通过使用虚幻引擎4构建游戏学习C ++-第二版 这是Packt发行的《 来的代码库 。 使用C ++和UE4学习3D游戏开发的初学者指南 这本书是关于什么的？ 学习使用C ++编程需要一些认真的动力。 虚幻引擎4（UE4）是一个功能强大的C ++引擎，具有用于创建AAA工作室一流，令人兴奋的游戏的全部功能，这使其成为学习C ++ 17的有趣方式。 本书涵盖以下激动人心的功能： 学习C ++的基础知识以及基本的UE4编辑 了解有关UE4编辑器的方法以及在引擎中使用C ++和蓝图的基础知识 了解如何使用基本的C ++容器和数据结构来存储游戏数据 创建玩家，NPC和怪物 使用UE4 UMG UI系统向用户提供信息 如果您觉得这本书适合您，请立即获取！ 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 例如，Chapter02。 该代码将如下所示： #include u

deep-learning-from-scratch, 『ゼロから作る Deep Learning』のリポジトリ

用于无监督图像分类和分割的不变信息聚类该存储库包含IIC论文的PyTorch代码。 IIC是一种无监督的聚类目标，它可以将神经网络训练为无监督的图像分类和分割的图像不变信息聚类。此存储库包含IIC论文的PyTorch代码。 IIC是一种无监督的聚类目标，它以最先进的语义准确性将神经网络训练为没有标签的图像分类器和分段器。 我们在无监督的STL10（ImageNet的无监督变体），CIFAR10，CIFAR20，MNIST，COCO-Stuff-3，COCO-Stuff，Potsdam-3，Potsdam和有监督/半监督的记录上设置了9条最新记录

曲波-NN 9个问题及其各自的QUBO矩阵。 QUBO矩阵用于将优化问题描述为矩阵，以便量子退火器（例如D-Wave QA）可以解决该问题。 现在，这些矩阵是一个非常有趣的构造。因此，出现了一些问题： 是否可以根据QUBO矩阵对问题类别进行分类？ 自动编码QUBO矩阵时，要权衡些什么呢，也就是说，在解决方案质量显着下降之前，还能走多远？ 让我们找出答案。 项目结构 文件 目的 nn / 包含神经网络模型。 问题/ 包含针对特定问题（例如3SAT或TSP）的生成器和评估器。 曲/ 将包含通用QUBO库。 数据集/ 包含生成的数据集。 楷模/ 包含训练有素的模型。 config.py 配置（json）处理。 main.py 主入口点。 pipe.py 在QUBO矩阵上对NN进行端到端训练和测试。 Simulations.json 所有实验和配置。

Beginning Machine Learning in iOS_ CoreML Framework 1st Edition.Pdf

BMI健康状况预测 数据可视化和机器学习来预测健康状况（BMI：体重指数） 随机森林分类 该数据集取自 。 描述 性别：男/女 高度：数（厘米） 重量：数量（千克） 索引：0-极度弱1-极度2-正常3-超重4-肥胖5-极度肥胖 kaggle笔记本内核可在找到。

Maleria检测Web应用程序 通过使用疟疾寄生虫图像数据集建立了该储存库，以对马氏体细胞进行分类。 由于文件大小，当前无法使用。 很快，我将其部署在云上并更新Web应用程序的链接 感染细胞 正常细胞

该项目是我们CVPR2019文件“用于人体姿势估计的深层高分辨率表示学习”的正式实现。用于人体姿势估计的深层高分辨率表示学习（CVPR 2019）新闻[2020/03/13] TPAMI：用于视觉识别的深度高分辨率表示学习。 它包括更多的HRNet应用程序，并且提供了以下代码：语义分割，异物检测，面部标志检测和图像分类。 [2020/02/01]我们为HRNet添加了演示代码。 感谢Alex Simes。 用于显示姿态估计结果的可视化代码

TenSEAL TenSEAL是一个基于构建的用于在张量上进行同态加密操作的库。 它通过Python API提供了易用性，同时通过使用C ++实现大多数操作来保持效率。 产品特点 :key: 使用BFV对整数向量进行加密/解密 :old_key_selector: 使用CKKS对实数向量进行加密/解密 :fire: 加密加密矢量和加密普通矢量的逐元素加法，减法和乘法 :cyclone: 点积和向量矩阵乘法 :high_voltage: 在tenseal.sealapi下完成SEAL API 用法 我们展示了加密数据的基本操作，有关机器学习应用程序的更高级用法，请参见我们的 import tenseal as ts # Setup TenSEAL context context = ts . context ( ts . SCHEME_TYPE . CKKS , poly_modulus_degree = 8192 , coeff_mod_bit_sizes = [ 60 , 40 , 40 , 60 ]

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