实施并复制以下论文的结果： 依存关系： 具有XLA支持的TensorFlow 1.14或1.15 ≥0.19 GLOO与NCCL支持内置 TensorFlow OpenCV taskset命令（来自util-linux包） 无监督培训： 要在具有8个GPU的计算机上运行MoCo预培训，请使用： horovodrun -np 8 --output-filename moco.log python main_moco.py --data /path/to/imagenet 添加--v2来训练MoCov2，该MoCov2使用额外的MLP层，额外的扩充和余弦LR时间表。 线性分类： 要使用预训练的特征训练线性分类器，请运行： ./main_lincls.py --load /path/to/pretrained/checkpoint --data /path/to/imagene

ELMo-keras：在Keras上重新实现ELMo

安装PGP后不要重启（否则请重新安装吧），直接用注册机Patch，重启后再输入生成的注册码

pytorch--CutMix（pytorch） 用火炬实施 有关模型和规范化的其他代码，请参见 为了训练 python main.py --print_freq 32 --save_dir ./save_model/ --save_every 10 --lr 0.1 --weight_decay 1e-4 --momentum 0.9 --Epoch 500 --batch_size 128 --test_batch_size 100 --cutout False --n_masks 1 --length 16 --normalize batchnorm --alpha 1.0 --cutmix_prob 1.0 # For Cutmix 结果 SE + resnet-32 + batchnorm与SE + resnet-32 + batchnorm + cutmix之间的

分形图形及代码matlab Python中的随机分形搜索 随机分形搜索（SFS）是一种基于分形概念的元启发式优化算法，SFS最初由Hamid Salimi博士在他的文章中创建。 还要检查我的这个仓库。 分形是令人印象深刻的递归结构，并且是计算机图形学的主要兴趣。 分形样本 项目结构 . ├── LICENSE ├── README.md ├── sfs.py (The python implementation of stochastic fractal search) └── walks ├── random walk.py (random gaussaing walk demo) └── self-avoiding-walk.py (self avoiding gaussaing walk demo) 特征 该算法在sfs.py中实现，可以使用package轻松地测试基准功能 您还可以在walks目录下查看一些随机的walk演示。 原始的Matlab实现 SFS的原始创建者已通过发行了算法的Matlab代码。 gifski 我使用gifski开源工具生成高质量的gif :confetti_ball: :confetti_ball:

重新封装原生UnityUnityEngine.Debug,实现自己通过bool值来控制是否进行debug输出。

噪声标签生成和重新标记 在给定噪声率的情况下为数据集生成噪声标签，并使用重新标记算法对这些噪声标签进行重新标记 f1.test.py为all_tickets.csv数据集生成嘈杂的标签，使用“ body”作为特征，使用“ urgency”和“ ticket_type”作为预测标签。 我们假设'紧急'标签可能有一些嘈杂的标签，所以我们在'紧急'上添加了噪音。我们将48000数据拆分为火车数据集，将左侧的数据拆分为测试数据。在为'紧急'生成嘈杂标签's'之后，我们将' body。，'ticket_type'和's'到train_data.csv。在category.py中，我们生成重新标记的标签'relabel'并将其写入relabel.csv文件。除了门票数据集之外，我们还测试了其他数据集。 资料集 文件 结果文件夹 all_tickets.csv test.py 票 情绪训练 tes

下载解压后按照文件夹的顺序安装执行就可以，亲测有效

数据库 oracle dmp 导入

重新思考音频分类的CNN模型 该存储库包含我们的论文《的PyTorch代码。 在以下三个数据集上进行了实验，这些数据集可以从提供的链接中下载： 前处理 预处理是单独进行的，以节省模型训练期间的时间。 对于ESC-50： python preprocessing/preprocessingESC.py --csv_file /path/to/file.csv --data_dir /path/to/audio_data/ --store_dir /path/to/store_spectrograms/ --sampling_rate 44100 对于UrbanSound8K： python preprocessing/preprocessingUSC.py --csv_file /path/to/csv_file/ --data_dir /path/to/audio_data/ --