Computational Fluid Dynamics计算流体力学，英文 Edited by Frédéric Magoulès Ecole Centrale Paris Châtenay Malabry, France

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脑模型 BrainModels提供了由模拟器实现的标准和规范的大脑模型（包括各种神经元，突触，网络和直观的纸张示例）。 此外，我们欢迎您的大脑模型实现，并通过我们的主页发布它们。 这样，一旦实现了新模型，便可以轻松地与其他BrainPy用户共享。 目前，我们提供以下模型： 神经元模型 突触模型 学习规则 / / 安装 使用pip安装BrainModels ： > pip install brainmodels 安装BrainModels使用conda ： > conda install brainmodels -c brainpy 从源代码安装： > pip install git+https://github.com/PKU-NIP-Lab/BrainModels > # or > git clone https://github.com/PKU-NIP-Lab/Br

Fletcher老先生所著之书，这是下册，主要涉及内容为各种流动方式的专题，上册是CFD的基础知识，本人在研究生学过上册，我已分享，此书写的非常好，需反复阅读。

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Computational Science and Engineering, Gilbert Strang, MIT 18.085

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由国外CFD专家编写，国内尚无翻译版本，适用于学习有限体积法的同仁，如fluent软件、OpenFOAM软件等，国内参考书很少见，希望这本书对大家有所帮助。

全球首个临床级病理AI系统原始码及复现。 介绍： 官方Github ： : 个人补充部分 数据集下载。自己申请的，可直接使用， 50G左右。下载，密码： i8fv 数据集准备。官方接口需要指定格式，参考code/README.md 。这里我自己写了一个脚本，见code/dataPrepare_for_CNN.py和code/dataPrepare_for_Rnn.py ，改一下相关路径就好。 训练及测试。将官方代码改成单机数据并行训练，加速训练，单GPU也无需更改代码。具体运行命令，参考code/README.md 具体代码运行流程 运行： code/dataPrepare_for_CNN.py ，生成MIL所需的数据 运行code/MIL_train.py和code/MIL_test.py （很慢） 运行： code/dataPrepare_for_Rnn.py ，生成RNN所需的数据

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