背景 此存储库包含必要的数据和 R 代码，以重现对发表在加拿大渔业和水产科学杂志2015 年 72(2): 186 上的题为“将贝叶斯时空模型应用于加拿大北极渔业兼捕”的出版物的分析-197, 10.1139/cjfas-2014-0159 可在： ://www.nrcresearchpress.com/doi/abs/10.1139/cjfas-2014-0159#.VRalgEZTTZg 本目录的内容 该目录包含两个文件夹Data和Rcodes 。 Data gridpred.txt - 用于预测的网格（4 x 4 公里） fackdata.txt - 格陵兰鲨鱼兼捕数据（计数） etopo1_bedrock.xyz - NOAA ETOPO1 巴芬湾测深来自 EEZ - 包含加拿大西北大西洋专属经济区 (EEZ) 的 shapefile 的文件夹 Rcodes Allm

Cross Platform Core Code. Copyright(R) 2001-2002 Balang Software. 包含股票软件源代码和详细注释。股票软件含有多技术指标显示、分组行情排序、策略报表、动态计算、股票历史数据转换导出等丰富的证券分析功能。包含股票软件源代码和详细注释。本股票软件含有多技术指标显示、分组行情排序、策略报表、动态计算、股票历史数据转换导出等丰富的证券分析功能，软件独创的以策略为核心的投资方式，详尽的策略设计，为股票投资者提供了获取长期稳定收益的方法。 上证指数,上证180指数,上证A股,上证B股,深证成指,深证综指,深证成份A指,深证成份B指,深证第一支股票,上证第一支股票,主力大单

独创的任意添加网站频道功能。利用系统提供的“文章”、“下载”、“图片”三个功能模板，可以组合出任意多个频道出来。从此，网站不再限于固定的几个频道。制作大型网站不再是梦想。 打了最新1月3日上传漏洞补丁

学习_潜入DL-PyTorch 本项目新生于Datawhale :spouting_whale:第10期组队学习活动：《动手学深度学习》 Pytorch版，由Datawhale成员安晟维护 《动手学深度学习》是亚马逊首席科学家李沐等人编写的一本优秀的深度学习教学，原书作者：阿斯顿·张，李沐，扎卡里C.立顿，亚历山大J.斯莫拉以及其他社区贡献者 中文版：| 英文版：| 针对本书的MXNet代码，github分别有中英两个开源版本的Pytorch扩展：| 本项目正在对以上优质资源的代码进行学习和复现，随后将会力求进一步扩展，补充最新的模型，训练技巧，学术进展等 持续更新中... 食用方法 对于已更新完成的部分，每个小节都配备了和原书呼应的markdown教程供阅读，以及对应的源码供大家练习，调试和运行。 此外大家还可以在伯禹学习平台找到相关的视频学习资料 在部分涉及比较多理论的章节，以便让公式正常显示，强烈建议安装c

该脚本将 UCI（加州大学欧文分校）使用智能手机数据集的人类活动识别作为输入。 这是一组对 30 名受试者进行的一组实验，他们在佩戴智能手机的情况下进行六项活动（步行、爬星、步行、坐下和站立）。 实验测量（总共 561 个）涉及从手机记录的加速度计和陀螺仪数据。 该脚本输出一个文本表，总结每个主题和每个活动的这些测量值。 使用了两个原始数据集： 惯性数据集，包括三轴加速度和角速度时间序列，以 50 Hz 的速率采样。 这些是在每次活动期间为每个受试者获得的。 它们被用来生产以下产品： 一个包含 561 个元素的运动“特征”向量，即在时域和频域的间隙数据集上计算的变量。 数据集分为“训练”和“测试”集。 下载并解压缩数据集后（脚本运行必不可少），可以在以下目录中找到这些原始数据集： intertial datasets: test/Inertial Signals, train/In

双摆运动动画 使用Julia和Python的双摆的混沌运动动画。 julia版本是在Jupyter笔记本环境中实现的，而python版本是常规脚本。 可以使用此代码模拟任意长度，质量，初始位置和初始速度的双摆。 两种版本的代码均允许以mp4或gif格式保存动画。 Julia版本 该代码可以将动画另存为gif文件。 它还可以在Jupyter笔记本环境中播放视频。 以相等的时间步长录制动画，以保留视频中摆的相对速度。 Python版本 使用matplotlib的FuncAnimation（）完​​成动画。 该代码可以将动画另存为mp4文件。 python脚本已在spyder环境中进行了测试。 应该启用在外部窗口中进行绘制以查看动画。 Julia版本的包装要求 情节 微分方程 迪瑞克 Python版本的包装要求 麻木 scipy.integrate（odeint） pylab，matplotlib（动画） imagemagick（将动画另存为gif文件） 利用 摆的质量和长度，重力加速度常数，初始条件和模拟持续时间在代码的开头定义。 通过更改这些参数可以模拟不同的情况。 样品输出

反事实零射击和开放式视觉识别 该项目为我们的CVPR 2021论文《反事实零热和开放集视觉识别》提供了实现，我们在本文中提出了基于事实的二进制可见/不可见分类器（GCM-CF），用于零热学习（ZSL）和开放集识别（OSR）。 此回购包含 ZSL：强二进制可见/不可见分类器，可与任何ZSL方法即插即用 ZSL：与TF-VAEGAN，RelationNet，GDAN，CADA-VAE，LisGAN，AREN集成 OSR：使用5个固定的随机种子完成基于MNIST，SVHN，CIFAR10，CIFAR + 10，CIFAR + 50的OSR代码 OSR：Softmax，OpenMax，CGDL的强基准（F1分数） OSR：实施我们的GCM-CF 有关技术细节，请参阅： 反事实零射击和开放式视觉识别 ， ，，，*平等贡献IEEE 2021年计算机视觉和模式识别会议（CVPR） 用法 请分别参考Z

吉时利仪器 该GitHub存储库存储了吉时利仪器（Keithley Instruments）产品的工作和正在进行的代码示例。 除非Tektronix员工另有说明，否则不正式支持此处的代码和内容。 它是为学习和协作目的而提供的。 目录 按仪器分类的代码示例，包括摘自《用户手册》的示例。 这是开始学习仪器编程的好地方。 用于满足特定应用程序的任何仪器的任何语言的代码。 这些通常是更复杂的解决方案。 构成任何编程语言的部分或完整仪器驱动程序库的代码。 TSP:registered:Apps for Touch TestInvent:registered:仪器（即吉时利支持触摸屏的仪器系列）。 这些不是传统的TSP脚本。 下载档案 如果您不想克隆整个存储库，仍然可以获取单个文件。 导航到包含所需文件的目录，然后右键单击该文件以选择“将链接另存为...”，或者根据您的浏览器对其进行一些更改。 文件名将自动填充，您可以将文件保存在所需的

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