Musl linux 嵌入式 arm 64 gcc 交叉编译工具。musl 是一个全新为 Linux 基本系统实现的标准库。特点是轻量级、快速、简单、免费、标准兼容和安全。
2021-03-23 20:04:59 73.94MB musl arm64 gcc交叉编译工具 Linux
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模仿 在python / Tensorflow中实现选定的逆向强化学习(IRL)算法。 python demo.py 实现的算法 线性逆强化学习(Ng&Russell 2000) 最大熵逆强化学习(Ziebart et al。2008) 最大熵深度逆强化学习(Wulfmeier et al。2015) 已实施MDP和求解器 网格世界2D 网格世界1D 价值迭代 依存关系 python 2.7 cvxopt Tensorflow 0.12.1 matplotlib 线性逆向强化学习 根据Ng和Russell 2000的论文:算法,算法1 $ python linear_irl_
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直接运行脚本Simulation_Script_BER即可得到SCMA与ML两种调制解调方式的BER性能比较。
2021-03-22 10:40:06 12KB SCMA ML BER性能比较 调制
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不同ML算法的基准测试在Criteo 1TB数据集上
2021-03-19 20:18:17 935KB Python开发-机器学习
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github_folder:Python,ML,DL
2021-03-19 18:10:22 7.36MB JupyterNotebook
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索雷博器件zemax文件
2021-03-19 13:06:25 6KB zemax 器件
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PSF ERAU寄养项目 对PSF数据进行更多的ML建模,并开发基于案例数据的儿童风险预测应用程序。 这是记录的PSF项目的延续。 在处理了很多数据之后,我决定采用一种更狭窄的方法来构建分类模型,以预测超过1个被删除的“圆形”案例。 这将意味着该孩子已被多次搬迁,而不是简单地有很多安置的情况(寄养到集体住所或其他地方)。 最初与提供此数据的公司合作时,数据科学家研究的目标之一是预测这些删除。 在此仓库中,我重做了摄取(使用2019年的新数据),并正在构建准确的分类模型,该模型可以预测孩子的移除次数是否超过1次。 我也想为希望解决这个问题的未来数据科学家很好地记录下来。 机器学习模型 总体目标:输入案例详细信息并输出预测的程序。 一个非常基本的设计。 现在有一种使用开始构建ML模型的简便方法,使用输出的数据框。 尽管名称不同,但该文件与原始存储库中的文件不同! 它已被大量修改。 我还决
2021-03-13 17:09:42 1.44MB JupyterNotebook
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ml_system_design 在此处策划最佳课程,博客和最佳做法
2021-03-13 16:08:30 2KB
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:high_voltage: 伊莱克特拉 :high_voltage: ML供电的停电预测工具 特征 地图实时监控 管理员/用户仪表板 分析城市中的不同区域 分析城市的先前数据 电力委员会的公告 公众反馈 使用的技术堆栈 HTML5 CSS3 Bootstrap4 JavaScript jQuery查询 Django的 Sqlite Google Maps API Google Cloud Platform 贡献准则 :laptop: : 您可以遵循这些准则并做出相应的贡献: 确保您不从外部来源复制代码,因为不会考虑该工作。 严禁抄袭。 您只能处理分配给您的问题。 如果您想为现有代码做出贡献,我们建议您在进行PR之前先创建一个问题,然后将PR链接到该问题。 如果您修改/添加了代码,请在提交之前确保其工作正常。 在函数和类中严格使用驼峰式大小写。 不要更新 。 如何在本地计算机上分叉和运行Elektra :laptop: : 下载并安装P
2021-03-13 16:07:38 6.73MB HTML
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分享在哥伦比亚大学上的机器学习GR5242的作业以及Solutions,希望大家能够通过做这些作业以及参考答案来学习机器学习的知识点。
2021-03-11 19:12:23 2.88MB GR5242 HW4 机器学习 ML