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  1. superlists_for_pythonweb:Python Web开发:TDD驱动开发,整本书到最后的终版源码,可自动部署-源码

  2. 说明 这个仓库保存的是学习《 Python Web TDD:测试驱动开发》时的代码,最终形成的界面如下所示: 部署方法 已经编写好的了自动部署脚本,下载了deploy_tools文件夹,然后执行命令: fab deploy:host=watchwatch0.top:21 ,确保fab已经安装,用户名和域名以及端口号对应上,可以实现自动部署。 相关命令记录 python manage.py test lists ,这是运行列表的单元测试 python manage.py test accounts
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    • 发布日期:2021-03-23
    • 文件大小:917kb
    • 提供者:weixin_42154650
  1. FAS-SGTD:用于人脸反欺骗的深度空间梯度和时间深度学习-源码

  2. 财务会计准则委员会 介绍 主要代码 先决条件 Python 3.6(numpy,skimage,scipy) TensorFlow> = 1.4 的opencv2 枕头(PIL) 易言 火车 您可以使用生成虚拟深度图。 对于单帧舞台: cd fas_sgtd_single_frame && bash train.sh 对于多帧阶段: cd fas_sgtd_multi_frame && bash train.sh 测试 我们提供OULU-NPU协议1的示例。您可以从 (pwd:lui
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-21
    • 文件大小:126kb
    • 提供者:weixin_42121905
  1. VividGAN-源码

  2. 生动的GAN-TIP2021 带有面部修饰的幻觉代码(TIP 2021)。 链接: : 先决条件: 要求:Python = 3.6和Pytorch> = 1.0.0 安装Pytorch 准备数据集(我正在使用Multi-PIE,CelebA和MMI作为训练集。) 火车: python train.py 更改train.py中的选项以设置数据集的目录。 测试 python test.py 引文 如果您发现VividGAN对您的研究有用,请考虑引用: ARTICLE{9318504,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-21
    • 文件大小:18kb
    • 提供者:weixin_42116794
  1. CTDDS-CNN-源码

  2. 带有变换域下采样和深度卷积重构的彩色图像压缩 “具有变换域下采样和深度卷积重构的彩色图像压缩”的实现 VCIP2019 电脑断层扫描 压缩相关变换域下采样 深度卷积重构 深度卷积重构 安装 该代码是使用Python 3.5和TensorFlow 1.9.0和CUDA 9.0开发的。 代码v1.0 目前,我们发布了我们的研究代码以进行测试。 在默认配置下,它应产生与论文相同的结果。 测验 易于理解测试功能和测试您自己的数据。 测试用法的示例如下所示: python test.py 引文 如果
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  1. PGDM:该项目是关于postgres数据库中的数据建模的-源码

  2. ETL管道SPARKIFY 关于项目 该项目是关于为用户生成的并存储在服务器日志文件中的sparkify数据创建ETL管道的。 分析团队将在sparkify上使用此数据来改进其产品,并分析用户如何使用其应用程序以及如何改善用户体验。 前提条件 安装POSTGRES DB 创建新的用户学生和数据库 安装PSYCOPG2包装 安装熊猫 如何运行ETL管道。 首先我们需要创建所需的数据库和表以开始使用。此步骤可以通过运行以下命令来实现。 python create_tables.py 下一步是
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  1. flash-reflection-removal:CVPR2021论文代码“使用无反射的仅含Flash的提示去除强反射”-源码

  2. 借助无反射仅Flash提示(RFC)进行可靠的反射去除 | 即将发布:| | Tensorflow的实现: ,香港科技大学 在CVPR 2021中 去做 发布测试代码 准备纸张并上传到arxiv 制作项目页面 发布培训代码 发布数据集 发布原始数据处理代码 TL; DR快速入门 要设置conda环境,请对演示数据进行测试: conda env create -f environment.yml conda activate flashrr-rfc bash download.sh
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  1. gocelery:go语言的分布式计算系统(python中的Celery go实现)-源码

