共有两个数据集和一个源码文件（有问题可联系博主） 基于随机森林和XGBoost的肥胖风险多类别预测系统是一个利用机器学习算法对个体肥胖风险进行精准分类的先进工具。在现代社会，肥胖已成为影响人类健康的重要因素之一，与多种慢性疾病密切相关。因此，开发一个能够准确预测肥胖风险的模型具有重要的现实意义。 该系统采用随机森林和XGBoost两种集成学习算法，通过整合多个决策树或弱学习器的预测结果，实现了对肥胖风险的多类别预测。随机森林通过随机抽样和特征选择构建多棵决策树，利用多数投票原则得出最终预测结果；而XGBoost则通过梯度提升算法优化目标函数，不断迭代生成新的弱学习器，并将它们的预测结果加权求和，得到最终的预测值。 数据集方面，系统采用了包含多个特征（如年龄、性别、身高、体重、生活方式等）和肥胖风险类别标签的数据集。通过对这些数据进行预处理和特征工程，系统能够提取出与肥胖风险密切相关的关键信息，为模型训练提供有力的数据支持。 在源码实现方面，系统采用了Python编程语言，并借助了scikit-learn和xgboost等机器学习库。

微笑抽屉 当前版本：1.2.0（ ） 如果您使用此代码或应用程序，请引用《化学信息与建模杂志》上发表的原始论文： ###兼容性支持所有当前版本的主要浏览器，并且已在以下浏览器（版本）上测试了该应用程序： Chrome（68.0.3440.106） Firefox（61.0.1） 边缘（42.17134.167.0） Internet Explorer 11 Safari（10.1.2） SmilesDrawer也应该在所有这些浏览器的较旧版本上运行，如果您在较旧的浏览器上遇到任何问题，请打开一个问题，它将进行测试。 例子 使用光主题的例子可以发现，而另一个则是使用黑暗的主题，可以发现。 SmilesDrawer的颜色是完全可配置的。 显示来自不同数据库的分子的示例： 实验室 在这里可以找到一个非常简单的JSFiddle示例。 此示例显示SmilesDrawer.app

详细讲解了旋度与散度，看完之后概念上清楚了许多

卡尔曼滤波

fbx查看器 屏幕截图 用法 先决条件 武尔坎 该查看器要求Vulkan在计算机上可用。 关于Vulkan，请参见此页面： 。 作业系统 开发人员在Linux机器上测试了查看器。 该查看器未在Mac和Windows上进行测试。 如果您的平台上发生了一些问题，请随时报告。 推荐资源 用作测试文件。 使用这些FBX文件，查看器运行良好（可能不太理想）。 运行查看器 运行以下命令： $ cargo run -- PATH_TO_FBX_FILE.fbx 对于想调试的人： $ RUST_LOG=fbx_viewer=trace RUST_BACKTRACE=1 VK_INSTANCE_LAYERS=VK_LAYER_LUNARG_standard_validation cargo run -- PATH_TO_FBX_FILE.fbx 移动相机 移动 0 ：重设相机位置。 W

项目描述请参见：https://handsome-man.blog.csdn.net/article/details/116572729 通过使用图像形心和质心计算某种皮肤细胞图像形心的例子理解图像形心和质心的应用方法。 项目可直接运行~

模型加载工具，包括打开fbx文件，动态加载和显示

包括了用于将VOC格式标签转化为yolo格式标签的python脚本，生成训练集、验证集和测试集的python脚本，YOLOv8配置文件，以及训练所有子集的python脚本

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使用说明 分对话系统和机器翻译两部分 data为数据集 model为训练的模型 translation文件夹下又分了Seq2Seq和transformer两个模型，大家按需查看使用 以transformer文件夹为例，attention.py主要实现了注意力机制，transformer.py实现了transformer的主体架构，data.py为数据的预处理以及生成了词典、dataset、dataloader，readdata.py运行可以查看数据形状，train.py为训练模型，predict.py为预测，config.py为一些参数的定义。 transformer机器翻译的模型是用cuda:1训练的，如果要使用可能需要修改代码 如：gpu->cpu，即在CPU上使用 torch.load('trans_encoder.mdl', map_location= lambda storage, loc: storage) torch.load('trans_decoder.mdl', map_location= lambda storage, loc: storage)