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  2. 行星反照率的机器学习模型 任务1的解决方案 在Jupyter Lab中创建,Python --version-- 3.8.5 图书馆使用的是pandas,numpy,matplotlib.pyplot,seaborn模型选择:线性回归指标:MAE,MSE和RMSE
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    • 发布日期:2021-03-26
    • 文件大小:389kb
    • 提供者:weixin_42123296
  1. handcalcs:用于将Python计算转换为渲染乳胶的Python库-源码

  2. ( 秘密艺术 手算: Jupyter中的Python计算,就像您亲手写的一样。 handcalcs是一个库,可在Latex中自动呈现Python计算代码,但其方式类似于在用铅笔书写时如何格式化其计算的方式:编写符号公式,后跟数字替换,然后是结果。 由于handcalcs显示了数字替换,因此handcalcs计算和检查变得非常容易。 内容 基本演示 正在安装 您可以使用pip安装: pip install handcalcs 基本用法1:作为Jupyter细胞魔术( %%render )
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  2. ACRConnect AI实验室评估指标 根据计算医学成像机器学习算法的性能指标。 特征 提供针对分类,边界框,连续和细分用例的机器学习模型的指标分析 提供有关最终预测的未知和失败研究结果的信息 一般用法 $ python src/main.py \ --dataset_file_path="/path/to/dataset.json" \ --output_file_path="/path/to/output.json" 必填参数 --dataset_file_path :指定
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    • 发布日期:2021-03-19
    • 文件大小:42kb
    • 提供者:weixin_42168750
  1. python-lab-源码

  2. python-lab
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    • 发布日期:2021-03-18
    • 文件大小:43kb
    • 提供者:weixin_42122986
  1. congo-lab-源码

  2. 康戈实验室 章鱼项目一个分支仅精简到了章鱼python库。 文献资料
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    • 发布日期:2021-03-17
    • 文件大小:125kb
    • 提供者:weixin_42131798
  1. mca-python-lab-源码

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  1. tech-health-lab--源码

  2. 技术健康实验室 _我们的使命是提高临床设施的效率。 概述 这是一个基于Flask的应用程序,可用于预测不同类型的疾病,例如糖尿病,肺炎,乳腺癌,疟疾和此类疾病。 特征 智能症状检查器 更准确的癌症诊断 更快地诊断各种致命的身体疾病。 能够检测心脏,肝脏,疟疾和肺炎的早期阶段。 还指导如何从疾病中治愈。 [快来了] 分析世界范围内传播的疾病。 [快来了] 包括各种图形和图表,以实现更好的可视化。[即将推出] 预约部分。 [快来了] 肿瘤检测和接触追踪。 [快来了] 动机 这是我的最后一
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    • 发布日期:2021-03-14
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    • 提供者:weixin_42099116
  1. Python-LAB-SemIV-源码

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  1. Preliminaries-ai1-fall2019:2019年秋季,Ai1的Git和Baby Python初步-源码

  2. Preliminaries-ai1-fall2019 2019年秋季,Ai1的Git和Baby Python初步 学生应安装 Windows上的学生应Windows安装 。 这也将为您提供一个带有bash外壳的新终端(除了windows command.com ), bash外壳是unix之类的系统上的标准命令行外壳。 Mac用户已预安装git。 如果您是linux用户,我们将假设您知道您在做什么,并且已经安装了git。 在Anaconda中,从Anaconda GUI运行Jupyter
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  1. Python-Lab-源码

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    • 发布日期:2021-03-06
    • 文件大小:13kb
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  1. python-lab-exercises-源码

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    • 发布日期:2021-03-01
    • 文件大小:456kb
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  2. 用于关联EBSD和HRDIC数据的python库。 ••••• 如何安装 可以使用命令pip install defdap从PyPI pip install defdap 如果将conda用作软件包管理器( ),则可以使用conda install scipy numpy matplotlib scikit-image scikit-learn pandas networkx jupyter ipython安装anaconda的必备软件包。 (Anaconda3-2020.02已通过测试)
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  2. 使用LAB颜色空间进行阴影检测 该存储库包含该论文的python实现:Ashraful Huq Suny和Nasrin Hakim Mithila,“使用LAB色彩空间从单个图像中进行阴影检测和去除”,IJCSI 2013: ://www.ijcsi.org/papers/IJCSI 我们使用LAB颜色空间来确定航空影像中阴影上的区域,可以将其用作阴影地面真相图进行分析。
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