梅林简介 Merlin是用于运行基于机器学习的工作流的工具。 Merlin的目标是使其易于构建,运行和处理认知仿真所需的各种大规模HPC工作流。 本质上,Merlin是一个分布式任务排队系统,旨在允许复杂的HPC工作流扩展到大量的模拟(我们已经在Sierra超级计算机上完成了1亿个)。 您为什么要运行那么多模拟? 成为自己的大数据生成器。 这种大小的数据集可能足够大,可以训练可以模仿您的HPC应用程序的深度神经网络,用于诸如设计优化,不确定性量化和统计实验推断之类的事情。 梅林(Merlin)曾被用于研究惯性约束聚变,极紫外光的产生,结构力学和原子物理学等。 它是如何工作的? 本质上,Merlin通过持久的外部队列服务器协调复杂的工作流,该服务器位于HPC系统外部,但可以与群集上的节点通信。 随着工作在整个生态系统中旋转,这些分配上的工作人员从中央服务器提取工作,该服务器协调您工
2022-03-28 16:14:17 1.94MB workflow machine-learning big-data simulation
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神经机器翻译 这是使用Encoder-Decoder机制以及Attention机制(( )于2016年引入的神经机器翻译的一种实现。Encoder-decoder体系结构通常使用一种编码器,该编码器对将源句子转换成固定长度的向量,解码器根据该向量生成翻译。 本文推测使用固定长度向量是提高此基本编码器-解码器体系结构性能的瓶颈,并建议通过允许模型自动(软)搜索源语句的一部分来扩展此范围。与预测目标词相关,而不必明确地将这些部分形成为一个困难的部分。 编码器: seq2seq网络的编码器是RNN,它为输入句子中的每个单词输出一些值。 对于每个输入字,编码器输出一个向量和一个隐藏状态,并将隐藏状态用于下一个输入字。 解码器: 在最简单的seq2seq解码器中,我们仅使用编码器的最后一个输出。 最后的输出有时称为上下文向量,因为它对整个序列中的上下文进行编码。 该上下文向量用作解码器的初始隐
2022-03-28 11:05:27 5.82MB encoder decoder attention mt
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深入java虚拟机第二版(Inside the java virtual machine second edition) 光盘的源代码
2022-03-27 17:13:53 710KB 深入java虚拟机 2版
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自己做的课后编程练习,都顺利通过了,且有不同解法,对初学的同学不失为一个参考
2022-03-26 15:54:55 44.41MB 机器学习 machine lear 编程作业
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G 代码 Arduino 库 这是一个允许任何机器或机器人由 G 代码控制的库 特征 串行或字符输入 可定制 什么是 G 代码? G-Code 是 3D 打印机和 CNC 用来创建零件的指令。 G-Code 是一组发送给机器控制器执行的指令命令。 位置、进给率和使用的刀具是 G-Code 可以控制的一些项目。 G-Code 可以从计算机发送或保存在 SD 卡上。 为什么要创建这个库? 该库允许任何机器或机器人由 G 代码控制。 它使得使用 CNC 和机器软件进行设置变得快速而容易,并且可以更好地控制通信和命令。 为什么要用这个? 如果您的项目需要计算机控制或一组指令,像这样的库将有助于简化这一过程。 职能 设置 代码(), gcode(void(* CallBack)()), gcode(int numbercommands, commandscallback *commandAr
2022-03-25 19:03:16 24KB robot machine arduino-library cnc
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资金 使用图神经网络和开源资源库检测代码漏洞。这是模型中描述的实现: ,, , ,,,,李立变和,“将基于图的学​​习与自动数据收集相结合以检测代码漏洞” 。 FUNDED是用于构建漏洞检测模型的新颖学习框架,该框架利用图神经网络(GNN)的进步来开发一种新颖的基于图的学​​习方法,以捕获并推理程序的控制,数据和调用依赖性。 2020年11月-该论文被接受! 在线工具和更多数据集可在我们的。 内容 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本,以进行开发和测试。 先决条件 在运行项目之前安装必要的依赖项,SoftWare的一部分与数据预处理有关,而Python库是我们已经测试过的环境。有关更多详细信息,请参考requirements.txt: 软件: Python库: 设置 本节提供了使项目运行的步骤,解释和示例。 1)克隆此仓库 $ git clone git
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本文为您自己的对象检测项目提供了一个很好的起点。
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Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow,最新版本的PDF格式
2022-03-25 11:23:39 39.66MB Machine Learning
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比特币价格预测 预测价格变化的“潜在源模型的贝叶斯回归”方法的实现。 您可以在了解有关该方法的更多信息。 要求 3.5 3.2 安装 确保已安装所有要求并为此项目(可选)。 然后按照安装说明进行操作: $ git clone https://github.com/stavros0/bitcoin-price-prediction.git $ cd bitcoin-price-prediction $ pip install -e . 用法 使用okcoin.py脚本每隔十秒钟从收集市场数据。 请记住,您至少需要721个数据点,以便 。 $ python okcoin.py 有关如何使用模块的信息,请参见 。 仅用于修补和实验,因此不会在屏幕上显示任何内容。 也就是说,您应该修改我的脚本或改为编写自己的脚本。 无论如何,您都必须使用Python。 执照 该项目根据MIT许可条款获得许可。 有关更多信息,请参见。
2022-03-24 13:24:09 8KB python machine-learning bitcoin trading
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Robert C. Martin做了两个自动产生FSM代码的工具,for java和for C++各一个。这个工具的输入是纯文本的状态机描述,自动产生符合State Pattern的代码,这样developer的工作只需要维护状态机的文本描述,没必要冒引入bug的风险去维护code。
2022-03-24 10:01:09 169KB 状态机 state模式
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