污染水文地质活动 欢迎来到“污染物水文地质建模活动”维基页面。 该页面提供了该课程每个模块中涵盖的不同活动的概述和目录。 这些活动的编写和组织旨在使它们成为有兴趣的人的资源,即使您不参加威斯康星大学麦迪逊分校的GEOSCI / GEOENG 629,也有兴趣进一步了解如何定量描述污染物的迁移。 目录 介绍 在运行这些活动之前,您需要在工作站上设置Python和MODFLOW。 前两个笔记本提供了安装说明,并介绍了我们将在Python中使用的一些常见操作和功能。 -此笔记本提供了安装Python,MODFLOW和设置FloPy的链接。 -本笔记本将介绍解决问题,构建模型和绘制结果所需的Python语法和基本操作。 保守溶质传输模块 在第一个模块中,我们介绍了多Kong介质中溶质传输的基本概念-对流,分散和扩散。 这些机制用对流扩散方程式进行了数学描述。 该模块中的活动包括用于解决ADE的
2023-03-29 10:49:17 1.82MB JupyterNotebook
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无人驾驶汽车的动手视觉和行为 这是Packt发布的《无人驾驶的代码库。 使用Python 3和OpenCV 4探索视觉感知,车道检测和对象分类 这本书是关于什么的? 这本书将使您对推动自动驾驶汽车革命的技术有深刻的了解。 首先,您所需要的只是计算机视觉和Python的基础知识。 本书涵盖以下激动人心的功能: 了解如何执行相机校准 熟悉使用OpenCV在自动驾驶汽车中进行车道检测的工作原理 通过在视频游戏模拟器中自动驾驶来探索行为克隆 掌握使用激光雷达的技巧 探索如何配置自动驾驶仪的控件 使用对象检测和语义分割来定位车道,汽车和行人 编写PID控制器以控制在模拟器中运行的自动驾驶汽车 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: img_threshold = np.zeros_like(chan
2023-03-27 16:36:32 825.36MB JupyterNotebook
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自驾车sp20 2020年Spring,在伯克利加州大学伯克利分校由机器学习教授的自动驾驶汽车贴花。 快速链接: 匿名反馈: : 每周结帐: : //forms.gle/9DfNj87bd9cFiSKh9 群组: : 广场: : Anaconda命令: : 第八周控制理论: 演讲幻灯片: : usp 缩放记录: : 熟悉带有航点的控制回路。 通过3维状态和2维动作实现PID。 探索迭代LQR并为我们的系统选择一个合适的二次成本。 确保您已经安装了diffopt pip install git+http://github.com/brandontrabucco/diffopt.git 看着: 滑梯 演示/周8 / PID_demo.ipynb 硬件/控制/control_loop.py 写进: hw / control / pid.py(
2023-03-27 16:22:54 24.48MB JupyterNotebook
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3DConv_VAE
2023-03-26 21:55:09 89.89MB JupyterNotebook
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Customer-segmentation:用于银行客户细分的无监督机器学习项目
2023-03-25 23:20:46 809KB JupyterNotebook
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酒店特征数据集2021 基于TripAdvisor的酒店推荐数据集,包含70K hotel 。 对于每家酒店,我们收集了以下功能: 酒店名称 国家 街道 地区 星级 住客评分 便利设施 房间特色 房间类型 价格 描述 您可以在上访问数据。 数据集的使用仅限于学术研究目的。 直接下载请点击 #样本 特征 价值 姓名 西坦布尔酒店 评论 优:55,好:0,平均:0,差:0,差:2 便利设施 免费停车,免费高速上网(WiFi),免费早餐,自行车出租,... 房间 隔音客房,空调,用餐区,客房清洁,冰箱,有线电视/卫星电视... 类型 山景,海洋景观,城市景观,新娘套房,非吸烟房,... official_description 我们的酒店位于伊斯坦布尔历史半岛的中心。 海景... 评分 5.0 街道 CayIroglu Sk。 No:26BKüçükAyasofya Mahal
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动漫推荐系统| Python,惊喜,Jupyter 该项目的目标是开发基于协作的动漫推荐器系统,该系统能够基于数据库信息(包括总用户历史记录和评级ID用户反馈)生成个性化的独特和相关动漫推荐列表,数据来源来自Kaggle。 com 。 有两个关联的数据集,评级数据集和动漫数据集。 评分数据集包含来自7,516个用户的7,813,737个评分(评分等级:1-10),涉及12294种动漫,密度为0.92%; 动漫数据集包含有关每个动漫的信息,共有7列(anime_id,名称,类型,类型,剧集,评分和成员)。 我将python和SUPRISE软件包一起使用,并利用定制的内置数据清理和模型评估程序,研究了各种协作过滤(CF)算法,包括基于项目的KNNWithMeans,SVD,共聚和SVDpp。 SVD在基于nDCG(排名准确性指标)为用户推荐相关动漫的排名列表方面表现最好,而又不牺牲太多速
2023-03-24 15:21:58 2.81MB JupyterNotebook
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ATEC_PAY 1. 对数据进行初步的数据分析 2. lgb baseline代码 数据比较大,网速问题,没有上传 本来想好好做下这个比赛,因为暑假实习去的组就是出题的组,所以只能跑路了
2023-03-24 09:53:53 39.56MB JupyterNotebook
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自动作文评分 数据集链接
2023-03-22 18:00:39 13KB JupyterNotebook
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提交Kaggle竞赛“真实与否?NLP与灾难鸣叫”(排名前25%) 挑战链接: : 链接到公共Kaggle笔记本(SVM): : 在此存储库中,您将找到3个笔记本: 一种使用spaCy字向量和SVM的 一种使用BiLSTM的 一种将预训练的BERT用于序列分类 在测试集上,SVM的f1得分达到0.81152,BiLSTM达到0.80,而BERT达到〜0.83 f1得分。
2023-03-20 16:46:11 990KB nlp svm binaryclassification JupyterNotebook
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