表评估器 TableEvaluator是一个库，用于评估合成数据集与真实数据的相似程度。 换句话说，它试图指出伪造数据的真实程度。 随着专门为表格数据设计的GAN的兴起，许多应用正在成为可能。 对于像金融，医疗保健和goverments行业，不必创建不具有正常数据的隐私限制高品质的合成数据的能力是非常有价值的。 由于这个领域还很年轻并且正在发展，所以我创建了这个库，以便为您的模型提供一致的评估方法。 安装 该软件包可以安装 pip install table_evaluator 测验 可以通过克隆存储库并运行以下命令来运行测试： pytest tests 用法 请参阅示例笔记本以获取最新示例。 README示例只是该笔记本，但有时有些过时。 从导入类开始 from table_evaluator import load_data , TableEvaluator 该包通过具有两个

CDial GPT 本项目提供了一个大规模中文对话数据集，并提供了在此数据集上的中文对话预训练模型（中文GPT模型），更多信息可参考我们的。 本项目代码修改自 ，使用了HuggingFace Pytorch版的库，可用于预训练与微调。 目录 消息 2021-02-28：一个，欢迎大家提bug和加速优化算法，以及新的清洗功能等等。 2021-01-09：实验室出版新书 ，欢迎大家阅读购买。 2020-11-20：预训练模型新工作 。本工作将词级的语言学知识（包括词性和词的情感极性）。表示模型SentiLARE，欢迎大家使用。 2020-10-18：我们的论文《大规模中文短文本对话数据集》获得了NLPCC2020最佳学生论文奖。 :party_popper: :party_popper: :party_popper: 2020-09-08：感谢所提供的。 2020-09-02：可用加载，感谢苏剑林提供代码。 我们所提供的数据集LCCC（大规模汉语清洁会话

该程序将生成两个给定点之间的 3D Bresenham 光栅线的坐标。 该算法的一个非常有用的应用可以在我的另一个程序中实现 Fischer's Bresenham 插值方法，该程序可以使用仿射矩阵旋转三维图像体积： http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=21080 用法：[XYZ] = bresenham_line3d(P1, P2); P1 - Point1 的向量，其中 P1 = [x1 y1 z1] P2 - Point2 的向量，其中 P2 = [x2 y2 z2] 精度（可选） - 尽管根据 Bresenham 的线算法，点坐标 x1 y1 z1 和 x2 y2 z2 应该是整数，但该程序将其限制扩展到所有实数。 如果其中任何一个是浮点数，则应指定要保留的小数

Specification for RFID Air Interface Protocol for Communications at 860 MHz – 960 MHz Version 2.0.1 Ratified ISO18000-6c 超高频UHF通信协议最新版v2.0.1

恒虚警率检测matlab代码SFND雷达目标的生成和检测 代码详细信息： 为该项目。 1. 2D CFAR流程的实现步骤： 错误警报是错误的雷达目标检测，它是由噪声或超出阈值检测的任何其他干扰信号引起的。 动态阈值计算多个阈值级别，这有助于降低误报率。 2D CFAR是一种动态阈值处理技术。 使用这种技术，可以监视每个距离/多普勒频率范围或多普勒频率范围内的噪声，并将信号与本地噪声水平进行比较。 使用该比较来创建一个阈值，该阈值将误报率保持恒定。 错误警报问题可以通过实施恒定的错误警报率来解决。 CFAR根据车辆周围环境改变检测阈值。 CFAR技术估算“被测小区”一侧或两侧的雷达范围和多普勒小区“训练小区”中的干扰水平。 然后，将估算值用于确定目标是否在被测单元（CUT）中。 2D CFAR步骤 FMCW配置：使用给定的规范设计FMCW波形。 此后，计算带宽，线性调频时间和斜率。 Rt = 110; % m Vt = -20; % m/s d_Resolution = 1; % m c = 3e8; % m/s max_radar_range = 200; max_radar_velo

2010年出版的Tulay Adali与Simon Haykin合著的一本关于自适应信号处理的书.

本文完成qpsk信号生成，查看频谱图，学习曲线的绘制

An Exploration of Procedural Content Generation for Top-Down Level Design

Introducing Next Generation PlanetScope 8-band Imagery.mp4

TensorFlow音乐简介 该存储库包含的所有代码和软件实验室。 运行实验室 现在，要运行实验室，请在Colab上打开Jupyter笔记本。 导航到“运行系统”选项卡->“更改运行系统类型”。 在弹出窗口中，在“运行时类型”下选择“ Python 3”，在“硬件加速器”下选择“ GPU”。 浏览笔记本并填写#TODO单元格，以获取用于自己编译的代码！ MIT深度学习套件 您可能会注意到，在实验室中，我们从Python软件包存储库安装了mitdeeplearning python软件包： pip install mitdeeplearning 该软件包包含我们在整个课程中使用的便捷功能，并且可以像其他任何Python软件包一样导入。 >>> import mitdeeplearning as mdl 我们在每个实验室中都为您执行此操作，但是该软件包也是在同一许可证下开源的，因此您也