统计思考 Richard McElreath的《 Statistical Rethinking》一书中的所有R代码

Web像素框架 该存储库提供用于控制ESP8266的代码和用于Web Pixel Frame的ws2812b像素矩阵。 为了在WeMo设备上正确安装软件，您将需要安装所需的软件和库，还需要更新Arduino IDE以对WeMo板进行编程。 软件和库安装 需要这些库： 可以由库管理器在Arduino应用中安装。 可以由库管理器在Arduino应用中安装。 通过克隆存储库安装（请参见下文） -通过克隆存储库安装（请参见下文） 通过克隆存储库安装（请参见下文） 为了通过克隆Github存储库安装Arduino库，请在命令行中导航至Arduino库目录。 在Mac上，可以在以下路径中找到它

Python机器人 机器人算法的Python代码。 目录 这是什么？ 这是机器人算法的Python代码集合。 特征： 易于阅读，可以理解每种算法的基本概念。 选择了广泛使用和实用的算法。 最小依赖性。 有关更多详细信息，请参见本文： （ ） 要求 要运行每个示例代码： 的Python 3.9.x 麻木 科学的 matplotlib 大熊猫 开发： pytest（用于单元测试） pytest-xdist（用于并行单元测试） mypy（用于类型检查） Sphinx（用于文档生成） pycodestyle（用于代码样式检查） 文献资料 本自述文件仅显示了该项目的一些示例。 如果您对每种算法的其他示例或数学背景感兴趣， 您可以在线查看完整的文档： : 所有的动画gif都存储在这里： 如何使用 克隆此仓库。 git clone 安装所需的库。 使用conda： conda env创建-f environment.yml 使用pip： 点安装-r requirements.txt 在每个目录中执行python脚本。 如果喜欢，可

Swagger前端替换工具 工具在线使用地址： gitee： github： 效果展示 数据展示 接口搜索 JavaScript 代码生成 Vue 代码生成 * 任何语言代码均可通过模板语法自由配置 开发背景 原生Swagger页面对于前端开发者来说并不是很友好，页面交互能力主要存在如下问题： 后端修改了某个接口，前端需要先找对该接口对应的controller层，接着在该controller下挨个查找，耗时耗力. 请求参数请求结果众多字段复制粘贴，大量重复操作. 新的页面开发，大量代码反复书写，劳心费力. 功能汇总 接口搜索：支持当前项目下所有接口一键搜索. 参数预览：请求参数，返回参数类型注释预览. 代码生成：目前支持请求，返回参数一键生成JavaScript、TypeScript、Vue代码生成. 代码模板：支持代码模板高度可配置，满足所有代码生成需求. 代码文件生成（内测中）：支持一

GeoHash编码/解码 有关GeoHash的更多信息 支持MongoDB，ElasticSearch和GeoJSON格式的GeoHash编码/解码： GeoJSON MongoDB Elasticsearch { longitude, latitude }对象在某些软件包中常用 受启发。 安装 yarn add @jollie/geohash 或者 npm install @jollie/geohash 用法 import GeoHash from '@jollie/geohash' ; // ... coordinates example const longitude = 4.2122126 ; const latitude = 36.4511093 ; // Encode a GeoJSON Point GeoHash . encode ( { type : 'F

LDE64（可重定位） 执照 LGPL v3 关于 该工具是用于Intel 64处理器的LDE（长度分解器引擎）。 它基于BeaEngine，能够解码32位和64位体系结构中的指令。 它是可重定位的引擎。 这是可在上的原始LDE64的源代码。 它已实现为使用goasm汇编程序进行汇编（仅在Windows上可用）。 建造 ？ 构建过程不可用，因为它还不是很干净。

《 Python机器学习及实践：从零开始创造Kaggle竞赛之路（第2版）》开源数据和代码 本书的数据集，工具和代码：DIY_ML_Systems_with_Python_2nd_Edition 第二版概要： 《 Python机器学习实践（第二版）》一书适合所有对（深度）机器学习（Machine Learning），数据挖掘（Data Mining），以及自然语言处理（Natural Language Processing）的技术实践研究的初学者。 本书从零开始，以Python编程语言为基础，在不重复叙述大量数学模型与复杂编程知识的替代下，逐步将读者逐步熟悉并掌握当下最流行的（深度）机器学习，数据挖掘以及自然语言处理的开源工具库（包）：Scikit学习，Google Tensorflow，Pandas，Matplotlib，NLTK，Gensim，XGBoost，OpenAI Gym等。

book书 该存储库包含《》一书各章的源代码。 源代码在下获得许可

在SemEval-2017上进行的选修任务10：nEural学习者的组合以进行短语短语分类 SemEval 2017任务10：ScienceIE-从科学出版物中提取关键词和关系。 此存储库包含重现共享任务[ScienceIE]结果所需的代码，该结果在Eger等人的。。 请将该论文引用为： @InProceedings{semeval2017-eger-eelection, author = {Eger, Steffen and Do Dinh, Erik-Lân and Kutsnezov, Ilia and Kiaeeha, Masoud and Gurevych, Iryna}, title = {{EELECTION at SemEval-2017 Task 10: Ensemble of nEural Learners for kEyphrase Cla

蒙特卡洛 未完成的蒙特卡洛代码，用于模拟分子。 用谐波键和角度模拟聚合物 去做 Lennard-Jones和库仑相互作用 隐式溶剂（以其介电常数输入模型） 组态偏差蒙特卡洛 多得多...