使用机器学习进行DNA测序 双螺旋是DNA的正确化学表示。 但是脱氧核糖核酸是特别的。 它是由四种类型的氮碱基组成的核苷酸：腺嘌呤（A），胸腺嘧啶（T），鸟嘌呤（G）和胞嘧啶。 我们总是称它们为A，C，GandT。 基因组是生物体中DNA的完整集合。 所有生物物种都有一个基因组，但是它们的大小差异很大。 作为数据驱动的科学，基因组学广泛地利用机器学习来捕获数据中的依存关系并推断出新的生物学假设。 尽管如此，要从成倍增长的基因组数据量中提取新见解的能力需要更强大的机器学习模型。 通过有效利用大型数据集，深度学习已重构了计算机视觉和自然语言处理等领域。 它已成为许多基因组建模任务的首选方法，包括预测遗传变异对基因调控机制（如DNA接受性和剪接）的影响。 因此，在这里，我们将了解DNA结构以及如何使用机器学习来处理DNA序列数据。 前提条件： Biopython ：是python模块

Yolo通用目标检测模型与EfficientNet-lite结合使用，计算量仅为230Mflops（0.23Bflops），模型大小为1.3MB:high_voltage:Yolo-Fastest:high_voltage:简单，快速，紧凑，易于移植实时目标检测算法适用于所有平台基于yolo的最快和最小的已知通用目标检测算法速度比mobilenetv2-yolov3-nano快45％，参数数量减少56％评估指标网络VOC mAP（0.5）分辨率运行时间（Ncnn 1xCore）运行时间（Ncnn 4xCore）FLOPS重量大小MobileNetV2-YOLOv3-Nano 65.27 320 11.36ms 5.48ms 0.55BFlops 3.0MB Yolo-Fas

lda分类代码matlab

Statistics in MATLAB: A Primer provides a comprehensive introduction to MATLAB and its extensive functionality for statistics. Topics include descriptive statistics, regression analysis, visualization, hypothesis testing, and machine learning. MATLAB and Statistics and Machine Learning Toolbox are used to solve examples in the book.

Understanding Machine Learning： From Theory to Algorithms

人脸分类 Computer Vision项目，可在检测到面部后检测出情绪，年龄和性别。

物体缺陷检测仪 细节 目标操作系统： Ubuntu * 18.04 LTS 程式语言： Python * 3.6 完成时间： 30分钟 此参考实现也。 它能做什么 物体探伤仪应用程序可检测异常，例如颜色，裂纹和在传送带上移动的物体的方向。 异常被标记为有缺陷，并分别保存在颜色，裂纹，方向文件夹中。 同样，没有缺陷的对象也保存在no_defect文件夹中。 这些异常数据将发送到InfluxDB *数据库，并在Grafana *上可视化。 此应用程序还以毫米为单位测量对象的长度和宽度。 要求 Ubuntu 18.04 英特尔:registered:OpenVINO:trade_mark:工具包2020 R3发行版 Grafana * v5.3.2 InfluxDB * v1.6.2 建立 安装OpenVINO:trade_mark:工具包的英特尔:registered:发行版 有关如何安装和设置英特尔:registered:OpenVINO:trade_mark:工具包的更多信息，请参阅英特尔:registered:OpenVIN

狂热分析 fanalysis是用于三项BSD许可下分发的用于因子分析的Python模块。 借助此fanalysis软件包，您可以执行以下操作： 简单对应分析 多重对应分析 主成分分析 这些统计方法可以通过两种方式使用： 作为描述性方法（“数据挖掘方法”） 作为scikit学习管道中的简化方法（“机器学习方法”） 安装 依存关系 狂热分析要求： Python 3 NumPy >= 1.11.0 Matplotlib >= 2.0.0 Scikit-learn >= 0.18.0 Pandas >= 0.19.0 用户安装 您可以使用pip安装fanalysis： pip install fanalysis 运行测试 安装后，您可以从源目录外部启动测试套件： python -m unittest 单元测试的原理在于将狂热分析的输出（具有各种参数组合）与R FactoMine

OctoBot Octobot社区 描述 Octobot是一个功能强大的完全模块化的开源加密货币交易机器人。 该存储库包含漫游器的所有功能（交易工具，用户界面，服务等）。 包含了该机器人的策略。 要安装带有触角的OctoBot，只需使用，您的OctoBot就准备好了！ 您的Octobot OctoBot使用其配置和触手系统可高度自定义。 您可以使用无限的可能性（例如技术分析，社交媒体处理甚至是Google趋势等外部统计信息管理）来构建自己的机器人。 OctoBot支持AI ：Python是OctoBot的主要语言，可以轻松集成机器学习库（如或任何其他库），并利用所有可用数据并创建非常强大的交易策略。 Octobot的主要功能是演进：您可以，甚至想要构建理想的加密货币交易机器人的任何触手。 您甚至可以分享您的OctoBot演变！ 安装 OctoBot的安装非常简单...因为有据可查！ 有关更多信息，请参见 。 打开OctoBot-Binary 打开最新版本的“资产”面板 下载适用于您平台的OctoBot可执行文件 启动OctoBot 使用Docker进行自我托管： dock

减少机器学习的时间成本可以缩短模型训练的等待时间，加快模型更新周期。分布式机器学习使机器学习实践者能够将模型训练和推理时间缩短几个数量级。在本实用指南的帮助下，您将能够将您的Python开发知识应用到分布式机器学习的实现中，包括多节点机器学习系统。首先，您将探索分布式系统如何在机器学习领域工作，以及分布式机器学习如何应用于最先进的深度学习模型。随着学习的深入，您将看到如何使用分布式系统来增强机器学习模型训练和服务速度。在优化本地集群或云环境中的并行模型训练和服务管道之前，您还将掌握应用数据并行和模型并行方法。读完这本书，您将获得构建和部署高效数据处理管道所需的知识和技能，用于以分布式方式进行机器学习模型训练和推理。