Open-NARS是NARS的开源版本， 是在推理系统框架中设计的通用AI系统。 该项目是的演变。 讨论了其理论和实现。 如何建立OpenNARS 使用mvn： 对于每个项目： https://github.com/opennars/opennars-parent.git https://github.com/opennars/opennars.git https://github.com/opennars/opennars-lab.git https://github.com/opennars/opennars-applications.git

谷歌研究 该存储库包含发布的代码。 此存储库中的所有数据集均根据CC BY 4.0 International许可发布，可以在以下位置找到： : 。 此存储库中的所有源文件都是根据Apache 2.0许可发布的，其文本可以在LICENSE文件中找到。 由于存储库很大，因此建议您仅下载感兴趣的子目录： SUBDIR=foo svn export https://github.com/google-research/google-research/trunk/$SUBDIR 如果您想提交拉取请求，则需要克隆存储库； 我们建议进行浅表克隆（无历史记录）。 git clone git@github.com:google-research/google-research.git --depth=1 免责声明：这不是Google的官方产品。

在Jupyter笔记本中编写和共享计算分析的十个简单规则 该存储库是对 及其预印本 浏览以下示例笔记本，了解十个简单规则的应用。 此外，我们还建立了以众包更多技术和深入的教程，并紧跟快速发展的Jupyter生态系统。 我们鼓励您贡献并分享您的专业知识。 例子1 本示例演示了使用机器学习方法预测蛋白质折叠分类的可重现的4步工作流程。 规则9：设计笔记本以供阅读，运行和浏览。 下面的nbviewer链接提供笔记本电脑和笔记本电脑的非交互式预览。 按钮使用Binder（ ）服务器在Web浏览器中启动Jupyter Notebook或Jupyter Lab（可能很慢！）。 （请参阅Binder网站如何设置到Git存储库的链接。）HTML链接提供了笔记本的永久静态记录。 也可以从0-Workflow.ipynb顶级笔记本中的链接直接启动所有笔记本。 Nbviewer Jupyter笔记本 Jupyter实验室 HTML 规则8：共享和解释您的数据。 为了实现可重复性，我们提供了example1 / data目录，其中包含运行工作流程所需的所有数据。 该数据与下载位置和下载日期

专案 一个展示项目的网站！ 如果您想使用它而又不完全符合您的目的，请进行上游更改。 我们希望这个项目对其他人有用，我们很高兴使它更具通用性，因此更容易适应其他组织。 这是由Coala社区建造的，用于查看实时项目并访问 （最好有一个YML左右的组织，例如） 目的 这是专为GSoC设计的，但可以同时用于其他计划。 我们将其用于研究论文，GSoC，GCI以及将来的其他研究。 为什么？ 它对学生更具吸引力。 您可以搜索和过滤项目。 作为结构化数据的项目构想更加简洁，您一定会覆盖所有要点-同时我们可以向学生展示概述，并仅在需要时显示完整信息。 适当的审阅过程可用于对项目构想进行分类和迭代。 不要再浪费时间维护导师列表了。 这可以从项目中生成。 用法 依存关系 为您的操作系统安装 。 使用asdf-vm安装 。 安装Jekyll $ gem install jekyll bundler 克隆并运行 克隆Coala Projects存储库 $ git clone https://github.com/coala/projects.git 运行Coala Projects网站 $

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来源 ••••• 滑梯 文件夹包含演示文稿的源代码，包括来自伯克利的教学机器学习的-该源代码位于markdown中（），可轻松编辑/导出 研究概述 在文件夹中不同研究领域的最新论文的概述和摘要（例如ml的可， ， ， ， ） 笔记 文件夹包含有关计算机科学，统计学和神经科学之间许多不同课程和领域的降价笔记和 码 链接到研究代码，例如以下存储库： 可解释的机器学习 可解释的深度学习 深度学习的乐趣 ：透明模型拟合， ：解归因曲线 ：层次解释， ：解释转换， ：惩罚性解释 ：演示模型，带有gpt2的 帖子 关于机器学习/统计/神经科学进步各个方面的帖子 参考 要获取更新，请为存储库星标或关注 随时公开使用！ 用jekyll + github页面构建 使用和

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