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搜索资源列表

  1. Machine-Learning-Model-for-the-Planetary-Albedo:任务1的解决方案-源码

  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. PyBer_Analysis-源码

  2. PyBer分析 项目概况： Pyber给了我们一个任务，以按城市类型创建乘车共享数据的摘要。 利用我们对Pandas和Matplotlib的了解，我们可以绘制出每种城市类型的每周总票价。 为此，我们必须： 读取城市和乘车数据并将其存储到单个数据集中 对于每种城市类型，计算总数： 游乐设施 车手 车费 对于每种城市类型，计算以下各项的平均值： 每次乘车费用 每位司机的车费 获取每周的票价总和 汇总有关乘车共享数据的业务建议 资源： 资料来源：ride_data.csv，city_data

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  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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  1. Debidatta_19cse032:Python专案（Lab-1）-源码

  2. Debidatta_19cse032:Python专案（Lab-1）

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  1. tank-lab-to-nwb-源码

  2. 坦克实验室到新世界 NWB转换脚本和教程。与西蒙斯基金会（Simons Foundation）资助的合作。 安装 $ pip install tank-lab-to-nwb 用法 有两种方法可以转换Neuropixel和Virmen行为数据。 （1）主处理管线通过TTL脉冲将任务数据与电生理数据同步，并将加标输出写入相同的NWB文件。 使用相关功能所需的参数在转换脚本的相应部分的注释中表示。这些包括要转换为NWB格式的数据的文件或文件夹位置，以及几个可选字段，例如主题信息（物种/年龄/体重）。

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    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：25kb
    • 提供者：weixin_42123191

  1. astro-classifier-neo:镜子-源码

  2. 新的astro分类器回购 该存储库包含用于开发天体物理瞬变的新颖分类器的代码和笔记本 目标 支持多个数据集的抽象数据输入管道 开发新颖的实验模型 探索主动学习或RL学习 运行项目 项目依存关系用poetry来管理。这具有锁定文件的优点，这使环境可重现。安装： pyenv install 3.9.1 pyenv local 3.9.1 poetry install -vv poetry run python -m ipykernel install --user --name pytorch j

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    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：86kb
    • 提供者：weixin_42116681

  1. lab-project-源码

  2. 目录 基本信息 该项目将使用现代Web技术与Department和Employee数据库一起使用。 应用 该应用程序的用户将能够： 见部门清单； 查看员工列表； 添加，删除和编辑部门； 添加，删除和编辑员工； 技术领域 Python 3.8 的Django 3.1.7 Docker 20.10.5 PostgreSQL最新的Docker镜像 诗歌 安装 如果您有docker docker-compose并安装就可以运行 docker-compose ud -d or make run 迁移

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    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：880kb
    • 提供者：weixin_42119989

  1. aitk.robots-源码

  2. 机器人 适用于Jupyter Lab，Notebook和其他环境的轻量级Python机器人模拟器。 目标 轻巧的移动机器人模拟器 可用于教室，研究或探索 探索带范围，摄像头和光线传感器的轮式机器人 无需大量资源即可快速运行 创建可重复的实验 专为展示，实验和分析而设计 针对某些实际问题（例如图像识别）设计的传感器 专为与机器学习和人工智能系统轻松配合而设计 例子 可以运行预先设计好的仿真，如下所示： import aitk . robots import random world = ait

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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. NTIRE2019_EDRN:我对NTIRE2019真正超分辨率的解决方案-源码

  2. 编码器-解码器残留网络（IVIP-Lab） 该存储库是我们为NTIRE2019真正超分辨率挑战赛提供的解决方案。 我们IVIP-LAB团队在NTIRE2019真正超分辨率挑战赛的最后阶段赢得了第9位PSNR和Top5 SSIM。 我们的论文将在CVPR 2019 Workshop中发表。 [ ] [] 目录 网络架构 编码器-解码器残留网络（EDRN） NTIRE2019真正的超分辨率挑战赛结果 定量结果 方法 信噪比（dB） SIM卡 运行时间 基准线 26.89 0.78 --

