vae_lightning 具有PyTorch Lightning的变体自动编码器

道奇块 警告-打开游戏时音乐非常响亮使用Unity创建的游戏，具有多个级别，Speo出色的音乐以及令人沮丧的乐趣！ 来自Speo的善意音乐： Spotify： ：//open.spotify.com/artist/0rMH177vw5TAY2Gd1uLLgY si Soundcloud： ：//soundcloud.com/speomusic 推特： : Twitch： ： YouTube： ：

半监督文本分类的变体自动编码器 所有这些存储库都在标题为“用于半监督文本分类的可变自动编码器”的论文中使用。 列表： data：所有数据文件都保存在此目录中，包括数据，单词嵌入，pretrained_weights。 结果：保存结果模型的目录。 assistant_vae和avae_fixed：在VAE中使用辅助变量的模型，可以产生良好的结果。 它们的不同之处在于是否在生成中固定潜在变量。 SemiSample-S1是带有基于EMA基准的基于采样的优化器的模型 SemiSample-S2是带有VIMCO基线的基于采样的优化器的模型 笔记 该代码有点多余，因为最初的模型是使用辅助变量提出的，但是事实证明，如果没有辅助变量，它也可以很好地工作。 要运行此代码，您可能需要预处理的数据，可以通过给我发送电子邮件（pku.edu.cn上的wead_hsu）获得这些数据。 或者，您也可以使用

基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python） 基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python） 基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python） 基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python） 基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python） 基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python） 基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python） 基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python） 基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python） 基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python） 基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python）

混沌函数的matlab代码

matlab初步回归代码TreeMap-eQTL变体的精细映射的结构化方法 TreeMap在cis-eQTL中优先考虑推定的因果变异，从而说明了一个位点的多位点效应和遗传连锁。 它采用3层嵌套设计来删除无信息的变体，并逐步减少信息性变体之间的冗余。 在外层，树引导的惩罚回归选择LD中的变体组或与转录变化相关的单个变体。 在中间层，逐步条件分析会迭代每个LD块内的变体组合，以识别特定于块的最佳解决方案。 在内部层，将从先前的层中选择的变量进行汇总，然后通过贝叶斯多变量分析以得出全局最优解。 TreeMap支持集群环境中的并行处理。 安装。 ## if you have not installed devtools, please do install.packages("devtools"); ## if on Mac Download "Command Line Tools for Xcode 12" from https://developer.apple.com/download/more/ before next step ## then install treemap devt

JKQTPlotter-Qt绘图库 这是针对Qt的功能/数据绘图仪类的广泛库（> = 5.0，已通过Qt高达5.12测试）。 本软件已根据或更高版本获得。 主要特点 2D绘图仪小部件类（JKQTPlotter） 高质量的绘图 除了Qt> = 5.0之外没有其他依赖项 高度可定制的轴/网格（线性/对数，日期/时间，自定义刻度...） 集成的LaTeX解析器（纯C ++，无依赖项），可在轴标签，刻度线等中呈现数学方程式 预先设置了广泛的用户交互功能（几种缩放模式，选择区域，自定义上下文菜单，切换图可见性等） 全面的打印和导出（PDF，PNG等）支持，并具有现成的预览和参数化功能 高度可定制

Shader变体收集 Shader Control 6.4.0

资源内容为GAN对抗神经网络的各种常用变体。 项目源自Github：https://github.com/eriklindernoren/Keras-GAN 如果没有积分或者打不开的朋友可以联系邮箱：1454196320@qq.com 具体内容包括： 1.GAN(经典) 2.半监督生成对抗网络(SGAN) 3.边界搜索生成对抗网络(BGAN) 4.对偶生成对抗网络（DualGAN) 5.辅助分类-生成对抗网络（Auxiliary Classifier GAN） 6.基于上下文的半监督生成对抗网络(CC-GAN) 7.耦合生成对抗网络(CoGAN) 8.深度卷积生成对抗网络(DCGAN) 9.双向生成对抗网络(BiGAN) 10.信息最大化的生成对抗网络（InfoGAN） 11.最小均方误差的生成对抗网络(LSGAN) 12.Wasserstein GAN

OpenZeppelin合同可升级 该存储库托管的变体，旨在用于可升级的合同中。 此变体作为单独的软件包提供，称为@openzeppelin/contracts-upgradeable 。 它遵循所有规则：构造函数被初始化函数替换，状态变量在初始化函数中初始化，并且我们还检查了次要版本之间的存储不兼容性。 :warning: 警告 此软件包的主要版本之间将存在存储不兼容性，这使得将已部署的合同从一个主要版本升级到另一个主要版本（例如从3.4.0升级到4.0.0）是不安全的。 同样，从@openzeppelin/contracts-ethereum-package （与之前的软件包类似） @openzeppelin/contracts-upgradeable到@openzeppelin/contracts-upgradeable 。 强烈建议将这些合同与可以自动保证可升级合同安全的工具一起使用，