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CNN-LSTM组合预测
模型
,输入数据是多列输入,单列输出的回归预测
模型
,代码内部有基本注释,替换数据就可以使用,版本需求是20
CNN-LSTM组合预测
模型
,输入数据是多列输入,单列输出的回归预测
模型
,代码内部有基本注释,替换数据就可以使用,版本需求是2020及以上
2024-05-01 17:54:24
1.77MB
lstm
1
ss8050 spice model
模型
ss8050 spice model
模型
,欢迎使用ss8050 spice model
模型
,欢迎使用ss8050 spice model
模型
,欢迎使用
2024-05-01 15:57:52
3KB
ss8050
spice
model
1
Bert详解.pptx
本课件是对论文 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 的导读与NLP领域经典预训练
模型
Bert 的详解,通过介绍NLP领域对通用语言
模型
的需求,引入 Bert
模型
,并对其架构进行宏观微观的解读,然后详细介绍 Bert 每预训练阶段采用的两个任务,以及常见的微调下游任务场景。最后通过可视化的方式,给出 Bert 在向量表征上的优势所在。
2024-05-01 14:14:23
3.03MB
自然语言处理
bert
transformer
预训练模型
1
矿用自卸车的平顺性仿真分析
为了进一步对矿用自卸车进行优化设计,针对车辆平顺性这一性能指标,介绍了基于ADAMS的整车平顺性建模过程及方法 ,阐述了影响车辆平顺性的悬缸刚度、阻尼特性的拟合及常用的轮胎数学
模型
的建立,并针对仿真结果进行了分析,得到了车辆通过凸台时的最大垂向加速度,在随机路面输入时,车辆垂向加速度等结论。
2024-04-30 21:42:55
293KB
悬缸特性
大型矿用自卸车
轮胎模型
1
Occupancy Networks的训练
模型
CVPR2019: Occupancy Networks: Learning 3D Reconstruction in Function Space onet_img2mesh_3-f786b04a.pt
2024-04-30 20:56:10
153.66MB
occupancy
networks
1
msmbuilder:生物分子动力学统计
模型
MSMBuilder的 MSMBuilder是一个python软件包,它为高维时间序列实现了一系列统计
模型
。 它特别专注于生物分子动力学的原子模拟的分析。 例如,MSMBuilder已用于通过分子动力学(MD)模拟对蛋白质折叠和构象变化进行建模。 LGPL(v2.1或更高版本)提供MSMBuilder。 功能包括: 将特征提取到二面体,联系方式等中 具有多种算法的几何聚类。 使用时间结构独立成分分析(tICA)和主成分分析(PCA)进行降维。 马尔可夫状态
模型
(MSM)的构造 率矩阵MSM构造 隐藏马尔可夫
模型
(HMM)构造 时标和过渡路径分析。 在查看文档,并加入。 有关MSMBuilder的更广泛概述,请看一下我们的。 安装 对于优选的安装机构msmbuilder与conda : $ conda install -c omnia msmbuilder 如果您没有cond
2024-04-30 19:04:32
2.28MB
python
analysis
clustering
1
微信AR识别特定图片出现glb
模型
代码
微信AR识别特定图片出现glb
模型
代码
2024-04-30 12:40:26
5.16MB
ar
微信
1
永磁同步电机滑模控制MATLAB/Simulink完整仿真
模型
永磁同步电机滑模控制MATLAB/Simulink完整仿真
模型
2024-04-29 19:45:41
31KB
matlab
simulink
永磁同步电机
滑模控制器
1
python离职预测
模型
python离职预测
模型
python离职预测
模型
python离职预测
模型
python离职预测
模型
python离职预测
模型
python离职预测
模型
python离职预测
模型
python离职预测
模型
python离职预测
模型
python离职预测
模型
python离职预测
模型
python离职预测
模型
python离职预测
模型
python离职预测
模型
python离职预测
模型
python离职预测
模型
python离职预测
模型
python离职预测
模型
python离职预测
模型
python离职预测
模型
python离职预测
模型
python离职预测
模型
python离职预测
模型
2024-04-29 12:54:07
120KB
python
1
improved-diffusion:发布改进的降噪扩散概率
模型
改善扩散 这是的代码库。 用法 README的这一部分将逐步介绍如何训练
模型
并从
模型
中取样。 安装 克隆该存储库,然后在您的终端中导航至该存储库。 然后运行: pip install -e . 这应该安装脚本所依赖的improved_diffusion python软件包。 准备资料 训练代码从图像文件目录中读取图像。 在文件夹中,我们提供了用于为ImageNet,LSUN卧室和CIFAR-10准备这些目录的说明/脚本。 要创建自己的数据集,只需将所有图像转储到扩展名为“ .jpg”,“。jpeg”或“ .png”的目录中即可。 如果您希望训练一个类条件
模型
,则将文件命名为“ mylabel1_XXX.jpg”,“ mylabel2_YYY.jpg”等,以便数据加载器知道“ mylabel1”和“ mylabel2”是标签。 子目录也会自动枚举,因此可以将图像组织为递归结构(尽管目录名
2024-04-29 11:21:14
45KB
Python
1
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