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搜索资源列表

  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

  3. 所属分类：其它

  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. 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. DQLab-repo-源码

  2. 向DQLab学习 DQ Lab是一门数字学习课程，可帮助您更好地理解数据。 该课程在印度尼西亚创建和运营，帮助很多人开始了数据之旅。 该课程包含4种不同的语言，包括R Studio，Python，SQL和Microsoft Excel。 这四个应用程序现在在数据科学界也是如此受欢迎。 在DQ Lab课程中，有“学习”菜单，可以极大地帮助我们从头开始学习！ 稍后，还有“实践”菜单，可帮助我们利用从学习中获得的以前的数据知识来开始我们的早期数据实践。 接下来，它们还包含“事件”以告知其成员有关其事

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：97kb
    • 提供者：weixin_42138703

  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. 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. 报到-源码

  2. App Lab签到系统 访客到达时将输入其PID（或扫描其OneCard）。 他们将在签到页面上提交其姓名，PID和原因，然后在离开时签出。 签到应用页面： : Django数据库： ： KPI仪表板： : 建议的IDE：Visual Studio代码 克隆项目后： npm install 后端设定 使用Django和Python的App Lab访问者签到系统的后端 先决条件 Python 3.7.4 点子 Postgres 装置 cd backend pip ins

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  1. ntnx-api：nutanix的api工具的容器化集合-源码

  2. ntnx-api Nutanix的命令行api工具的容器化集合。 你说的API，我说，让我们来看看它在行动。 一切都是可编程的。 解除绑定。 自动化！ 设计目标：为我们中间的懒惰者提供一个简化，可预测且易于复制的开发环境。 旨在作为LAB环境，仅用于演示目的。 仅限于终端（命令行）。 使用它来玩弄API。 与对自动化和/或对devops感兴趣的客户共享它。 向潜在客户展示。 不适用于生产系统。 使用风险自负。 Nutanix不支持。 要求 Linux（已测试Ubuntu 18.04 ）

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    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：10kb
    • 提供者：weixin_42116794

  1. 冲浪-源码

  2. 冲浪 概述 要求根据当地气象站的测量结果确定夏威夷海滩上的温度变化。 资源 数据源：hawaii.sqlite 软件/工具：Jupyter Lab（pandas） 语言：SQL，Python 结果 每年的温度变化很小。 比较6月和12月的温度时，平均值，四分位数，标准差和最高记录温度的变化幅度不超过4°F。 最大的差异是最低记录温度之间的差异，该最低温度相差8°F。 有了这些信息，就可以得出结论，海滩的温度将保持稳定的一年，非常适合提议的商店。 未来分析 温度分析仅限于一年中的两个月，将来可

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    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：219kb
    • 提供者：weixin_42172204

  1. 自动巡回检查：塔雷亚斯，实用程序和自动售货机，自动巡回检查，自动巡回检查-源码

  2. 联阿AM Facultad de Ciencias 自动提款机 多森特 Profesora：塞尔吉奥·埃尔南德斯·洛佩斯 Ayudante：RafaelLópezMartínez Ayudante Lab：SilviaPiñaRomero 恩托尔诺 SO: Manjaro Linux 20.0.3 Python: Python 3.8.5 Julia: julia version 1.5.3 Jupyter notebook: jupyter-notebook 6.1.4 pdfTex

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  1. python-lab-4-源码

  2. python-lab-4

  3. 所属分类：其它

  1. Redes-neuronales：Tareas，Procecty y proyectos realizados durante el curso Redes Neuronales-源码

  2. 联阿AM Facultad de Ciencias 兑现神经元 多森特 教授：SergioHernándezLópez Ayudante：RafaelLópezMartínez Ayudante Lab：Omar Alejandro Suarez Guerrero 恩托尔诺 SO: Manjaro Linux 20.0.3 Python: Python 3.8.3 Jupyter Notebook: jupyter-notebook 6.0.3 Julia: julia version

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：196mb
    • 提供者：weixin_42171208

  1. Stats-404-Statistical-Computing：适用于UCLA应用统计硕士的代码存储库-源码

  2. UCLA Stats 404-统计计算和编程 总览 UCLA 清单（Python） 网站 该存储库包含每个讲座的代码示例 讲课 第一周：设置机器学习环境：git，虚拟环境，Jupyter Lab，PyCharm 0级讲座和 第2和第3周：Python和熊猫简介 第1类讲座和： Python表达式，控制流，函数，变量类型，按引用传递，列表理解，函数式编程 第2类讲座和：大熊猫和读入数据，子集，EDA，拆分+应用+合并，大熊猫+数据库 第4和5周：回归方法+数值优化+损失函数：线性，逻辑，弹性网，P

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  1. ACSL:长尾目标检测的自适应类抑制损失--CVPR2021-源码

  2. 长尾目标检测的自适应类抑制损失 此存储库是CVPR 2021论文的正式实现：长尾目标检测的自适应类抑制损失。 要求 1.环境： 要求与完全相同。 我们在以下设置上进行了测试： 的Python 3.7 CUDA 10.0 pytorch 1.2.0 火炬视觉0.4.0 conda create -n mmdet python=3.7 -y conda activate mmdet pip install cython pip install numpy pip install torc

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    • 发布日期：2021-04-02
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：weixin_42150341