  2. 芹菜 go语言的分布式计算系统(python中的Celery go实现) 项目介绍 项目结构 ├──a-test| #接口测试文件 ├── backends # 数据结构处理代码段 ├── brokers # 消息任务队列 ├── common # 公共部分 ├── config # 项目配置代码单 ├── log # 日志 ├── retry # 任务重发处理 ├── tasks # 消息任务处理 ├── tracing
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    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:49kb
    • 提供者:weixin_42127835
  1. ECNDNet:用于图像去噪的增强型CNN(CAAI Transactions on Intelligence Technology,2019)-源码

  2. 田春伟,徐勇,费伦克,王俊谦,文杰和罗楠发布的增强型CNN用于图像去噪,已在2019年CAAI Transactions on Intelligence Technology上发表。该方法由Pytorch实施。 ECNDNet的代码由Profillic(为您的项目提供动力的ML模型和代码的最大集合)收集,为 。 此代码使用Pytorch> = 0.4编写。 1.依存关系 pyTorch(> = 0.4) 火炬视觉 适用于Python的openCv 适用于Python的HDF5 Pyt
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    • 发布日期:2021-03-09
    • 文件大小:13mb
    • 提供者:weixin_42134537
  1. temp-源码

  2. Capstone Project dsc180B Covid-19公交车变速箱 为了安装mesa-geo和rtree,我们从域存储库中复制了Johnny Lei的README文件。 这里是: 安装MESA 使用以下命令安装ABM软件包MESA: pip安装台面 安装MESA-geo 如果您使用的是Mac计算机,请执行以下操作:使用conda安装rtree FIRST(似乎存在特定于Mac的pip发行问题): conda安装rtree 使用以下命令安装启用地理空间的MESA扩展mesa-g
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    • 发布日期:2021-03-08
    • 文件大小:14mb
    • 提供者:weixin_42134117
  1. ECCV20-STDN:ECCV 2020论文的源代码-源码

  2. 关于一般人脸反欺骗的解开欺骗痕迹的研究 刘耀杰,乔尔·斯图维尔,刘晓明 [] [] 设置 已在Python 3.6和Tensorflow 1.13.0上测试。 由于其使用contrib软件包,因此代码应在Tensorflow> 1.8.0和<1.13.0下工作。 该代码应易于转移到keras软件包中。 训练 首先创建一个文件夹“ ./log/”。 要运行培训代码: python train.py 面部防欺骗数据库(例如,SiW-M,SiW和Oulu-NPU)必须分别应用。 我们提供
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    • 发布日期:2021-03-08
    • 文件大小:19mb
    • 提供者:weixin_42097369
  1. 项目3-源码

  2. 项目3-神经网络 到期时间:03/19/2021 主要的 运行脚本/__main__.py中的所有代码,对第二部分很有用 python -m scr ipts 测试 测试就像运行一样简单 python -m pytest test/* 从该项目的根目录。
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  1. eva_api:EVA的API-源码

  2. eva_api EVA API 先决条件 Python 3.8 制作(用作任务运行器) 开发设置 要初始化开发环境,您应该运行 make init 这将: 初始化git仓库 在.venv上创建python虚拟环境,并安装默认的dev依赖项 安装预提交挂钩 在虚拟环境中运行脚本 source .venv/bin/activate.fish python eva_api/eva_api.py 运行测试 pytest用于在项目内部运行测试。 您可以使用Makefile脚本来运行所有测试电池
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  1. Exercise-todo-list-cli-python:python上的待办事项列表(仅限本地)-源码

  2. 待办事项列表CLI(命令行界面) 创建一个TODO列表应用程序(本地),该应用程序允许用户从命令行添加和删除任务。 在开始练习之前,请下载以下样板: $ git clone https://github.com/breatheco-de/exercise-todo-list-cli 下载后: 您可以通过输入以下内容来测试代码: $ python3 test.py 您可以通过键入以下代码来运行代码: $ python3 app.py 这些是您必须实现的功能: def add_one
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    • 发布日期:2021-02-20
    • 文件大小:295kb
    • 提供者:weixin_42154650
  1. DSC-180-自治系统-源码

