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钢冶炼数据处理与成分预测 这是一个pytorch深度学习项目，可识别炼钢的数据处理和组件预测。 钢冶炼中生产数据处理与成分预测的火炬深度学习项目 安装 下载部分数据文件'SteelmakingData' 冶炼数据转炉操作数据表下载： 转炉数据： 放置在： (用户文件夹)/SteelmakingData # 用户文件夹 在 Windows下是'C:\Users\(用户名)'，在Linux下是 '/home/(用户名)' 安装Pytorch和其他依赖： # Python 3.8.5 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch conda install ujson pip install visdom opencv-python imgaug scikit-learn joblib 参数

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Python 属于解释型语言，当程序运行时，是一行一行的解释，并运行，所以调 式代码很方便，开发效率高， 还有龟叔给 Python 定位是任其自由发展、优雅、明确、简单，所以在每个领域 都有建树，所有它有着非常强大的第三方库， 特点： 语法简洁优美，功能强大，标准库与第三方库都非常强大，而且应用领域也非常 广 Python 的优势： 1、Python 易于学习; 2、用少量的代码构建出很多功能;（高效的高级数据结构） 3、Python 拥有最成熟的程序包资源库之一; 4、Python 完全支持面向对象; 5、Python 是跨平台且开源的。 6、动态类型

Python刷题合集-算法编程题.zip是一个包含多个Python算法编程题的压缩文件，旨在帮助学习Python的学生和开发者提高算法和编程能力。 内容概要： 该压缩文件包含多个Python算法编程题，包括经典的数据结构问题、排序算法问题、搜索算法问题、动态规划问题等。每个题目都提供了详细的问题描述和输入输出格式，方便练习者理解和练习。同时，部分题目还提供了参考答案，帮助练习者更好地理解算法思路和实现方法。 适用人群： 该资源适用于学习Python的学生和开发者，特别是对算法和编程有兴趣的人群。通过练习这些题目，可以帮助他们提高编程能力和解决问题的能力，加深对Python语言和算法的理解。 场景目标： 练习和提高：练习者可以通过练习这些题目来提高自己的编程能力和算法水平，加深对Python语言和算法的理解。 面试准备：对于即将参加Python相关岗位面试的求职者，练习这些题目可以帮助他们更好地理解算法和数据结构，提高面试通过率。 课程学习：可以将该资源作为Python课程的辅助教材或参考资料，帮助学生更好地理解和掌握Python语言和算法。

BanglaNotepad：集成了AI的智能记事本，可识别孟加拉语手写体 这是一个正在建设中的项目。 字符识别 当前，这是已启动项目的唯一方面。 它可以识别（大约90-95％-ish精度）单个孟加拉语字母和数字（以及精度降低的特殊混合字母）。 训练数据集 对于数字，我使用了数据集。 对于字母（和特殊的混合字母），我使用了集集。 不幸的是，并不是所有特殊的混合字符都包含在这些数据集中，即使覆盖了所有特殊混合字符，受过训练的模型也不如预期的那样准确，仅仅是因为混合字符往往看起来像它们的父字符一样。 混合字符识别可能需要某种堆叠模型。 训练之前先处理数据。 sigmod功能与适当的参数一起使用可减少图像噪音并突出显示笔触。 注意：此存储库中不包含数据集（感谢您阻止我的100MB以上推送，Github :expressionless_face: ） 模型 到目前为止，该模型已经在Tensorflow下使用Keras进行了训练，使用2隐

介绍 再现代码 结果 内容 src：源代码，包括模型，数据读取器和实用程序 工具：用于运行测试或可视化的主要功能 脚本：用于运行测试或可视化的脚本 其他目录是不言自明的 要求 Python2.7 OpenCV pytorch v0.3.0 联合会 麻木 指示 预训练模型可。 将模型包括在./checkpoints目录中，或在./scripts/test.sh修改变量CHECKPOINT 。 跑步 ./scripts/init_dir.sh 制作必要的目录。 跑步 ./scripts/test.sh 在media目录中的图像上测试模型。 或者，您可以更改./scripts/test.sh的变量IMAGES_DIR以在您自己的图像上进行测试。 以相同的方式运行 ./scripts/visualize.sh 可视化结果。 渲染的图像将保存在./results/imgs 输出格式 采用J

UoM COMP90054自主权AI规划-Pacman项目模板 学生可以使用此存储库来派生自己的存储库，以供团队提交。 您必须私下分叉该存储库，并将名称稍微更改为comp90054-pacman-project- <您的学生编号> 阅读 请按照LMS中的说明进行操作。 的可以在此仓库中找到。 希望您喜欢这个项目！

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