使用cGAN的人脸生成器（后端） 我们提出并使用cGAN模型（ ）进行了实验，以从草图生成人脸。 数据是从数据集中准备的，其中包括8303张女性面部图像。 此是将模型与 Python Web框架集成的后端部分。 它提供RESTful-API请求并返回生成的图像。 披露：模型实现由@junyanz用。 查看他的项目 。 我们将其用于保留研究和实施。 要求 在 3 ： pip install flask 所有培训部分均在 git clone https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix cd pytorch-Cycle

全车汽车车辆模型model--simulink.rar

pyltp各种模型，包含两个语义角色标注，亲测可行。wuwu

bootstrapTable-model模态框可拖动代码

matlab自相关代码Q态Potts模型的信息论指标 这是博士论文Information Theoretic Measures of Transitions to Collective Behaviour的伴随代码，其中测量了两个关键的信息理论测度：互信息（MI）和全局转移熵（GTE）。 该代码库处理论文的Potts模型部分，并且能够执行Glauber模拟代码以及“国家密度”方法（Wang＆Landau，2001）。 要求 CMake 3.12或以上 C ++ 11用于运行模拟 用于可视化结果的MATLAB 库（包含在/external ）： Catch2，克拉拉，FMT 安装 该代码可在Linux和Windows上使用。 只需运行cmake即可进行配置和编译： mkdir build; cd $_ cmake .. cmake --build . 运行代码 程序中有三个主要组件，可以通过./potts-entropy 访问。 glauber运行简单的Glauber模拟方法，测量各种指标，包括MI，TE，GTE，磁化强度，自相关长度和界面长度。 请参阅/tools

数据模型是用于将数据需求从业务传递到IT以及在IT中从分析师、建模师和架构师传递到数据库设计者和开发人员的主要媒介。因此，数据模型的正确性至关重要。但你如何判断正确呢？这就是数据模型记分卡出现的地方。数据模型记分卡是一种数据模型质量评分工具，包含十个类别，旨在提高组织数据模型的质量。‍

使用特征处理后的数据训练机器学习算法得到训练后的模型，然后将模型保存下来，用于以后的房价预测。

如何对BLACK-LITTERMAN MODEL进行建模

随机森林图像matlab代码单类直方图模型 实现单类直方图模型和Texton模型进行图像分割 使用基于Texton的单直方图类模型（SHCM）作为节点测试，使用随机森林对图像进行分割 该代码是“人工智能”项目的一部分，该项目<由rohanj和mridulv @ IIT Kanpur开发> SHCM和Texton Map代码的自述文件 要了解如何使用这些文件，请参阅相应文件夹中的它们各自的自述文件。 texton文件夹中的文件用于构建文本框shcm文件夹中的文件用于为每个单独的类构建shcm 要运行F. Schroff发布的代码，请执行以下操作： 从下载MSRC-21数据集下载：-它必须包含文件：> UID_train.txt->要用于训练的文件列表> UID_test.txt --->要用于测试的文件列表>原始图像存储在Images文件夹中> groundtruth图像存储在GroundTruth文件夹中 在运行matlab代码之前，请运行make文件以构建mex文件，该文件将用于计算HOG功能和构建决策树。 >请注意，matlab代码占用大量内存，因此您可能需要在每次运行训练代码时将

CMMI 2.0版本的标准文件 之前看到别人分享结果下载下来是个ppt 自己找到这个资源后就分享个大家啦