feature-extraction-pipeline:用于从图像中以python计算形态和纹理特征的管道

5段流水线CPU 这是华中科技大学“计算机组织原理”课程的课程设计。做一个5段流水线cpu；根据老师的指示。 ##这里是说明：

绘图插件 描述 该插件在Jenkins中提供了通用的绘图（或绘图）功能。 此插件将在一个或多个绘图中跨构建绘制一个或多个单一值变化。 在作业配置屏幕中配置了特定作业（或项目）的图，其中每个字段都有其他帮助信息。 每个图可以有一条或多条线（称为数据序列）。 每次构建完成后，都会通过工作区下方某处的XPath（应在构建期间生成的）从Java属性文件，CSV文件或XML文件中获取地块的数据系列的最新值。 。 每个图的数据都存储在作业的根项目目录中的CSV文件中。 它可以生成各种图，包括Area ， Bar ， Line ， Stacked Bar ， Waterfall等。 这是此插件生成的绘

sklearn-onnx：将Scikit-Learn模型/pipeline转换成ONNX格式

灾害响应管道项目 目录 安装 运行主应用程序的所有依赖项都在requirements.txt文件中进行整理。我建议使用该文件创建虚拟环境。使用Python版本3. *时，代码应该没有问题地运行。 预处理文件夹中的jupyter笔记本是使用Python的标准Anaconda发行版创建的。 依赖项是： 点击== 7.1.2 joblib == 1.0.1 langdetect == 1.0.8 nltk == 3.5 numpy == 1.20.1 熊猫== 1.2.3 python-dateutil == 2.8.1 pytz == 2021.1 regex == 2020.11.13 scikit学习== 0.24.1 scipy == 1.6.1 六个== 1.15.0 SQLAlchemy == 1.3.23 threadpoolctl == 2.1.0 tqd

柱状晶体 python计算物理框架。 仅运行Crystal，VASP，ewald，jobs和数据库模块所必需的pylada的最小版本 由彼得·格拉夫（Peter Graf）从Mayeul d'Avezac的pylada建造 用法 笔记本子目录中有一些IPython笔记本。 可以在[联机]（ ）中找到文档，尽管有些过时了。 值得注意的是，它没有描述PWSCF包装器。 有关更多示例，请查看每个子文件夹中的测试，以及espresso / tests / bdd / features文件夹中的BDD方案。 最后，请加入[slack]（pylada.slack.com）。 如果需要访问，请向其中一位作者发送电子邮件。 安装 最简单的方法是通过安装： 全局安装 pip install git+https://github.com/pylada/pylada-light 本地（用户）安装

使用dadi_pipeline与dadi进行人口统计建模 页面内容概述 引文信息 刊物 执照 接触 目的 使用此易于访问且灵活的工具dadi_pipeline执行人口统计模型优化和比较。 该工具旨在与Python软件包dadi配合使用，并假定您已经安装了该软件包。 您需要熟悉dadi的工作原理，以及使用python编写dadi脚本的一些基本语法。 dadi用户组是所有与dadi有关的问题的一个很好的资源。 在尝试使用这些脚本之前，请通读dadi的用户手册，然后尝试使用示例文件运行该程序。 该管道的最新版本旨在在Python 3中运行，并且需要Python 3版本的dadi （已针对v2.1 +进行了测试）。 您应该使用dadi和dadi_pipeline最新版本，并使用Python 3运行它们。 版本 dadi_pipeline的当前版本为v3.1.6，并且已通过dadi v2

微软提出的一种对于深度神经网络训练加速的并行策略；使用流水线技术结合模型并行以及数据并行，能够有效地提高整体的训练效率，减少训练的时间。

管道，实现链式评估器，可更新模型

通用着色器示例 该项目包含的着色器示例集合。 要求： Unity 2019.3.9f1或更高版本 UniversalRP 7.3.1或更高版本 您需要才能下载大型资产文件。 大多数Git客户端UI都支持git-lfs。 如何使用这个例子 克隆存储库。 您必须启用git-lfs。 在Unity中加载。 示例位于_ExampleScenes文件夹中。 每个场景都包含一个与着色器和材质捆绑在一起的不同示例。 该项目中的例子 未点燃的例子 除第一个以外的所有未着色着色器示例均支持实时阴影（投射和接收）。 01 UnlitTexture 基本的“ hello world”着色器。 02 Unli