pylbm pylbm是使用Lattice Boltzmann求解器进行数值模拟的多合一软件包。 该软件包提供了用于描述1D，2D和3D问题中的格子Boltzmann方案的所有工具。 我们选择D'Humières形式主义来描述问题。 您可以使用一组简单的形状（例如圆形，球形，...）来制作复杂的几何图形。 pylbm使用Cython，NumPy或Loo.py根据用户指定的方案和域执行数值方案。 Pythran和Numba即将面市。 pylbm具有mpi4py的MPI支持。 安装 您可以通过多种方式安装pylbm 与曼巴或conda mamba install pylbm -c conda-forge conda install pylbm -c conda-forge 与Pypi pip install pylbm 或者 pip install pylbm --user 从来源

文本生成keras 使用CNN和GRU层的Keras文本生成实现

CommonGen：面向生成常识推理的受限文本生成挑战 @article{lin2019comgen, author = {Bill Yuchen Lin and Wangchunshu Zhou and Ming Shen and Pei Zhou and Chandra Bhagavatula and Yejin Choi and Xiang Ren}, title = {CommonGen: A Constrained Text Generation Challenge for Generative Commonsense Reasoning}, journal = {Findings of EMNLP}, year = {2020} } CommonGen是一个新的受约束文本生成数据集，它需要不同种类的常识来生成有关日常场景的句子，并因此针对生成型

无限正方形/空间1.0.1 游戏的原型是开源的。 Unity资产。 特点：无限的程序生成的世界，几乎所有东西都可以完全摧毁，非常多的NPC（一个星系中多达1000个），涉及数百个NPC的战斗，重力是重要的游戏元素。 该游戏的原型完全可以玩，但是，这不是完整的游戏。 该源代码包含用于游戏开发的所有工具，但是您需要高于平均水平的编程技能。 在代码中没有注释，但是代码本身结构良好，所有脚本和着色器，函数和变量都被命名，以便清楚它们负责什么。 该游戏原型包含五个主要部分： 静态游戏对象池。 基于坐标系的过程生成。 销毁系统，基于对象的替代，对象来自静态对象池。 人工智能，具有生命，彼此之

Next Generation Wireless LANs80211nAnd80211ac

matlab潮流计算含代码代班因素权变分析功率流研究AC-VS-DC方法 项目博客文章： 介绍 该项目需要使用快速解耦的XB版本，根据定义的发电机母线中断来计算发电偏移因子（GSF）。 GSF值用于基于意外事件之前的分支流量和意外事件之前的发电机输出来估算意外事件之后的分支流量。 将MW和MVA流量的AC功率流与DC方法进行比较。 在同一WinZip文件中提供了源代码，这些源代码用于计算生成偏移因子和近似的意外事件后分支流程的功能。 结论 我的结论将总结我对该项目的初步方法，结果以及改善缺陷的机会。 我通过编写代码来确定摆动总线来开始程序流程，因为它在生成偏移因子的计算中以及在简化B素数矩阵方面都发挥了重要作用。 我编写了自己的代码，根据大多数电源系统分析书中的标准算法生成B-素数矩阵。 但是，我最初并未考虑对并联电容器产生任何影响。 实际上，由于该问题是为快速解耦解决方案定义的，因此我在教授的第一堂课中就曾记得模型中假定并联电抗器被忽略。 在2005年9月15日的课堂讨论之前，我找不到“ makeB（）”函数的文档。 后来我加入了代码，以利用该功能检查我自己的代码。 由于它们都是快速

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