反丘比特 小键盘控制的游戏。这是一种反情人节。 （我的第一款游戏！）在 Processing 中制作。 灵感来自邪恶的前男友。 咳嗽

LIME-Text_Data 在文本数据上实现LIME（本地可解释模型不可知的解释）。 这有助于直观地解释为什么模型预测了预测的内容。 笔记本使用简单的分类任务突出显示做出预测的贡献者（请参见下文）： 了解更多信息并了解其下的功能 阅读： :

手动编译后的processing sound库， 解压后放在Documents/Processing/libraries目录下，或放入/Applications/Processing.app/Contents/Java/modes/java/libraries中。 重启processing就可以引用。

Paperback: 400 pages Publisher: Morgan Kaufmann; 2 edition (June 23, 2009) Language: English ISBN-10: 1558606238 ISBN-13: 978-1558606234

CYK解析器 这是用Python 3编写的简单的无上下文语法分析器。它包含一个转换器，可将无上下文语法转换为chomsky普通形式。 但是，该转换器无法处理epsilon生产。 对于实际解析，使用Cocke-Younger-Kasamai算法。 该代码无论如何都不是完美的，也不应该做到。 随意在自己的项目中使用任何代码。 用法 作为独立程序 要运行解析器，需要安装Python 3.6 。 文件“ GrammarConverter.py”需要位于同一目录中，或者位于Python寻找要包含的模块的目录中。 该程序可以在同一目录中作为模块（ python3 -m Parser ）运行，也可以作为常

LombScargle.jl 文献资料 建立状态 代码覆盖率 介绍 LombScargle.jl是一个软件包，用于使用对周期信号的进行快速多线程估计。 提供工具以执行信号频谱分析的另一个Julia软件包是 ，但其方法要求信号在等间隔的时间进行采样。 相反，Lomb–Scargle周期图还使您能够分析采样数据不均匀的情况，这在天文学中是相当普遍的情况，在该领域中，此周期图被广泛使用。 以下文件报告了此软件包中使用的算法： Press，WH，Rybicki，GB 1989，ApJ，338，277（URL： ://dx.doi.org/10.1086/167197，Bibcode： :

:warning_selector: 请使用。 该存储库不再维护！ 吡拉德 Python雷达数据处理 什么是派拉德？ Pyrad是由MeteoSwiss开发的实时数据处理框架。 该框架旨在离线和实时处理和可视化来自单个天气雷达以及笛卡尔合成笛卡尔产品的极地数据。 它是用Python语言编写的。 该框架受版本控制，并且基于文档字符串自动生成文档。 它能够从瑞士的所有天气雷达中获取数据，即运行中的MeteoSwiss C波段rad4alp雷达网络，MeteoSwiss X波段DX50雷达和EPFL MXPol雷达以及OPERA文件格式的雷达数据。 此外，它可以提取C / FRadial和NEXRAD 2级文件。 处理流程由3

为内窥镜伪影检测和分割 (EAD2020) 挑战提出的框架的实施 - 检测任务 挑战： : 我们的方法在人工制品检测任务中排名。 首先，最好阅读论文以了解一般框架： 可以在获取已安装 PyTorch 和 Detectron2 环境的 Docker 映像 本工作中使用的对象检测模型（Faster RCNN、Cascade RCNN 和 RetinaNet）基于构建 Ensemble and Test Time Augmentation改编自 对于引用，请使用以下 BibTeX 条目 @inproceedings { polat2020endoscopic , title = { Endoscopic Artefact Detection with Ensemble of Deep Neural Networks and False Positive Elimination.

亲测对processing 3.x适用。。

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