PythonFOAM：
使用OpenFOAM和Python进行原位数据分析
使用Python模块通过OpenFOAM 8进行现场数据分析。请注意，这不是PyFOAM，它是用于运行OpenFOAM案例的自动化工具。 您在该存储库中看到的是OpenFOAM ，它调用Python函数和类进行原位数据分析。 出于各种原因，您可能会将计算任务的一部分转移到Python（主要是使用Python ML生态系统的数据驱动任务和算法的快速原型制作）。
内容
PODFoam/ ：一个pimpleFoam解算器，具有就地收集快照数据以进行流式奇异值分解的功能。 Python绑定用于利用来自OpenFOAM的Python Streaming-SVD类对象。
APMOSFoam/ ：一个pimpleFoam解算器，具有就地收集快照数据以并行化奇异值分解的功能。 尽管前面的示例仅对一个级别的数据执行SVD，但此求解
2022-03-03 13:33:08
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私人语言
使用SPDZ训练卷积神经网络（CNN）； 阅读此以了解更多信息。 该存储库是的扩展。
怎么跑
确保已安装以下组件：
Python 3.6（最好在virtualenv / conda env中使用）
Tensorflow（仅用于下载数据集）
要安装其他要求，请运行：
pip install --upgrade -r requirements.txt
现在，您可以打开完整的代码示例：
jupyter notebook image_analysis/Convnet.ipynb
在运行代码之前，请选择正确的内核，因为它可能已设置为python 2.7。 您可能必须将环境添加到lis tof内核中：
pip install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name=[NAME OF YOUR ENV]
2022-03-01 23:03:07
22.05MB
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基于机器学习的推土机价格预测系统
Kaggle链接： ：//www.kaggle.com/c/bluebook-for-bulldozers/overview
比赛的目的是根据拍卖品的用途，设备类型和配置来预测其拍卖价格。 该数据来自拍卖结果发布，并包含有关使用情况和设备配置的信息。
Fast Iron正在创建一本“推土机蓝皮书”，以使客户在拍卖中评估其重型设备的价值。
问题定义
预测一件重型设备的拍卖销售价格，以为推土机创建一本“蓝皮书”。
数据
数据集链接： : 由于其大小，我无法将数据集包含在此存储库中。 请确保访问上面给出的链接，以下载该项目所需的所有数据集。 确保将所有数据集存储在文件夹“ data”中。
目录 :hourglass_done:
环境设定 :check_mark_button:
收集数据 :check_mark_button:
数据预处理和EDA
特征提取 :check_mark_button:
将字符串转换为类别 :check_mark_button:
填写缺失值 :check_mark_button:
模型实验 :hourglas
2021-12-23 11:00:51
81KB
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该代码为matlab代码，由小编独立编写，非转载，可以直接运行，亲测提交成绩满分，供大家参考。PS：另外在提交时出现问题的同学，可以尝试用octave4.2.1提交，亲测win10下成功提交。
2021-12-14 21:49:58
270KB
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