面部防喷雾剂 使用CASIA-SURF CeFA数据集， 和脸反欺骗任务解决方案。 模型 M，参数 计算复杂度，MFLOP 红绿蓝 深度 红外 损失函数 最佳LR 最低ACER（CASIA-SURF值） 快照 羽毛网 0.35 79.99 :check_mark: :cross_mark: :cross_mark: 交叉熵 3e-6 0.0242 羽毛网 0.35 79.99 :check_mark: :check_mark: :cross_mark: 交叉熵 3e-6 0.0174 羽毛网 0.35 79.99 :check_mark: :check_mark: :check_mark: 交叉熵 1e-7 0.0397 下载 羽毛网 0.35 79.99 :check_mark: :cross_mark: :cross_mark: 失焦 3e-6 0.0066 下载 MobileLiteNet 0.57 270.91 :check_mark: :cross_mark: :cross_m

PyTextRank PyTextRank是TextRank的Python实现，作为spaCy管道扩展，用于：从文本文档中提取排名靠前的短语，以将非结构化文本的链接推断到结构化数据中运行extractiv PyTextRank PyTextRank是TextRank的Python实现，作为spaCy管道扩展，用于：从文本文档中提取排名靠前的短语，以将非结构化文本链接链接到结构化数据中，对文本文档进行提取性摘要背景说明请注意，与命名实体识别的更普遍用法相比，PyTextRank旨在为实体链接提供支持。 这些方法可以互补的方式一起使用，以改善结果

Grokking Deep Learning 最新版（16章），含github代码（ipynb）。335页。

KittiBox KittiBox是用于在Kitti上训练模型FastBox的脚本的集合。 有关Fastbox的详细说明，请参见我们的。 FastBox旨在以很高的推理速度存档高检测性能。 在Kitti数据上，该模型的吞吐量为28 fps（36毫秒），是FasterRCNN的两倍以上。 尽管FastBox速度惊人，但其性能却明显优于Faster-RCNN。 任务 中等 简单 硬 速度（毫秒） 速度（fps） 快速盒 86.45％ 92.80％ 67.59％ 35.75毫秒 27.97 更快的RCNN 78.42％ 91.62％ 66.85％ 78.30毫秒 12.77

主成分回归代码matlab及示例传统转学 这是传统迁移学习技术的演示。 实例加权方法 1. TrAdaboost。 参考号促进迁移学习， ICML 2007。
2.回归Tradaboost。 在分类的情况下，权重乘以coef.^(0 or 1). 在回归Tradaboost中，绝对误差被用作幂项。 3.实例加权内核岭回归 实例加权核岭回归， 参考： Jochen Garcke，重要性加权归纳迁移学习回归 在这种情况下，所有源域数据都被标记，目标域中的一小部分也被标记。 在这里，我们将此部分称为“辅助数据”。 其余目标域数据未标记，称为“测试数据”。 在此方法中，基于[源数据+辅助数据]计算源实例的权重（alpha），并将其应用于源实例。 源集有n个实例，辅助集有m个实例。 该方法包含3个步骤： 训练了内核岭回归（rbf内核）模型，并在源数据上进行了测试。 获得双重经济效率a（n * 1）。 此a用于计算权重alpha。 代替在每个实例上应用标量，这里作者使用一种rbf距离的形式： Alpha是变量，而不是w （x，y） 成本函数是加权误差，带有α上的调节项。 Alpha应该大

matlab中存档算法代码这是什么？ 该项目包含脚本，用于通过，和复制论文中的实验。 出现在“ IEEE信号处理事务”中。 另请参阅相关 利益问题 简而言之，稀疏线性逆问题是通过利用信号具有很多零的知识来估计来自间接，嘈杂，不确定性测量的未知信号。 我们比较了针对此问题的各种迭代算法方法，并探讨了它们如何从循环展开和深度学习中受益。 概述 包含的脚本 通常是用python编写的，并且require， 与GPU搭配使用效果最佳， 根据需要生成综合数据， 已知可与CentOS 7 Linux和TensorfFlow 1.1一起使用， 有时是用octave / matlab .m文件编写的。 如果您只是在寻找VAMP的实现... 您可能更喜欢/ code / VAMP /中的Matlab代码或中的python代码。 文件说明 针对稀疏线性问题y = Ax + w，创建具有（y，x，A）的numpy存档（.npz）和matlab（.mat）文件。 这些文件对于任何深度学习脚本并不是真正必需的，这些脚本会按需生成问题。 提供它们只是为了更好地理解实验中使用的特定实现。 使用save_proble

流行的无模型强化学习算法 PyTorch和Tensorflow 2.0在Openai体育馆环境和自行实现的Reacher环境中均实现了最新的无模型强化学习算法。 算法包括软参与者关键（SAC），深度确定性策略梯度（DDPG），双延迟DDPG（TD3），参与者关键（AC / A2C），近端策略优化（PPO），QT-Opt（包括交叉熵（ CE）方法） ， PointNet ，运输商，循环策略梯度，软决策树等。 请注意，此存储库更多是我在研究和实施期间实施和测试的个人算法集合，而不是正式的开放源代码库/软件包以供使用。 但是，我认为与他人分享它可能会有所帮助，并且我希望对实现进行有益的讨论。 但是我没有花太多时间在清理或构建代码上。 您可能会注意到，每种算法可能都有几种实现方式，在此我特意展示所有这些方式，供您参考和比较。 此外，此存储库仅包含PyTorch实施。 对于RL算法的官方库，

在动态图像文件行为的分布式图像可视化中，使用GAN模拟恶意软件作者以提供主动保护 引用为： VS Bhaskara, and D. Bhattacharyya. arXiv preprint arXiv:1807.07525 [stat.ML] (2018) 。 引用代码 训练的WGAN-GP模型基于上发布的代码。 我们将带有improved_wgan_training/gan_64x64.py脚本与GoodGenerator和GoodDiscriminator函数定义的网络体系结构GoodDiscriminator使用。 每个通道使用的64位dHash基于上的实现。 在color_dHash192.py脚本中显示了通过在彩色图像的通道上串联dHash来哈希的扩展。 数据集 dataset_filedetails.csv ：列出文件SHA256哈希值和所使用的12,006个不同可执行文

sklearn-cookbook-zh：[翻译] Scikit-learn秘籍

Big5-性格React烧瓶 这是一个项目，我们可以在该项目上构建一个React应用并调用端点进行预测。 使用的模型是随机森林回归器和随机森林分类器。 使用myPersonality项目（ ）的数据集对模型进行训练。 模型使用回归模型生成预测的人格得分，并使用分类模型针对每个人格特征生成二元类别的概率。 技术领域 后端烧瓶 前端React 修改后的准备 Create-react-app创建一个基本的React应用程序。 接下来，加载了引导程序，该引导程序使我们可以为每个屏幕尺寸创建响应式网站。 在App.js文件中，添加了带有textarea和Predict按钮的表单。 将每个表单属性添加到状态，并在按下Predict按钮时，将数据发送到Flask后端。 将样式添加到页面的App.css文件。 Flask应用程序具有POST终结点/预测。 它接受输入值作为json，将其转换为数组，并使