  2. DSC 180自治系统 Neghena Faizyar,Garrett Gibo,Shiyin Liang 数据 获取示例数据: 下载此数据以放入data / raw文件夹。 用法 目标 要运行以下任何目标,命令是: python run.py 测试 test通过提取,转换然后清理原始GPS tst数据以便可以使用来运行我们的项目测试代码。 clean_data clean_data将提取,转换和清理原始gps数据,以便可以将其用于分析。 形象化 visualize化使用bokeh为我们
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    • 发布日期:2021-02-20
    • 文件大小:426kb
    • 提供者:weixin_42118056
  1. python-test:测试代码-源码

  2. python-test:测试代码
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  1. cli-test:测试cli-源码

  2. 欢迎USER_NAME, 这是Gitpod的代码学院学生模板。 我们已经预装了您入门所需的所有工具。 您可以安全地删除此README.md文件,或为您自己的项目进行更改。 不过,请至少阅读一次! 它包含有关Gitpod和我们使用的扩展的一些重要信息。 Gitpod提醒 要在Gitpod中运行前端(仅HTML,CSS,Javascr ipt)应用程序,请在终端中输入: python3 -m http.server 应该出现一个蓝色按钮,以单击:公开, 应该出现另一个蓝色按钮,以单击:打开浏
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  1. pe:欧拉计划-源码

  2. 聚乙烯 我的Euler项目解决方案。 设置 Python python3 -m venv venv . venv/bin/activate # `python -V` => Python 3.8.5 pip install -r requirements.txt 打字稿 # `nvm version` => v15.8.0 npm install 运行代码 python3 001.py npx ts-node 002.ts 运行测试 pytest npm test 发展 本地g
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    • 发布日期:2021-02-13
    • 文件大小:105kb
    • 提供者:weixin_42128015
  1. MojiTalk:“ MojiTalk:大规模产生情感React”的代码https://arxiv.orgabs1711.04090-源码

  2. MojiTalk 周先达和王扬。 2018年。Mojitalk:大规模产生情感React。 在《计算语言学协会第56届年会论文集》(第1卷:长论文)中,第1128-1137页。 计算语言学协会。 论文: : 我们的实验室: : 表情符号 emoji-test.txt文件( )提供了用于加载和测试表情符号的数据。 我们在工作中使用的64个emoji-test.txt在修改后的emoji-test.txt文件中标记为“ 64”。 Unicode和Unicode徽标是Unicode,
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    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:54kb
    • 提供者:weixin_42124743
  1. php-test-reporter:已弃用PHP测试报告器-源码

  2. codeclimate-test-reporter-[已弃用] 这些配置说明引用的是特定于语言的测试报告程序,为了支持我们的新统一测试报告程序客户端,现在已弃用该报告程序。 程序更快,以静态二进制文件的形式分发,支持并行CI构建,并且将在这里得到团队的持续支持。 现在已弃用了Ruby,Python,PHP和Javascr ipt的现有测试报告器。 从您PHP测试套件中收集测试覆盖率数据,并将其发送到Code Climate的托管自动代码审查服务。 代码气候-https: 重要说明:如果
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    • 发布日期:2021-01-30
    • 文件大小:29kb
    • 提供者:weixin_42122306
  1. myrepo:持续集成代表-源码

  2. 迈雷波 这是关于如何创建以数据科学为中心的Python项目的示例存储库。 有关此项目设置的截屏视频,这里: 该视频对如何使用和创建Makefile进行了详细介绍: 与该项目有关的一些事项: 安装软件: make install 测试代码: make test 皮棉代码: make lint 运行命令行工具: ./cli.py --name john john-apple 运行jupyter笔记本: jupyter notebook notebook.ipynb 测试Jupyt
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