马普里 这是一个多代理项目（commnet ） pytorch用于多代理粒子环境“ simple_spread”（ ） 推理： 通讯网： Bicnet： Maddpg： 训练曲线： 如何使用 点安装-r requirements.txt cd MAProj /算法 python ma_main.py --algo maddpg --mode火车 待办事项清单 受过更多地图训练 修复图形内存泄漏 博客链接 https://zhuanlan.zhihu.com/p/143776727

Arduino-ESP8266-BME280-Multi.zip,ESP8266 BME280->MQTT，串行，http服务器，http客户端/volksz_hlerep8266-BME280-multi,Arduino是一家开源软硬件公司和制造商社区。Arduino始于21世纪初，深受电子制造商的欢迎，Arduino通过开源系统提供了很多灵活性。

Distributed Consensus in Multi-vehicle Cooperative

lda分类代码matlab 重度抑郁症的多部位转移分类 “重度抑郁症多部位转移分类”文章核心代码 系统要求 软件要求 该软件包已在 Ubuntu 18.04、Python 3.6 和 Matlab 2009 上进行测试 Python 依赖 本项目主要依赖以下Python堆栈： 火炬 1.4.0 麻木的学习scipy h5py 参数解析操作系统时间警告 用法 1. 对于 GCN 和 GCNSP 模型： 1.1 多站点池化分类请在Linux终端运行： python train_fmridata_MDD_simple.py --method=GCNSP --train_or_test=train --datadir=${datapath} --pretrain_dir=${pretrain_path} --cuda=0 其中，--method 表示使用的模型（GCN 或 GCNSP）。 --train_or_test 表示从头开始训练，或仅基于我们训练过的模型进行测试。 --datadir 是功能连接数据所在的目录。 --pretain_dir 是训练好的模型所在的目录'。 --cuda 表

springboot 基于mybatis plus,实现的多租户系统,实现方式为,共享数据库,共享数据表

Huawei_Qualcomm_Platform_Bootloader-Fastboot_Multi-Download-1.0.0.2

graph上的多视图表示对比学习

使用 SparkSQL 导入、分区和查询 AIS 数据 这个基于的项目由多个容器组成，用于实现数据的导入、分区和查询。 解析原始 CSV AIS 数据，并根据广播时间戳，将记录以hdfs:///yyyy/mm/dd/ais.csv的形式放入多个路径中，其中yyyy为年份， mm为月和dd是日。 HDFS 由它自己的 docker 容器提供服务。 外部表映射到这些 HDFS 路径上，以便可以使用查询 AIS 记录。 后者使用在同一个 HDFS 容器中执行，并作为公开。 Hive 位于数据库中，并从其自己的容器中提供服务。 临时导入过程在另一个容器中执行，该容器从映射到主机文件系统的卷中读取数据。 记录根据其数据/时间字段进行解析和分区，并使用多输出写入器写入 HDFS。 最后， 用于使用 Hive Server 2 节俭协议通过查询和呈现数据。 我在 Mac 上使用来启动这个项目。 提示

Access to the synapse multi-organ dataset: 1. Sign up in the [official Synapse website](https://www.synapse.org/#!Synapse:syn3193805/wiki/) and download the dataset. Convert them to numpy format, clip the images within [-125, 275], normalize each 3D image to [0, 1], and extract 2D slices from 3D volume for training cases while keeping the 3D volume in h5 format for testing cases.

A_Dynamic_Network_Simulation_Model_Based_on_Multi-Agent_Systems,希望对大家有用