ODI利兹COVID-19英国数据集聚合器 我们创建了此存储库，以汇总（并跟踪）英国四个国家的重要COVID-19数据集的状态。 由于我们以前依靠的现在正在发生这种情况。 我们已经依赖于此，除非我们自己整理详细信息，否则我们的和“将不再更新。 数据集 笔记 案例数据： 英国 英格兰数据易于使用。 从仪表板链接-这可能会消失。 列标题具有空格，因此作为属性不太容易使用。 苏格兰 CSV在github存储库中，因此更易于引用。 ...但是每个NHS板的数据都在一个宽表中（行/日期，每个板的列）=>加工过程不那么容易。

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聊天服务器 鞍背学院CS4B迷你项目 入门 运行以下命令在您的计算机上复制此存储库： git clone https://github.com/SQL-Injectors-Saddleback/ChatServer.git 进行更改之前，首先为要使用的功能创建一个分支。 不要对master分支进行任何提交。 始终使分支基于最新的上游主服务器。 分支名称将是您的名字，也是该功能的简短说明tucker-loginScreen 主机上无任何操作。 所有分支名称必须具有格式 git branch yourName-FeatureName

在本文中，我们使用斯德哥尔摩证券交易所的每日股票收益率来检查其波动性。 因此，我们不仅估计GARCH（1,1）对称模型，而且估计具有不同残差分布的非对称模型EGARCH（1,1）和GJR-GARCH（1,1）。 波动率模型的参数使用Marquardt算法（Marquardt [1]）通过最大似然（ML）进行估算。 调查结果表明，在这个市场上，负面冲击比正面冲击影响更大。 同样，用于预测收益的指数表明，带有t型学生的ARIMA（0,0,1）-EGARCH（1,1）模型可以更精确地预测斯德哥尔摩证券交易所的波动率和预期收益。

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yolov4-deepsort 使用YOLOv4，DeepSort和TensorFlow实现的对象跟踪。 YOLOv4是一种先进的算法，它使用深度卷积神经网络来执行对象检测。 我们可以将YOLOv4的输出输入这些对象检测到Deep SORT（带有Deep Association Metric的简单在线和实时跟踪）中，以创建一个高度精确的对象跟踪器。 关于对象的对象跟踪器的演示 汽车上的对象跟踪器演示 入门 首先，请通过Anaconda或Pip安装适当的依赖项。 我建议使用GPU的人使用Anaconda路由，因为它可以为您配置CUDA工具包版本。 conda（推荐） # Tensorflow CPU conda env create -f conda-cpu.yml conda activate yolov4-cpu # Tensorflow GPU conda env create -

CodeSnippetSearch CodeSnippetSearch是一个Web应用程序和一个Web扩展，允许您使用自然语言查询和代码本身搜索GitHub存储库。 它基于使用PyTorch和项目中的数据的单词代码搜索实现的神经袋。 模型培训代码受到CodeSearchNet存储库中基线（Tensorflow）实现的极大启发。 当前，支持Python，Java，Go，Php，Javascript和Ruby编程语言。 有用的论文： 型号说明 模型结构 项目结构 code_search ：一个带有脚本的Python包，用于准备数据，训练语言模型并保存嵌入 code_search_web ：CodeSnippetSearch网站Django项目 serialized_data ：在训练期间存储中间对象（文档，词汇表，模型，嵌入等） codesearchnet_data ：来自CodeSe

Rebiber：使用官方信息标准化bibtex的工具。 我们经常引用使用他们的arXiv的论文版本不提的是，他们在一些会议已经发布。 这些非正式的围兜条目可能会违反某些会议的提交规则或适用于摄像头的版本规则。 我们引入Rebiber ，这是Python中的一个简单工具，可以自动修复它们。 它基于来自或的官方会议信息（适用于NLP会议）！ 您可以在查看支持的会议列表。 您可以用作简单的网络演示。 安装 pip install rebiber -U 要么 git clone https://github.com/yuchenlin/rebiber.git cd rebiber/ pip in

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