malini：NeuroImaging中的机器学习（MALINI）是基于MATLAB的工具箱，用于使用静止状态功能磁共振成像（rs-fMRI）数据进行特征提取和疾病分类。 介绍了18种不同的流行分类器。 稍加修改，它也可以用于使用任何功能集的任何分类问题

HSBC-全球宏观策略：蓬勃发展的数字经济，大流行加速了大趋势-2020.9-50页.pdf

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随机图上的流行病 介绍 这里的代码旨在模拟的疾病爆发。 包含的功能可以通过可修改的部署将通过疫苗的干预措施纳入进来。 注意：此项目已被所取代。 目录 基本信息 我们用一个经典的随机图G（n，p_adj）建模一个简单的社交网络，该图由n个节点组成，其中任意两个节点的连接概率为p_adj。 一个随机选择的节点感染了病毒V（p_inf，tau），成为零号患者。 在一个时间步中，每个受感染的节点以p_inf的概率将病毒传播到其每个连接的节点。 节点从感染中恢复的预期时间步长为tau。 为了数学上的方便，我们忽略了生命动力学，并假设网络中没有出生或死亡。 有关更多信息，请阅读相应的论文上的 。 用法 可以使用带有命令行参数的simRGSIR来运行大多数核心功能。 前六个命令行参数是： 人口：要模拟的节点数。 p_adjacent ：连接两个节点的概率。 p_infect ：感染者在一个时

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TensorRTx TensorRTx旨在通过tensorrt网络定义API实现流行的深度学习网络。 众所周知，tensorrt内置了解析器，包括caffeparser，uffparser，onnxparser等。但是，当使用这些解析器时，我们经常会遇到一些“不受支持的操作或层”问题，尤其是某些正在使用的最新模型新类型的图层。 那么，为什么不跳过所有解析器呢？ 我们只使用TensorRT网络定义API来构建整个网络，这并不复杂。 我写这个项目是为了熟悉tensorrt API，并与社区分享和学习。 所有模型首先在pytorch / mxnet / tensorflown中实现，然后导出权重文件xxx.wts，然后使用tensorrt加载权重，定义网络并进行推断。 在我的可以找到一些pytorch实现，其余的则来自多源开源实现。 消息 26 Apr 2021 。 添加Inceptio

Airbnb 出品，目前非常流行的 JavaScript 代码规范（中文版）。其内对各种 js 范式的写法进行了详细的规定与说明，按照此规范写出的代码将会更加合理。

VC++做一个流行的软件界面布局，有点MSDN知识库的味道，也像是VC++的IDE环境一样，左侧长树，下边消息，右侧主要显示区，做这个窗口这前主要的想法是模仿，和网上的资料做对比，但竟然模仿了好多天都不成功，网上的代码有的不是想要的，不过最后终于做出来，与我心里想的还是有点差距的，不过已经很接近了。

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