XTGeo的测试数据

《 Python手册中的生物信息学》，第二版 这是Packt发行的代码库。 了解如何使用现代Python生物信息学库和应用程序进行计算生物学的前沿研究 这本书是关于什么的？ 生物信息学是一个活跃的研究领域，它使用一系列简单而先进的计算来从生物数据中提取有价值的信息。 本书涵盖了下一代测序，基因组学，宏基因组学，种群遗传学，系统发育学和蛋白质组学。 您将学习现代的编程技术来分析大量的生物学数据。 借助实际示例，您将使用各种Python工具和库来转换，分析和可视化数据集。 本书涵盖以下激动人心的功能： 了解如何处理大型下一代测序（NGS）数据集 使用FASTQ，BAM和VCF格式处理基因组数据集 学习进行序列比较和系统发育重建 使用Protemics数据执行复杂的分析 使用Python与Galaxy服务器进行交互 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

避免体育馆碰撞（ENV：MACA） 这是与以下出版物关联的代码： 期刊版本： M. Everett，Y。Chen和JP How，“具有深度强化学习功能的行人环境中的避碰”，评论， 会议版本： M. Everett，Y。Chen和JP How，“具有深度强化学习的动态决策制定者之间的运动计划”，IEEE / RSJ国际智能机器人和系统会议（IROS），2018年。， 此回购还包含后续论文中针对SA-CADRL论文（此处称为CADRL）的经过培训的政策：Y。Chen，M。Everett，M。Liu和JP How。 “具有深度强化学习功能的社交意识运动计划。” IEEE / RSJ国际智能机器人和系统国际会议（IROS）。 加拿大，不列颠哥伦比亚省，温哥华，2017年9月。 如果您想培训我们的GA3C-CADRL政策，请查看仓库。 关于守则 请参阅！ 如果您认为此代码有用，请考虑引用以下内容

使用LeNet CNN对交通标志进行分类 描述 我们构建了LeNet类型的卷积神经网络模型，并对模型进行训练，以判断给定图片属于43个交通标志中的哪个。 那就是模型确定输入图像是否意味着： 停车标志 或限速30km / h ， 或儿童穿越， ...等 我们为43个交通标志分配了43个不同的整数（或43个规范矢量，大小为43）。 组织 我们首先给出问题陈述并准备data_preparation_pblm_statmnt.ipynb中的数据 我们在modelling.ipynb中进行训练/建模部分 原始数据存储在data / raw中。 处理后的数据存储在数据中/处理后 原始数据集的来源 我们使用的原始数据集包含来自的约51839张免费提供的图像。 J. Stallkamp，M。Schlipsing，J。Salmen和C. Igel。 德国交通标志识别基准测试：多类别分类比赛。 在I

NAO-Robot 使用 Python 在 NAO 机器人中实现声音定位系统。 由 Guy Brown 博士、Ann Nee Lau 和 Laura Craciun 撰写。

评估语义相关性 Semeval 2014 任务 #1 的系统 运行 script.sh，它会训练然后测试并显示结果。 文件 feature_extractor_5.py 提取 train.py 和 test.py 使用的特征 word特征文件（github太大）可以从： :

vic_utils 可变渗透能力 (VIC) 水文模型的预处理/后处理实用程序。

PyFloods 适用于洪水的Python模块