EAkit 实体对齐工具包（EAkit），是许多实体对齐算法的轻量级，易于使用且高度可扩展的PyTorch实现。 算法列表来自 。 目录 设计 我们对现有的实体对齐算法进行排序并对其组成进行模块化，然后将抽象结构定义为1 Encoder-N Decoder（s） ，其中将不同的模块视为不同编码器和解码器的特定实现，以恢复算法的结构。 组织 ./EAkit ├── README.md # Doc of EAkit ├── _runs # Tensorboard log dir ├── data # Datasets. (unzip data.zip) │   └── DBP15K ├── examples

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基于SSM框架的校园论坛系统的设计与实现（毕业设计） 论坛的所有基本功能都已实现，界面友好，功能强大。 功能描述：高校内部的一个信息交流和学习的一个平台，后台数据库使用mysql，前台使用JSP实现。普通用户注册登录、发表帖子、阅览帖子、留言回复、帖子评论、修改个人信息等功能；管理员具有管理用户、管理帖子、帖子置顶、发布公告等功能。 关于该毕设其他信息请加QQ：215021952

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Quine-McCluskey算法 从计算机完全上传 Quine–McCluskey算法在C，C ++和C＃中的实现 用于最小化布尔函数的方法 功能与Karnaugh映射相同，但在计算机算法中使用时效率更高 还提供了确定性的方法来检查布尔函数的最小形式 待办事项-Python 这是另一个很好的实现，可以理解它

对抗性例子 PyTorch实施以下算法： 快速梯度符号法（FGSM）[1] 基本迭代方法（BIM）[2] 傻瓜[3] 先决条件 的Python 3.5.2 PyTorch 0.4.0 火炬视觉0.2.1 NumPy 1.14.3 用法 $ python main.py 数据集 结果 干净的 标签：0 标签：1 标签：2 标签：3 标签：4 标签：5 标签：6 标签：7 标签：8 标签：9 FGSM（eps = 0.15） 标签：2 标签：8 标签：1 标签：2 标签：9 标签：3 标签：5 标签：2 标签：1 标签：7 BIM（eps = 0.15，eps_iter = 0.01，n_iter = 50） 标签：7 标签：8 标签：3 标签：2 标签：9 标签：3 标签：5 标签：2 标签：1 标签：7

SAC 使用Tensorflow的Soft Actor-Critic实现。 要求 Python3 依存关系 张量流 健身房[atari] 的OpenCVPython的 git + 用法 训练 $ python train.py [--render] 玩 $ python train.py [--render] [--load {path of models}] --demo 执行 这受到以下项目的启发。

Cuda K-Means 图像聚类算法由 Andrea Toscano, Università degli Studi di Milano (Informatica) 在 NVidia Cuda 中实现。 这个小项目展示了如何实现应用于图像的 K-Means 聚类算法以减少其颜色。 一些预处理是使用 python 脚本计算的，以便以更好的方式表示图像并轻松找到适合算法的初始质心。 在 Cuda K-Means 例程中涉及全局内存和常量内存。 未来的工作还将包括包含整个图片的纹理内存，从而提高算法的性能。

这是yiqing对选择性搜索算法的实现 一种使用方法 是运行demo.m文件，它将对单个图像执行选择性搜索 另一种使用方式 是运行testAllPicturesInDirectory.m文件，它将对目录中的所有图像执行选择性搜索，结果也会写入同一目录 原纸 原始算法可在找到 但是matlab中的原始实现是部分加密的，所以我自己实现了

像素级对比学习 在Pytorch的论文提出了像素级对比学习的实现。 除了在像素级别进行对比学习之外，在线网络还将像素级别表示形式传递给像素传播模块，并向目标网络施加相似度损失。 他们在细分任务中击败了所有以前的非监督和监督方法。 安装 $ pip install pixel-level-contrastive-learning 用法 下面是一个示例，说明了如何使用该框架进行Resnet的自我监督训练，并获取第4层（8 x 8个“像素”）的输出。 import torch from pixel_level_contrastive_learning import PixelCL from torchvision import models from tqdm import tqdm resnet = models . resnet50 ( pretrained = True ) learn