CBDNet-火炬 CBDNet的非官方PyTorch实施。 更新 2021.04.02：该代码可能存在一些实现错误，请谨慎使用。 拉请求是受欢迎的。 2020.12.04：我们使用新的数据集训练了CBDNet模型。 PSNR（DND基准）：38.06-> 39.63。 快速开始 从下载数据集和预训练的模型。 将文件解压缩到data文件夹和save_model文件夹，如下所示： ~/ data/ SIDD_train/ ... (scene id) Syn_train/ ... (id) DND/ images_srgb/ ... (mat files) ... (mat files) save_model/ checkpoint.pth.tar 训练模型： python tr

matminer是一个用于在材料科学领域进行数据挖掘的库。 网站（包括文档）： : 范例： ： 帮助/支持： ： 资料来源： : 如果您喜欢matminer，也可以尝试使用 。 如果您发现matminer有用，请在您的研究中引用以下论文来鼓励其发展： Ward, L., Dunn, A., Faghaninia, A., Zimmermann, N. E. R., Bajaj, S., Wang, Q., Montoya, J. H., Chen, J., Bystrom, K., Dylla, M., Chard, K., Asta, M., Persson, K., Snyder, G. J., Foster, I., Jain, A., Matminer: An open source toolkit for materials data mining. Comput.

Machine learning is one of the fastest growing areas of computer science, with far-reaching applications. The aim of this textbook is to introduce machine learning, and the algorithmic paradigms it offers, in a principled way. The book provides a theoretical account of the fundamentals underlying machine learning and the mathematical derivations that transform these principles into practical algorithms. Following a presentation of the basics, the book covers a wide array of central topics unaddressed by previous textbooks. These include a discussion of the computational complexity of learning and the concepts of convexity and stability; important algorithmic paradigms including stochastic gradient descent, neural networks, and structured output learning; and emerging theoretical concepts such as the PAC-Bayes approach and compression-based bounds. Designed for advanced undergraduates or beginning graduates, the text makes the fundamentals and algorithms of machine learning accessible to students and non-expert readers in statistics, computer science, mathematics and engineering.

深珊瑚 PyTorch实施的“深层珊瑚：深层域适应的相关对齐”。 B Sun，K Saenko，ECCV 2016' 深度CORAL可以学习一种非线性变换，该变换可以对齐深度神经网络（Deep CORAL）中层激活的相关性。 我的实施结果（任务Amazon->网络摄像头）： 要求 的Python 3 PyTorch 0.2 用法 解压缩dataset/office31.tar.gz中的dataset/office31.tar.gz 运行python3 main.py

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这项工作介绍了 [1] 中提出的 LCI-ELM 的新改进。 新的贡献集中在训练模型对更高维度的“时变”数据的适应性上。 使用C-MAPSS数据集对提出的算法进行了研究[2]。 PSO[3] 和 R-ELM[4] 训练规则被整合到了这个任务中。 拟议算法和用户指南的详细信息可在： https : //www.researchgate.net/publication/337945405_Dynamic_Adaptation_for_Length_Changeable_Weighted_Extreme_Learning_Machine [1] YX Wu、D. Liu 和 H. Jiang，“长度可变增量极限学习机”，J. Comput。 科学技术，卷。 32号3，第 630-643 页，2017 年。 [2] A. Saxena、M. Ieee、K. Goebel、D. Simon 和

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《机器阅读理解：算法与实践》代码 这个代码库提供《机器阅读理解：算法与实践》一书中所有的代码示例。 所有程序基于Python 3。所需要的库文件在requirements.txt中指明。 pip install -r requirements.txt 代码按照章节放置在各个文件夹中。每个程序均可以单独运行，例如: python Chapter_3/3.1.2_CNN_Pooling.py 第六章预训练模型的代码需要安装的大规模模型和代码库均在程序注释中指明。 第七章SDNet的代码统一放置在. 本书的勘误信息在Errata.md中。 更多问题请联系作者朱晨光，邮箱.

描述 该存储库包含一个允许运行流式Web应用程序的docker映像。 它可用于测试应用程序和/或部署到云服务，例如Google Cloud，Heroku，Amazon AWS 运行Docker容器 只需输入以下命令即可运行您的应用程序 docker run -ti --rm aminehy/docker-streamlit-app:latest 当地发展 将工作文件夹安装在容器中 docker run -ti --rm -v $(pwd):/app aminehy/docker-streamlit-app:latest 如果您的主文件名与main.py不同（例如app.py ） docker