ml_with_django ml_with_django是一个开源模板，用于通过django应用程序提供机器学习模型。 该项目还包含一个基于django-admin的几乎可用于生产环境的管理仪表板。 您仅需几个步骤，即可使用此模板非常快速地开发基于django的ml应用程序。 该项目使用tensorflow 1.8版本，该版本仍然依赖于旧api版本。 更新到当前的tensorflow版本可能会产生不兼容的冲突。 本文件的内容 截屏 图像管理的管理员后端 日志管理 用户和组权限的屏幕截图 设定（TBD） 移至设置。 预安装 python 3.6.5 点子 virtualenv或virtualwrapper 设置管理员用户并开始使用 默认情况下，Django将创建一个本地sqllite.db并将该数据库用于本地开发。 创建一个超级用户帐户，然后启动应用程序： $ m

一般的 该存储库提供了代码和示例，用于生成最接近的反事实说明和最少的后续干预措施。 支持以下论文： （4c691b4 @ ） （9387e6c @ ） 代码先决条件 第一的， $ git clone https://github.com/amirhk/mace.git $ pip install virtualenv $ cd mace $ virtualenv -p python3 _venv $ source _venv/bin/activate $ pip install -r pip_requirements.txt $ pysmt-install --z3 --confirm-agreement 然后参考 $ python batchTest.py --help 并运行如下 $ python batchTest.py -d * dataset * -m * mod

pca人脸识别算法matlab代码机器学习（MATLAB） - k均值聚类和主成分分析 斯坦福大学的机器学习课程。 介绍 我们将实现K-means聚类算法并将其应用于压缩图像。 并将使用主成分分析来找到面部图像的低维表示。 环境 macOS Catalina（版本10.15.3） MATLAB 2018 b 数据集 ex7data1.mat ex7data2.mat ex7faces.mat 此仓库中包含的文件 ex7.m-用于K-means聚类的Octave / MATLAB脚本 ex7_pca.m-PCA的Octave / MATLAB脚本 ex7data1.mat-PCA的示例数据集 ex7data2.mat-K均值的示例数据集 ex7faces.mat-面Kong数据集 bird_small.png-示例图像 displayData.m-显示存储在矩阵中的2D数据 drawLine.m-在现有图形上画一条线 plotDataPoints.m-K均值质心的初始化 plotProgresskMeans.m-绘制K-means的每一步 runkMeans.m-运行K-means算法

基于多标签的目标检测，与传统的木匾检测算法不同，最后实现分类

天蓝色ML的Python代码 使用Microsoft Azure认知服务实现各种AI项目的Python代码。 需要Microsoft Azure订阅，因为您将需要授权密钥和终结点才能使用这些代码部署模型。 服务： I.Azure机器学习： 部署预测性服务。 二。 自定义愿景： 人脸检测。 图像分类。 对象检测。 光学字符识别。 表格识别。 三， NLP（语音，文本，LUIS）： 语言理解。 语音识别和语音合成。 文字分析。 语言翻译 重要提示：该存储库是学习路径笔记本中的Python代码的集合，用于为Microsoft AI-900考试做准备（不是我的个人工作）。 尽管我通过了考试，但是我仍然希望将这些代码保存在这里，以便在Azure上进行AI项目时可以快速参考它们。 有关如何实现代码的详细信息，请查看以下参考： :

ML-MT-WebApp 这是我的本科学位课程的主要项目之一。 在这里，我开发了一种疾病预测网络应用程序，该应用程序使用机器学习的概念来预测各种疾病，例如疟疾，肺炎，糖尿病等。 下面是使用的各种模型文件的名称： 癌症模型=模型 糖尿病模型=模型1 心脏模型= model2 肝模型= model4 肾脏模型= model3 疟疾模型= model111.h5 肺炎模型= my_model.h5 用于训练深度学习模型的内核 疟疾核心模型： : 肺炎模型的核心-https: 用于模型开发的各种数据集的详细信息： 癌症：cancer.csv [在资源库中] 糖尿病：dialysis.csv [在资源库中] Heart ：heart.csv [在资源库中] 肝脏： : Patient- 肾脏： : 疟疾： : 疟疾 肺炎： ： //www.kaggle.c

