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matlab中拟合中心线的代码猫 CATS聚类算法源代码和操作指南 Jacob Ezerski /休斯敦大学张氏集团 简介：组合平均瞬态结构（CATS）是一种聚类算法，设计用于具有高度动态行为的蛋白质。 可以在原始出版物中找到有关算法和案例研究结果的详细说明：聚类过程需要几个步骤，以将原始轨迹数据减少到聚类中。 与其他聚类算法一样，必须使用聚类坐标（RMSD，Rg，Etc ..）。 通过使用显示高斯分布的坐标，CATS与许多标准算法不同。 任何包含高斯样分布的坐标集都可以用于CATS中的聚类，但是此处包含的代码和本手册的其余部分是使用蛋白质二面角Phi和Psi角度制定的。 程序： 将MD轨迹还原为二面坐标：第一步是从原始轨迹生成二面坐标数据文件。 这可以通过几种不同的方法完成，但是输出格式必须在目标蛋白中每个残基的列中包含phi和psi二面角坐标。 坐标文件的每一行都必须与轨迹中的一帧相对应。 例如：如果您希望使用1000帧的轨迹分析20个残基的蛋白质，则数据文件将包含1000行40列（以空格分隔）。 我们包含了一个TCL脚本，用于使用名为“ getdihedrals.tcl”的VMD

CatDCGAN :cat_face:‍:laptop: 生成Cat图片的DGAN Cat DCGAN是深度卷积生成对抗网络（DCGAN） ，可生成猫的图片 这是一个开源项目 本教程 :page_with_curl: 如果您想自己实现它并了解它是如何工作的，请阅读我在FreeCodeCamp上的文章 链接 :link: :globe_with_meridians: ： : 如果您有任何疑问，请随时问我： :e-mail: ： GitHub： : :globe_with_meridians: ： : 推特： 在这一部分中，我们将实现DCGAN。 我们的架构： 入门 :memo: 在此处下载数据集： : //www.kaggle.com/crawford/cat-dataset 下载模型检查点： https : //drive.google.com/drive/folders/1zdZZ91fjOUiOsIdAQKZkUTATXzqy7hiz?usp=sharing 键入sh start.sh它将处理提取，移除异常值，规

TinyWeb 适用于运行小型设备（例如ESP8266 / ESP32 ）的简单，轻便（因此很小）的HTTP服务器。 拥有简单的HTTP服务器使开发人员能够为其物联网设备创建美观而现代的UI。 就其本身而言-tinyweb是运行在uasyncio之上的简单TCP服务器-用于micropython的库，因此tinyweb是单线程服务器。 产品特点 与用于MicroPython的库一起使用时完全异步。 / 类的API。 微小的内存使用情况。 因此，您可以在具有64K / 96K板载RAM的ESP8266 / ESP32等设备上运行它。 顺便说一句，还有很大的优化空间-因此，欢迎您的贡献。

这是使用了2000张图像训练出来的猫狗二分类图像模型，是在VGG16基础上微调得到的，在测试集上可以达到95%的准确度。

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在这个数据集的训练数据集中一共有 25000张猫和狗的图片，其中包含12500张猫的图片和12500张狗的图 片。在测试数据集中有12500张图片，不过其中的猫狗图片是无序混杂 的，而且没有对应的标签。这些数据集将被用于对模型进行训练和对参 数进行优化，以及在最后对模型的泛化能力进行验证。