YouTube情绪分析 在此存储库中，您将找到用于对youtube视频评论，喜欢/不喜欢和观看进行探索性数据分析（EDA）的笔记本。 在jupyter笔记本中提供答案的各种分析问题都记录在“问题说明”文本文件中。 任何开始学习EDA的人都可以使用存储库中提供的数据，也可以使用笔记本作为各种分析技术及其实现的参考。 可以在以下链接上查看笔记本： : 。 只需复制此链接： : 到nbviewer网站并查看笔记本那里。

QAOA_Weighted_Maxcut 目录 基本信息 量子近似优化算法（QAOA）是用于解决组合优化问题的量子算法。 Maxcut是组合优化问题的一个示例。 MaxCut问题-给定一个图，找到一种将其分为两组的方法，以使两组之间的边缘具有最大的权重。 通过对较小的更改，此代码是加权maxcut问题的通用解决方案 技术领域 使用以下项目创建项目： python版本：3.7.4 cirq版本：0.9.1 networkx版本：2.4 scipy版本：1.5.2 numpy版本：1.19.5 matplotlib版本：3.3.2

深度连续局部学习的突触可塑性动力学 (DECOLLE) 此回购包含了一个教程实施中出现的DECOLLE学习规则的。 如果您在科学出版物中使用此代码，请在您的参考书目中包含以下参考： @article{kaiser2018synaptic, title={Synaptic Plasticity Dynamics for Deep Continuous Local Learning (DECOLLE)}, author={Kaiser, Jacques and Mostafa, Hesham and Neftci, Emre}, journal={arXiv preprint arXiv:1811.10766}, year={2018} } 讲解 教程下的第一个 notebook 是独立的，除了 snn_utils.py。 提供了在 PyTorch 中设置尖峰神经网络和

傅立叶特征使网络可以在低维域中学习高频功能 | * 1 ， * 1,2 ， * 1 ， 1 ， 1 ， 1 ， 3 ， 2 ， 1 1加州大学伯克利分校， 2 Google研究中心， 3加州大学圣地亚哥分校*表示相等的贡献 抽象的 我们表明，通过简单的傅立叶特征映射传递输入点使多层感知器（MLP）能够学习低维问题域中的高频函数。这些结果揭示了计算机视觉和图形学的最新进展，这些进展通过使用MLP表示复杂的3D对象和场景来实现了最新的结果。使用来自神经正切核（NTK）文献的工具，我们表明标准MLP在理论和实践上均无法学习高频。为了克服这种频谱偏差，我们使用傅立叶特征映射将有效的NTK转换为具有可调带宽的固定核。我们建议一种选择特定于问题的傅立叶特征的方法，该方法可以大大提高MLP在与计算机视觉和图形社区相关的低维回归任务上的性能。 代码 我们提供了一个作为该核心思想的简单

权力游戏网络分析 作为一名活跃的GOT粉丝，我渴望完成DataCamp：《权力的游戏的网络分析》上的项目。 该项目着重于： 在字符之间创建网络关系 使用程度中心法找到第一本书和第五本书中最重要的角色 第一本书中最重要的角色变化的演变 中间性和Google PageRank可以在我们的《权力的游戏》角色共现网络中找到五本书中的重要角色 根据Google PageRank，角色在《权力的游戏》网络中的重要性 在第五本书中，页面等级，中间性和程度中心性之间的相关性 根据页面等级，中间性和程度中心性度量，谁是第五本书中最重要的角色？ 数据框 源/目标：通过一条边链接的两个节点 类型：两个字符之间的网络（有向或无向边） 权重：每条边的权重属性告诉我们角色在书上的互动次数 图书：该书告诉我们数据集包含哪个季节

边做边学！PyTorch开发深度学习 支持库。 1.本文档中处理的任务内容和深度学习模型 第1章图像分类和迁移学习（VGG） 第2章对象识别（SSD） 第3章语义分割（PSPNet） 第4章姿势估计（OpenPose） 第5章GAN的图像生成（DCGAN，自我注意GAN） 第6章GAN异常检测（AnoGAN，Efficient GAN） 第7章通过自然语言处理（变压器）进行情感分析 第8章通过自然语言处理（BERT）进行情感分析 第9章视频分类（3DCNN，ECO） 本手册的详细内容在下面分别说明。 2.问题/更正由问题管理 问题和更正在此GitHub问题中进行管理。 如有任何疑问，请单击此处。 3.关于印刷错误 单击此处以获取本书中的印刷错误列表。我很抱歉。

用于交互式图像合成和编辑的Anycost GAN | 纸 用于交互式图像合成和编辑的Anycost GAN ，，弗里德甘茨，， 在CVPR 2021中 Anycost GAN（灵活）可在各种细粒度的计算预算下生成一致的输出。 Anycost GAN（统一）支持4种分辨率和4种通道比率。 我们可以使用anycost生成器进行交互式图像编辑。 完整的生成器需要约3秒钟才能渲染图像，这对于编辑而言太慢了。 使用anycost生成器时，我们可以以5倍的速度提供视觉上相似的预览。 调整后，我们点击“完成”按钮，以提供高质量的编辑输出。 查看完整的演示。 方法 通过使用不同的通道和分辨率配置，Anycost生成器可以以各种计算成本运行。 与完整的生成器相比，子生成器实现了较高的输出一致性，从而提供了快速预览。 （1）基于采样的多分辨率训练； （2）自适应通道训练； （3）生成器条件的鉴别器，

big5图书推荐 将5大人格特质调查数据集与57k书籍数据集合并，以推荐个性特质组合的良好读物 步骤1：将57,000个书名及其简短说明矢量化（“模糊”） 步骤2：将每个调查参与者的“五种人格特质调查”结果矢量化 步骤3：确定人格特质组合的最佳补充书籍 为了简化此演示，我们将采用“利用余弦距离来缩小间隙”的方法：例如，如果参与者对“我在周围的人感觉很舒服”给出了5分之2的答案，则我们将对该答案进行加权。 4（6减2）。 如果答案是“我开始对话。”，则答案为5分之5，我们将其加权为1（6减5）。

信用卡默认预测变量 机器学习/深度学习模型可预测默认的银行账户 项目概况 在Kaggle上找到的经过清理和分析的数据： ://www.kaggle.com/uciml/default-of-credit-card-clients-dataset 提供了有关Ames Housing数据集的详细视觉分析，以获取要素与数据结构之间的关系洞察力 通过将列合并为具有洞察力的信息，实现了工程设计的功能，例如总平方英尺和浴室总数 使用GridsearchCV优化随机森林，梯度提升回归，岭回归，套索回归和弹性网以达到最佳模型 使用的代码和资源 Python版本： 3.8软件包： pandas，numpy，sklearn，matplotlib，seaborn和keras原始Kaggle数据集： ： //www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-t

CS231n用于视觉识别的卷积神经网络2020 “我对斯坦福CS231n作业的解决方案，2017年” 地位 k最近邻分类器 训练支持向量机 实施Softmax分类器 两层神经网络 高级表示：图像功能 全连接神经网络 批量归一化 辍学 卷积网络 CIFAR-10上的PyTorch / TensorFlow