我们将看到如何使用dlib从图像中提取人脸嵌入并将其可视化。 在python笔记本中运行代码以生成嵌入。 #Run下面的命令以可视化tensboard。 将logdir路径替换为您的自定义路径 tensorboard --logdir = /用户/ anshu / meet-up / internship / recognition / face-embeddings / embeddings-logs / --port = 6006

用Python进行Ansys数据分析 分析从Ansys仿真中提取的数据。

产品推荐系统 基于深层兴趣网络和CTR预测基本模型的产品推荐系统使用Amazon Review数据。

个人项目 从基本python到数据清理再到分类再到生成图像以及对图像和接下来的单词进行分类。 该存储库包含小型项目，该小型项目已包含所有上述领域的小型实现。 这进一步加强了对 自然语言处理和深度学习 情感分析-情感分析是指使用自然语言处理，文本分析，计算语言学和生物统计学来系统地识别，提取，量化和研究情感状态和主观信息 文本摘要-自动摘要是一种在计算上缩短一组数据的过程，以创建一个表示原始内容中最重要或相关信息的子集。 除了文本之外，还可以总结图像和视频。 文本分析（数据清理和可视化）-一种理解单词细微差别的新颖方法 信息检索-信息检索是从这些资源的集合中获取与信息需求相关的信息系统资源的过程。 搜索可以基于全文索引或其他基于内容的索引。 简历匹配和编辑（2个不同的笔记本）-一种机器学习方法，可通过简历和职位描述匹配来增加击败ATS系统的机会，并最终达到80％以上的匹配率以确定第一轮

FB_Quadriga 这是用于Quadriga仿真的代码存储库。 要运行提供的代码，请确保您具有Quadriga设置，并且MATLAB能够找到Quadriga代码。 您可以下载Quadriga。 您需要在此存储库中用power_map.m替换quadriga_src/@qd_layout/power_map.m。 这只是返回构建器对象，但对于统计一致性至关重要。 此外，以下python要求是必需的： Python> = 3.5 大熊猫 脾气暴躁的 Matplotlib utm 使用 安装依赖项后，打开initialize_sim.m文件并选择下倾角和发射功率的参数。 然后保存它并在Matlab中打开power_map_and_path.m并运行它以生成仿真数据。 运行模拟的平均时间通常为1-24小时左右，具体取决于您的分辨率，因此请进行相应的计划。 参见表中的一些估计时间。

学习算法和定量交易的A到Z :registered:利用Quantra是QuantInsti电子学习门户:registered:，专门从事算法和量化交易。 Quantra提供最佳的自定进度课程，包括视频，音频，演示，多项选择题和高度互动的练习。 | | | | 在Python 2.7版上制作 目录 关于课程 （回到顶部） 本课程涵盖五种期权交易策略的基本概念，练习和实际实施。 它包含视频，电子书，MCQ，iPython笔记本文档和交互式编码练习的组合，以增强您的学习体验。 我在这门课程中学到什么 期权交易基础 编写并分析看跌期权和看涨期权的收益 了解波动率在期权交易中如何起重要作用，以及如何在python中编码历史波动率 应用各种类型的期权交易策略，例如增量交易，对冲和中性策略 用Python编写这些策略的收益 想知道更多？ 在这里查看课程。 知道你的选择 （回到顶部） 本节简要讨论了交易者可用的各种选项。 本节还包含用

马氏距离异常检测 马氏距离用于多变量异常检测的实现。 此仓库包含使用数据组件之间的马氏距离在多变量数据中创建阈值异常检测的功能。 点安装-i mahala-ad 改编自： :

深度学习课程 我在研究生深度学习课程中所做的实际作业和项目。 课程连结： :

肺炎的预测 使用迁移学习预测肺炎（计算机视觉） Inception v3是一种广泛使用的图像识别模型，已显示在ImageNet数据集上达到了78.1％以上的精度。 该模型是多年来由多个研究人员提出的许多想法的集合。 它基于原始论文：Szegedy等人的“重新思考计算机视觉的初始架构”。 al。 该模型本身由对称和不对称的构建块组成，包括卷积，平均池，最大池，连接，丢失和完全连接的层。 Batchnorm在整个模型中得到广泛使用，并应用于激活输入。 损耗是通过Softmax计算的。 我们已经对模型进行了微调，以使其可以用于2个新的不同类的分类。 记住要安装requirements.txt

使用SNOWPACK和Alpine3D在南极西部冰盖上进行分布式表面质量平衡建模 指示 将存储库克隆到高性能计算环境中，即从头开始。 git clone https://github.com/EricKeenan/SNOWPACK_WAIS.git 按照doc/compile_SNOWPACK.md的指示编译并安装MeteoIO，SNOWPACK和Alpine-3D。 Alpine-3D输入 如果输入文件（例如，大气强迫，地形模型和初始雪属性）已经存在：通过导航到setup目录并将输入复制到计算环境中并执行 bash copy_input.sh 其他：按照doc/input_files.md的指示创建输入文件 发射Alpine-3D 配置slurm设置，并设置重启标志Y或N在job.sbatch 。 确保您不在conda环境中。 conda deactivate sbatch jo