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    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：weixin_42120405

  1. analysis_eel_data:Python脚本，用于分析和可视化扩展Ellet Line程序中的海洋学数据-源码

  2. 分析EEL数据 与海洋学数据集相关联的存储库它主要包含用于分析和可视化这些海洋学数据的。 该存储库正在进行中，应定期更新。 此仓库也可以在上运行。 在本地运行笔记本的要求 快速开始 克隆或下载存储库 git clone https://github.com/lhoupert/analysis_eel_data.git 创建并激活包含相关库的Conda环境analysis_eel_data （创建环境可能需要几分钟的时间） cd analysis_eel_data conda env cre

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    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：35mb
    • 提供者：weixin_42099633

  1. TextGeneration:GPT2 bert2bert-源码

  2. 自述文件 基于pytorch / transformers和pytorch_lightning 火车数据描述 json [ { " title " : " xxxx " , " body " : " xxxxx " }, { " title " : " xxxx " , " body " : " xxxxx " } ... ] GPT2 预训练模型：CKIP Lab GPT2-base 两种生成方法： 上下文校准 法线束搜索 微调 python train_scr

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    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：22kb
    • 提供者：weixin_42105169

  1. cnapy:用Python编写的新CellNetAnalyzer UI-源码

  2. CNApy-Python中的CellNetAnalyzer GUI 使用conda安装CNApy 创建具有所有依赖项的conda环境 ❯ conda create -n cnapy-0.1.0 -c conda-forge -c bioconda -c arb-lab/label/test cnapy 在Windows上安装剩余的依赖项vi pip： ❯ pip install cameo 使用conda设置CNApy开发环境 我们使用conda作为包管理器来安装所有依赖项。 您可以使用

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    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：588kb
    • 提供者：weixin_42097914

  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. market-rl-源码

  2. 强化学习的股票预测 （纽约机器学习研讨会） 安装 安装Anaconda环境，然后： conda create -n rl python=3 jupyterlab numpy pandas matplotlib conda activate rl Q-Learning简介 笔记本电脑 jupyter lab 打开笔记本： reinforcement-learning-1.ipynb reinforcement-learning-2.ipynb 高级-深度强化学习 conda install -c

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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. python-lab-1-源码

  2. python-lab-1

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  1. EN811302-源码

  2. Java，Java，Java，Java！ สารบัญ Java 101 Java实验室 实验1 实验2 实验3 สรับใครที่อยากล่วงหน้าไปก่อนสามารถศึกษาได้ที่： （基本） （基本+中级，เป็นวิดีโอเหมาะสำหรับคนที่ไม่ชอบอ่าน่อความ， ทำLab 1แล้วให้เริ่มดู ） （中等） （高级，完整版Javadoc） （Python-> Java，เป็นวิดีโอที่ฟ

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  1. 数据z1-源码

  2. 2015年 ##讲座 此资料库中的第1讲之前的讲义幻灯片。 只需单击“演讲”文件夹。 ## Lab 1 git lab可以在阅读。 ##硬件0 您可以阅读。 资料库位于： 切换到分支hw0。 如果您尚未添加到cs109-students github组织中，则将无法访问上面的链接。 为此，您必须提交调查，之后我们需要一些时间才能到达您的github id。 因此，我们在上面的实验链接中包含了HW0。 届时，将为您创建作业库。 ##初始工作流程 读取硬件0，并进行勘测和安装 然

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：94mb
    • 提供者：weixin_42101164

  1. 机器学习实验室1-源码

  2. 机器学习实验室1 ## 1在“经济购买”文件中可以找到有关通过亚马逊进行的某些购买的一些虚假数据。Lab 1_Economic Purchases笔记本或python文件试图使用提供的数据集来回答某些问题。 请原谅在数据框中没有“真实世界”意义的所有数据，所有数据都是伪造的。 ## 2实验1_Numy_Exercise笔记本或python探索了一些与我今年Spring学期的机器学习课程相关的numpy方法

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