美国运输模式 US-Transporation是我们数据集的名称，其中包含来自13个以上用户的传感器数据。 鉴于文献中缺乏针对TMD的通用基准，我们通过一个简单的Android应用程序收集了一大套属于不同主题的度量。 我们公开发布数据集，以便其他研究人员可以从中受益，以进行进一步的改进和提高研究的可重复性。 我们的数据集是由不同性别，年龄和职业的人构建的。 此外，我们不对应用程序的使用施加任何限制，因此，每个用户都记录自己习惯执行该操作的数据，以便评估现实世界的状况。 除了可下载的数据集之外，在此页面中，您还可以找到Python的代码以提取特征，并建立机器学习模型以进行预测。 您可以在找到有关数据集和我们的工作的更多信息。 如果对您的研究有所帮助，请在您的出版物中引用以下论文： @article{carpineti18, Author = {Claudia Carpineti,

斯坦福大学吴恩达2014机器学习个人笔记完整版v5.3-A4打印版

RegNet 介绍 在这项工作中，我们提出了一种通过学习方法来解决非刚性图像配准的方法，而不是通过对预定义的相异性度量进行迭代优化来解决。 我们设计了卷积神经网络（CNN）架构，与所有其他工作相反，该架构直接从一对输入图像中估计位移矢量场（DVF）。 提议的RegNet使用大量的人工生成的DVF进行了训练，没有明确定义相异性度量标准，并且以多种比例集成了图像内容，从而为网络配备了上下文信息。 在测试时，与当前的迭代方法相反，非刚性配准是一次完成的。 引文 [1] ， ， ， ， ， ， 和 ，2019年。。 arXiv预印本arXiv：1908.10235。 [2] ， ， ， ， IvanaIšgum和Marius Staring ，2017年9月。 使用多尺度3D卷积神经网络进行非刚性图像配准。 在医学图像计算和计算机辅助干预国际会议上（第232-239页）。 湛

20个新闻组文本分类 本笔记本包含使用数据集、使用和库的文本分类实现，以及使用库的一些模型解释。 本笔记本随附的博客文章：

Data Mining - Practical Machine Learning Tools and Techniques (3rd Ed)

:pie: 图像背景删除工具 :pie: 使用神经网络从图像中去除背景的工具 :page_facing_up: 描述： 该程序从照片中删除背景 :fireworks: 特征： 在PyTorch上增加了对新神经网络（ ， ）的支持 显着改善输出图像质量 通过添加了GUI 兼容Tensorflow 2.0 所有型号都支持在视频卡和处理器上进行处理 tqdm进度栏 该程序有很多图像预处理和后处理方法，可让您根据需要配置图像处理的质量和速度 从图像中删除背景而不会降低图像分辨率 该脚本不仅可以处理单个文件，还可以处理输入文件夹中的所有图像并将它们以相同的名称保存在输出文件夹中 通过此实现了对神经网络的支持，并改善了其工作结果 :umbrella_on_ground: 自己在上尝试该程

金字塔形卷积 这是我们的论文的PyTorch实现。 （请注意，这是ImageNet上图像识别的代码。有关语义图像分割/解析的信息，请参见以下存储库： : ） 在ImageNet上训练的模型可以在找到。 PyConv能够提供比基线更高的识别能力（有关详细信息，请参见）。 ImageNet上的准确性（使用默认培训设置）： 网络 50层 101层 152层 ResNet 76.12％（ ） 78.00％（ ） 78.45％（ ） PyConvHGResNet 78.48 ％（ ） 79.22 ％（ ） 79.36 ％（ ） PyConvResNet 77.88 ％（ ） 79.01 ％（ ） 79.52 ％（ ） 使用更复杂的训练设置（例如，使用附加数据增强（CutMix），将bach大小增加到1024，学习率0.4，余弦调度程序超过300个纪元以及使用混合精度来加

金宝血透机AK98操作手册 Before you get started Machine Description ....

DQN-雅达利 深度Q网络实现。 实施从论文《和得出。 结果 游戏视频-DQN Nature Paper 每集奖励 实施摘要 DQN自然架构实施 输入：84×84×4图像（使用历史记录的最后4帧） 转换层1：32个8×8滤光片，步幅为4 转换层2：64个4×4步幅的滤镜 转换层3：64个3×3滤光片，步幅为1 完全连接1：完全连接，由256个整流器单元组成 输出：完全连接的线性层，每个有效动作均具有单个输出。 DQN Neurips架构实施 输入：84×84×4图像（使用历史记录的最后4帧） 转换层1：16个8×8滤光片，步幅为4 转换层2：32个4×4步幅的滤镜 完全连接1：完全连接，由256个整流器单元组成 输出：完全连接的线性层，每个有效动作均具有单个输出。 其他参数 优化器：RMSProp 批量大小：32 电子贪婪：0.1 怎么跑 创建一个新环境 例子： conda

MixHop和N-GCN ⠀ PyTorch实现的“ MixHop：通过稀疏邻域混合进行的高阶图卷积体系结构”（ICML 2019）和“一个高阶图卷积层”（NeurIPS 2018）。 抽象 最近的方法通过近似图拉普拉斯算子的本征基，将卷积层从欧几里得域推广到图结构数据。 Kipf＆Welling的计算效率高且使用广泛的Graph ConvNet过度简化了逼近度，有效地将图形卷积呈现为邻域平均算子。 这种简化限制了模型学习三角算子（图拉普拉斯算子的前提）的作用。 在这项工作中，我们提出了一个新的图卷积层，该层混合了邻接矩阵的多种幂，从而使它能够学习增量算子。 我们的层展现出与GCN相同的内