《 TensorFlow从零开始学》 参考资料尚在整理中，近期会更新 配套实验数据 网盘链接： ://pan.baidu.com/s/1toBd94g6WN4GQhk6BtV1Tg提取密码：u394

《Unity Shaders and Effects Cookbook》代码和资源模型等。 Unity Shaders博客专栏（http://blog.csdn.net/column/details/unity-shaders.html）所需资源，包含了各章所学代码和模型资源等。 Unity Shaders

[]提供了一个在Android上热更新Unityy开发的应用程序的方案，支持代码和资源；不依赖其他语言（lua，js等）不参与项目开发过程；它通过直接加载新版本apk文件来实现的。 （依赖的库 ， 。） 该方案的效果 Android用户在使用app过程中，更新逻辑可以在后台完成下载新版本的任务，当app重新启动后用户看到的是新版本的app（不需要系统安装）；这里的“热更”就是指不需要经过系统的重新安装就拥有了新版本！ 热更原理 Android程序在安装后，apk文件存放在getApplicationContext().getPackageResourcePath() ；其中其中每个abi的库

TianChiCompetition Our responding code and resources for TianChi competition #Update 2015/04/10 基本框架的构建： 特征工程部分 Generate_raw_train.py (从原始数据中按照分割点，得到分割点前的数据) Generate_feature_All.py (从raw_train数据中提取特征，并构建基于特征向量的训练集合) 算法框架部分 Algorithm_LRTest.py (利用LR回归，进行分类预测) Function_CalF1.py (F1函数的计算) 负样本影响问题 测试产生 '候选集'的过程中，发现虽然只用子集，但是一早上起来，数据量还是把硬盘给爆了，经测试，代码应该没有产生大问题。估计是负样本太多，过多的想预测没有发生过预测行为的（U,I）对。尝试取消这部分内容 #U

Python程序设计教程源代码和资源文件-人邮.zip

这是用cocos2d-x3.2实现的华容道的部分代码和其所需资源

绘制生存曲线和事件分析时间的示例。 拟合Kaplan-Meier和Cox比例风险模型 Survival_analysis_example.Rmd 拟合生存模型的高级功能，包括Cox模型中的高级选项，coxph（）中的计数选项，Cox模型的诊断，Cox模型中的时间相关协变量等 生存高级 expand_nomissing_study1.csv 生存数据的数据文件 拟合分段指数比例风险模型 piecewise_exponential_proportional_hazards_model.R 使用GLM泊松模型拟合生存模型 simple_glm_survival.R 拟合生存树 Survivor_trees 生存模型和危险比的荟萃分析 metaanalysis_hazard_ratios.R 备忘单和其他资源 备忘单文件夹 改编自 改编自 改编自 额外资源

BERT-QE 此 repo 包含该论文的代码和资源： 。 在ACL 的发现：EMNLP 2020 中。 介绍 BERT-QE 利用 BERT 的优势来选择相关的文档块进行查询扩展。 BERT-QE 模型由三个阶段组成，其中可以使用不同大小的 BERT 模型来平衡有效性和效率。 下面列出了 Robust04 上的一些实验结果： 模型 襟翼 P @ 20 NDCG@20 地图 BERT-大 1.00 倍 0.4769 0.5397 0.3743 BERT-QE-LLL 11.19 倍 0.4888 0.5533 0.3865 BERT-QE-LMT 1.03 倍 0.4839 0.5483 0.3765 BERT-QE-LLS 1.30 倍 0.4869 0.5501 0.3798 要求 我们建议安装 。 然后使用 Anaconda 安装软件包： c

1.该项目只是资源文件(res)和代码(src),下载后需要自己创建工程，再将res和src文件夹放到工程中（删除源文件夹），然后就可以运行了 2.该项目是跟随慕课网-徐波老师坦克大战视频编写的代码。 3.本人小白一个，欢迎来喷，喷喷更健康。

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