美国宏观经济数据浏览器 在查看实时项目网站。 动机 人们越来越重视决策的各种经济指标（例如，就业，经济实力），然而，这些信息在没有历史背景的情况下，以肤浅的标题从动机各不相同的原始标题中呈现出来。 这是什么 可审核的，图形化的，基于公共可用数据的，自动更新的公共消费源。 资料来源： 零售销售 就业[部门增长] 住宅房地产[价格指数，清单，销售] 制造业[新订单] 货运[货运价格指数，铁路货运，海港TEU] 施工[新支出] 国际贸易[贸易逆差，进口，出口] 消费信贷[历史汇率] 美国股市[经通胀调整后的标准普尔500指数收益分布，本福德检验（WIP）] 美国国库券（收益率曲线，投标要覆盖的比率，利率） 消费者/企业情绪[经合组织信心指数] 商业信贷[发行，违约率] 中央银行业务[回购市场，量化宽松] ... 学分 ipynb网站，该工作的基础框架是由以下人员开发的： 彼得·卡波奈托（Pete

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EfficientPS：有效的全景分割 EfficientPS是用于全景分割的最先进的自顶向下方法，其目标是为输入图像中的每个像素以及实例标签分配语义标签（例如，汽车，道路，树木等） （例如ID为1、2、3等）到属于事物类别的像素。 该存储库包含IJCV'2021论文的PyTorch实现。该存储库建立在和代码库的基础上。 如果您发现该代码对您的研究有用，请考虑引用我们的论文： @article{mohan2020efficientps, title={Efficientps: Efficient panoptic segmentation}, author={Mohan, Rohit and Valada, Abhinav}, journal={International Journal of Computer Vision (IJCV)}, year={2021} }

pyadiomics v3.0.1 建立状态 Linux 苹果系统 视窗 Python中的Radiomics功能提取 这是一个开源python软件包，用于从医学成像中提取Radiomics功能。 借助此软件包，我们旨在建立放射分析的参考标准，并提供经过测试和维护的开源平台，以轻松，可重复地提取放射特征。 通过这样做，我们希望提高对放射功能的认识并扩大社区。 该平台支持2D和3D中的特征提取，并且可用于计算感兴趣区域的每个特征的单个值（“基于段”）或生成特征图（“基于体素”）。 不适用于临床。 如果您发布使用此软件包的任何作品，请引用以下出版物： van Griethuysen，JJM，Fedorov，A.，Parmar，C.，Hosny，A.，Aucoin，N.，Narayan，V.，Beets-Tan， RGH，Fillion-Robin，JC，Pieper，S.，Aerts，HJWL（2017）。 计算射线学表型的计算机放射学系统。 癌症研究，77（21），e104-e107。 加入社区！ 请加入的。 要素类 当前支持以下要素类： 一阶统计 基于形状（2D和3D）

Serv-U FTP Server是目前众多的FTP服务器软件之一。通过使用Serv-U，用户能够将任何一台PC设置成一个FTP服务器，这样，用户或其他使用者就能够使用FTP协议，通过在同一网络上的任何一台PC与FTP服务器连接，进行文件或目录的复制，移动，创建，和删除等。这里提到的FTP协议是专门被用来规定计算机之间进行文件传输的标准和规则，正是因为有了像FTP这样的专门协议，才使得人们能够通过不同类型的计算机，使用不同类型的操作系统，对不同类型的文件进行相互传递。

简单的HttpsClient 基于 Boost Asio 的简单 HTTPS 客户端。 它基于 boost asio 示例 生成的应用程序创建到指定服务器和路径的连接，并使用安全 SSL 连接发出 GET 请求。 构建（Linux）： cd mkdir build cd build cmake -G "Unix Makefiles" ../ make

elman_neural_networks：尝试使用Matlab的神经网络工具箱（由https：//crl.ucsd.edu~elmanPapersfsit.pdf撰写）题为“及时发现结构”的Jeff Elman的作品。

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胆 作者会放一些关于简单的算法的代码以及关于golang的一些知识点的相关代码在这里，然后以录屏的方式放到b站。

精算数据科学 这是在发布的《精算数据科学指南》的代码库。 以下是带有可用数据和代码的教程： 1-法国汽车第三方责任索赔 文章： ： 2-来自神经网络内部的暗示 文章： ： 3-将经典精算模型嵌套到神经网络中 文章： ： 4-关于提升：理论与应用 文章： ： 5-无监督学习：什么是跑车 文章： ： //papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm？abstract_id = 3439358 6-Lee和Carter进行了机器学习：递归神经网络 文章： https ： //papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm？abstract_id = 3441030 7-自然语言处理的艺术 文章： https ： //papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm？abstract_id = 3547887 8-偷窥黑匣子