3D-HEVC Test Model 2
2021-12-15 17:12:12 6.33MB 3D-HEVC HTM
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文件网址:https://www.dropbox.com/s/llpxd14is7gyj0z/model.h5
2021-12-14 00:14:03 185.38MB keras 姿态估计
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如果不管用可以投诉,只为了方便大家。支持100多种IP核心,支持最新的IP核,支持Model Composer 2019.1,支持vivdo 2019.1。
2021-12-13 19:46:39 49KB vivdo 2019.1 license Model
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1. 创建 创建记录: user := User{Name: "Jinzhu", Age: 18, Birthday: time.Now()} db.NewRecord(user) // => 主键为空返回`true` db.Create(&user) db.NewRecord(user) // => 创建`user`后返回`false` 设置默认值: 可以在gorm tag中定义默认值,然后插入SQL将忽略具有默认值的这些字段,并且其值为空,并且在将记录插入数据库后,gorm将从数据库加载这些字段的值。 type Animal struct { ID int64 Nam
2021-12-13 14:03:58 54KB ab ble del
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这是一个简单的 MATLAB 函数,它根据 ECI 或 ECEF 中的位置向量计算 ECI 或 ECEF 中的重力向量。
2021-12-12 21:40:58 1KB matlab
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NBA预测 使用Python中的Logistic回归模型预测NBA比赛 模型 该模型使用从stats.nba.com刮取的八个因素来确定NBA游戏的预测结果。 每个统计数据都调整为每100个回合,以确保速度不会影响预测。 主队 胜率 篮板 营业额 正负 进攻等级 防守等级 真实投篮命中率 用法 安装 pip3 install -r requirements.txt 每日预测 打开nbaPredict.py 编辑对makeInterpretPrediction的调用,其中包含所需的比赛日期,赛季以及赛季的开始日期 通过终端或IDE运行程序 等待约1-3分钟,模型即可完成抓取统计信息并预测结果 输出结果作为主队击败客队的机会百分比 过去的预测 打开makePastPredictions.py 使用所需的开始日期,结束日期,季节,季节的开始日期和输出文件名来编辑对makePastPredictions的调用。 注意:开始日期应至少在季节开始后三天,且结束日期不包括在内。 通过终端或IDE运行程序 两个CSV文件将保存在Data文件夹中。 一个保存游戏数据,另一个保存游戏的预测。
2021-12-12 17:09:42 441KB python nba data-science model
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目录 基本信息 该项目尝试使用简单的ARIMA模型对财务模型进行建模。 技术领域 使用以下项目创建项目: Python版本:3.8 设置 最佳实践是在虚拟环境中运行程序文件,因为它允许程序以其自己的独立依赖项运行。 要初始化虚拟环境,请使用以下命令: cd path_to_project/ python -m venv .venv 要激活环境: Mac / Linux: source my_env/bin/activate 视窗: .\venv\Scripts\activate 要验证您的虚拟环境已激活,您的命令行应如下所示。 (.venv) ~path_to_project\Stats-6A03> 然后,要安装所需的依赖项,请运行以下命令。 pip install -r requirements.txt 要取消激活,只需使用以下命令: deactivate
2021-12-12 15:47:28 108KB Python
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谢林模型 一个模拟谢林分离模型的程序
2021-12-11 19:26:52 12KB
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the program pcpSTAT.exe calculates statistical parameters of daily precipitation date used by the weather generator of the SWAT model
2021-12-11 15:17:26 142KB SWAT 模型 PCP
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KMV的MATLAB的代码KMV模型 违约距离,R,预测信用等级变化,merton,DtD,信用风险模型
2021-12-10 21:12:05 7KB 系统开源
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