MATLAB血氧处理代码挑战链接： 介绍 败血症是一种危及生命的疾病，发生在人体对感染的React导致组织损伤，器官衰竭或死亡时（Singer等，2016）。 在美国，每年有近170万人患败血症，有270,000人死于败血症。 在美国医院中死亡的人中，有超过三分之一的人患有败血症（CDC）。 在国际上，每年估计有3000万人患有败血症，并且有600万人死于败血症。 估计有420万新生儿和儿童受到影响（WHO）。 脓毒症每年给美国医院造成的费用超过240亿美元（占美国医疗保健费用的13％），其中大部分费用用于未在入院时诊断出的脓毒症患者（Paoli等人，2018）。 在全球范围内，败血症的成本甚至更高，而发展中国家面临的风险最大。 总而言之，败血症是主要的公共卫生问题，导致大量的发病率，死亡率和医疗保健费用。 败血症的早期发现和抗生素治疗对于改善败血症结果至关重要，因为延迟治疗的每一小时都会使死亡率增加约4-8％（Kumar等，2006； Seymour等，2017）。 为了帮助解决这个问题，临床医生为脓毒症提出了新的定义（Singer等人，2016），但仍然需要尽早发现和治疗脓毒症的基

CSDN上Pattern Recognition and Machine Learning_PRML这本书下载的积分要太高，所以干脆自己上传一个好了，打开网盘链接可以看到有没有失效，txt文档中有密码，祝大家科研顺利！https://pan.baidu.com/s/1Rlx_2pmnwTSQZ8zF3urRrA

matlab代码影响ML-BiGAMP ML-BiGAMP的Matlab代码（Matlab2014a） 该存储库提供了多层双线性广义近似消息传递（ML-BiGAMP）的实现，可以在arXiv中找到： 该存储库包含7个实验（请查看其分支）。 第一个实验（EXP1）在2层模型中验证了ML-BiGAMP及其SE的一致性。 （） 第二个实验（EXP2）提供了仅导频，JCD和Perfect-CSI方案的SNR与BER的关系。 （） 第三个实验（EXP3）显示了Kp / Kd对JCD方案的影响。 （） 第四实验（EXP4）在3层模型中比较了ML-BiGAMP和ML-Mat-VAMP。 （） 第5次实验（EXP5）给出了ML-BiGAMP在可压缩基质完成中的应用 （） 第6个实验（EXP6）显示了ML-BiGAMP及其SE与伯努利·高斯先验在1层模型中的一致性。 （） 第七实验（EXP7）在带有QPSK符号的1层模型中显示了ML-BiGAMP及其SE的一致性。 （）

钙钛矿双神经元网络分类 所讨论的算法旨在使用机器学习预测策略来促进高，稳定和高效性能的双钙钛矿太阳能电池的开发。 为了优化材料成分，制定设计策略并预测DPSC的性能。 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以进行开发和测试。 有关如何在实时系统上部署项目的注释，请参阅部署。 先决条件 脚本中使用的软件或软件包的列表，使用前可能需要这些列表。 Python最新版本 提示-安装软件包 大熊猫 脾气暴躁的 Matplotlib 西皮 门捷列夫 斯克莱恩 凯拉斯 Helvetios-执行培训的集群 介绍 钙钛矿是具有与称为钙钛矿的钙钛氧化物（CaTiO3）的矿物相似的晶体结构的材料。 钙钛矿化合物的通式为ABX3。 其中“ A”，“ B”是不同大小的阳离子，其中A是两者中最大的阳离子，“ X”是最常作为氧化物的阴离子。 它是最丰富的结构家族之一，存在于多种具有广泛特性，