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深层 一个Tensorflow DL框架，用于使用兆碱基规模的DNA序列预测Hi-C染色质相互作用。 描述 该存储库包含核心deepC python代码，R脚本和用于下游分析的功能，以及教程和示例数据的链接。 核心代码在python（v3.5 +）和tensorflow（v1）中实现。 对于下游分析和可视化，我们使用R和自定义函数来处理HiC数据和deepC预测。 要求 python 3.5 + 张量流（tensorflow-gpu） GPU支持对于预测是更可取的，对于培训来说是必不可少的 其他python模块： numpy（v1.16.4或以上） pysam（已通过v0.15.2测试） pybedtools和已安装的兼容版本的bedtools R版本3.4.4 + 套餐： tidyverse（v1.2.1或更高版本） RColorBrewer（v1.1-2或更高版本）

Web-3D-HMI-演示 带有node.js，Three.js和Nodes7的基于Web的3D Roboter动画演示 这是为机器人手臂创建基于Web的3D HMI的演示，可以从S7控制器进行控制。 机器人模型是从Kuka KR300 CAD模型（STEP格式）创建的，该模型使用FreeCAD软件分成了单个部分。 单个零件以OBJ格式导出，以我的经验，在相对较小的文件大小的情况下，可获得最佳效果。 然后，由three.js附带的OBJLoader加载OBJ格式的零件。 从S7程序中读取5个轴中每个轴的设定值。 通过robot.html上的一些Java脚本将旋转到所需的设定点。 可以从Web GUI配置轴跟随设定点的转速。 安装 必需的Javascript模块是通过npm下载并安装的。 在工作目录中调用： npm install 会下载它们并将其中的three.js文件复制到公共目录

数学编辑器 MathEditor 是用 Javascript 和 HTML 开发的 LaTeX、AscciMath 和 MathML 编辑器。 它在网络上或本地独立运行。 它具有许多功能和菜单，可帮助输入方程式并允许其发布和备份。 ##Molded by Adnan Shafique

薪水预测-烧瓶部署 这是一个演示项目，用于详细说明如何使用Flask API在生产环境中部署机器学习模型 先决条件 您必须安装Scikit Learn，Pandas（用于机器学习模型）和Flask（用于API）。 项目结构 该项目包括四个主要部分： model.py-这包含我们的机器学习模型的代码，以预测hiring.csv文件中训练型数据上缺少的员工薪水。 app.py-包含Flask API，这些API通过GUI接收员工详细信息，根据我们的模型计算推定值并返回。 模板-此文件夹包含HTML模板，允许用户输入员工详细信息并显示预测的员工薪水。 运行项目 确保您在项目主目录中。 通过运行以下命令来创建机器学习模型- python model.py 这会将我们模型的序列化版本创建到文件model.pkl中 使用以下命令运行app.py以启动Flask API python app.

echarts-bigScreen echarts学习之数据大屏展示 大屏数据展示 中间地图背景酷炫效果实现 中间地图点位的移动 右侧最后一栏的地图添加可控组件 柱状图数据背景设为数据对应的图片 主题更换

用css实现简单的对话框的样式

窗口应用 与PyQt集成的Flask窗口应用程序

DreamWeaver使用教程，自己做的课件，分享给大家，有想用的拿去~

HTML静态网页设计作业，采用DIV+CSS布局，共有多个页面，首页使用CSS排版比较丰富，色彩鲜明有活力,顶部导航及底部区域背景色为100%宽度。都是给学生定制的都符合学校或者学生考试期末作业的水平,有的有js，有的视频+音乐+flash的等元素的插入。 原生(HTML+CSS+JS),网页作品代码简单,可使用任意HTML编辑软件（如：`Dreamweaver、HBuilder、Vscode 、Sublime 、Webstorm、Text 、Notepad++` 等任意html编辑软件进行运行及修改编辑等操作） HTML5期末考核大作业源码 包含 个人、 美食、 公司、 学校、 旅游、 电商、 宠物、 电器、 茶叶、 家居、 酒店、 舞蹈、 动漫、 服装、 体育、 化妆品、 物流、 环保、 书籍、 婚纱、游戏、 节日、 戒烟、 电影、 摄影、 文化、 家乡、 鲜花、 礼品、 汽车、 其他 可满足大学生网页大作业网页设计作业需求, 喜欢的可以下载! 【查看更多源码地址】：https://blog.csdn.net/bigwhiteshark?type=blog