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这是一个报表控件包，For Borland Delphi Versions 4,5,6,7.100% 源码. 最后更新日期：2003.4.15

ml_with_django ml_with_django是一个开源模板，用于通过django应用程序提供机器学习模型。 该项目还包含一个基于django-admin的几乎可用于生产环境的管理仪表板。 您仅需几个步骤，即可使用此模板非常快速地开发基于django的ml应用程序。 该项目使用tensorflow 1.8版本，该版本仍然依赖于旧api版本。 更新到当前的tensorflow版本可能会产生不兼容的冲突。 本文件的内容 截屏 图像管理的管理员后端 日志管理 用户和组权限的屏幕截图 设定（TBD） 移至设置。 预安装 python 3.6.5 点子 virtualenv或virtualwrapper 设置管理员用户并开始使用 默认情况下，Django将创建一个本地sqllite.db并将该数据库用于本地开发。 创建一个超级用户帐户，然后启动应用程序： $ m

Encyclopedia of Machine Learning and Data Mining(2nd) 英文无水印pdf 第2版 pdf所有页面使用FoxitReader和PDF-XChangeViewer测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除

图像去模糊 一张照片捕捉到一个难忘的时刻却后来才发现它模糊不清，这真是令人失望。 图像去模糊也可以用作其他应用程序的预处理步骤。 该项目使您可以对图像进行模糊处理。 用法 预先训练的权重和使用的模型存储在存储库中。 您可以直接加载它们并运行Demo.ipynb中显示的去模糊处理 如果要从头训练模型，则训练脚本位于deblur.py中 模型 使用了具有3个卷积层的CNN模型。 训练集包括4000张大小为96x96的模糊图像，目标集由相应的清晰图像组成。 实际的去模糊是在尺寸为32x32的较小色块上学习的。 在预测期间，可以一次从32x32的色块中预测出清晰的色块。 样品 水果： 伦娜：

TensorFlow中的深度学习模型 该存储库包含使用实现几种深度学习模型的jupyter笔记本。 每个笔记本均包含有关每种型号的详细说明，希望可以简化所有步骤。 笔记本在Python 3.6，Tensorflow 1.8中运行 楷模：

超带宽 改编自使用Hyperband调整超参数的代码。 defs/ - functions and search space definitions for various classifiers defs_regression/ - the same for regression models common_defs.py - imports and definitions shared by defs files hyperband.py - from hyperband import Hyperband load_data.py - classification defs import data from this file load_data_regression.py - regression defs import data from this file main.py - a complete example for classification main_regression.py - the same, for regression main_simple.py -

一般的 该存储库提供了代码和示例，用于生成最接近的反事实说明和最少的后续干预措施。 支持以下论文： （4c691b4 @ ） （9387e6c @ ） 代码先决条件 第一的， $ git clone https://github.com/amirhk/mace.git $ pip install virtualenv $ cd mace $ virtualenv -p python3 _venv $ source _venv/bin/activate $ pip install -r pip_requirements.txt $ pysmt-install --z3 --confirm-agreement 然后参考 $ python batchTest.py --help 并运行如下 $ python batchTest.py -d * dataset * -m * mod

PyTextGCN 对TextGCN的重新实现。 此实现使用Cython进行文本到图形的转换，因此速度相当快。 图形和GCN基于库。 要求 该项目的构建具有： 的Python 3.8.5 Cython 0.29.21 CUDA 10.2（GPU支持可选） scikit学习0.23.2 pytorch 1.7.0 火炬几何1.6.3 海湾合作委员会9.3.0 nltk 3.5 scipy 1.5.2 至少Text2Graph模块也应该与这些库的其他版本一起使用。 安装 cython编译可以从项目的根目录执行： cd textgcn/lib/clib && python setup.py build_ext --inplace 用法 要从称为X的字符串列表（每个字符串包含一个文档的文本）中计算出图形，请创建名为y的标签列表以及测试索引test_idx的列表，只需运行：

机器学习的时间序列预测 一组预测时间序列的不同机器学习模型，具体来说是给定货币图表和目标的市场价格。 要求 必需的依赖项： numpy 。 其他依赖项是可选的，但是为了使最终模型更多样化，建议安装以下软件包： tensorflow ， xgboost 。 经过python版本测试：2.7.14、3.6.0。 取得资料 有一个内置的数据提供程序，可以从获取数据。 目前，所有模型都已通过加密货币图表进行了测试。 提取的数据格式是标准安全性：日期，最高，最低，打开，关闭，交易量，报价量，weightedAverage。 但是模型与特定的时间序列特征无关，并且可以使用这些特征的子集或超集进行训练。 要获取数据， 从根目录运行脚本： # Fetches the default tickers: BTC_ETH, BTC_LTC, BTC_XRP, BTC_ZEC for all time periods. $ ./run_fetch.py 默认情况下，将提取Poloniex中所有可用时间段（天，4h，2h，30m，15m，5m）的数据，并将其存储在_data目录中。 您可以通过命令行参