中导入和设置 在工作 设置数据库 在终端中打开psql： psql postgres psql： CREATE DATABASE homework_users_db; psql： \c homework_users 来自“ p

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    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：151kb
    • 提供者：weixin_42138525
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