Lightning-Simulator：具有GUI的元胞自动机动画闪电模拟器

自监督算法的Pytorch-Lightning实现 这是一个实现，和使用。可以对配置进行调整，以实现一系列可能的自我监督实现。 我们最近添加了必要的功能来运行和进行比较。 有关更多详细信息，请参见博客文章。 安装 确保你在一个新的很conda或venv环境中，然后运行： git clone https://github.com/untitled-ai/self_supervised cd self_supervised pip install -r requirements.txt 复制我们的结果 您可以通过运行python train_blog.py复制我们博客文章的结果。 z和z'之间的余弦相似度报告为step_neg_cos （对于负面示例）和step_pos_cos （对于正面示例）。分类准确性报告为valid_class_acc 。 入门 要开始在STL-10（默认配置）上使用

上银 大银 伺服调整软件 Lightning 0.199

Lightning Effect v1.1

对比学习方法 支持更多内容的对比学习方法的第三方pytorch实现（请参阅“可用内容”部分）。 有什么可用的？ 使用SimCLR进行对比学习预训练 通过停止梯度进行在线线性评估 Pytorch闪电登录和默认收益（多GPU训练，混合精度等） 在GPU装置上收集负片以模拟更大的批次大小（尽管梯度不会在GPU上流动） 使用加快数据加载速度（以使用更多GPU内存为代价） SimCLR多分辨率农作物 SimCLR + 预训练后线性评估（通常得出1-1.5％的准确度点） 工作于： 结果 模型 方法 数据集 时代 批 温度 多作 大理 监督下 在线线性评估 预训练后线性评估 Resnet18 SimCLR Imagenet-100 100 256 0.2 70.74 71.02 Resnet18 SimCLR Imagenet-100 100 256 0.2 :check_mark_button:

unity3d 闪电特效插件Luke's Magic Effects Lightning Volume 01

@salesforce/wire-service-jest-util 一个实用程序，以便 Lightning Web 组件单元测试可以控制使用@wire配置的数据。 基本示例 假设您有一个这样的组件。 import { LightningElement , wire } from 'lwc' ; import { getTodo } from 'x/todoApi' ; export default class MyComponent extends LightningElement { @ wire ( getTodo , { id : 1 } ) todo } 您想测试组件对@wire数据和错误的处理。 这个测试实用程序使它变得微不足道。 创建x/todoApi模块的模拟/存根，并使用@salesforce/wire-service-jest-util cre

stacker.news 是一个由闪电网络驱动的比特币新闻网站，以 Hacker News 为模型（以 Reddit 为模型）。 目的是创造一个更好的地方来讨论比特币。 堆 该站点是使用 React 框架 Next.js 用 Ja​​vaScript 编写的。 后端 API 是通过 graphql 提供的。 数据库是用prisma 建模的postgresql。 我们使用 lnd 作为我们通过 Tor http 隧道连接的闪电节点。 自定义的 Bootstrap 主题用于样式。 流程 那里有两个。 1. web 应用程序和 2. walletd，它检查和轮询 lnd 以获取所有未决发票/取款状态，以防 web 进程终止。 钱包交易安全 为确保用户余额保持正常，所有钱包更新都在数据库级别的可序列化交易中运行。 由于prisma 对交易的支持相对较差，所有接触钱包的代码都是用plpgsql 存

我们关于“ 文章介绍了该软件包，并提供了背景信息。 Pytorch Forecasting旨在通过神经网络简化实际案例和研究的最新时间序列预测。目标是为高级专业人员提供最大程度的灵活性，并为初学者提供合理的默认值的高级API。具体来说，该软件包提供了 一个时间序列数据集类，它抽象化处理变量转换，缺失值，随机子采样，多个历史记录长度等。 基本模型类，提供时间序列模型的基本训练，以及在张量板中的记录和通用可视化，例如实际与预测以及依存关系图 用于时间序列预测的多种神经网络体系结构已针对实际部署进行了增强，并具有内置的解释功能 多地平线时间序列指标 Ranger优化器，用于更快的模型训练 使用调整 该程序包基于构建，可以直接使用CPU，单个和多个GPU进行培训。 安装 如果您在Windows上工作，则需要先使用以下命令安装PyTorch： pip install torch -f https

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