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Flask_App 这是用Flask制作的Blogging应用-Python webframework ..

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人脸检测的算法 基于python框架

Python光学干涉测量法仿真（pois） 一个python软件包，提供了构建模块，以模拟受大气层观测扰动扰动的地面光学干涉仪的操作。 它是一书的补充材料，它是从用来为本书中许多图形提供数据的代码衍生而来的。 该软件包包括以下功能： 产生模拟的大气湍流波前扰动 使用自适应光学元件纠正这些扰动 结合来自任意数量的望远镜的光束，并进行或不进行空间滤波，以提供复杂的条纹可见性测量。 该代码是按照功能性编程样式编写的（换句话说，在可能的情况下将代码中的“副作用”最小化），以便尝试使其模块化和可扩展。 要求 该模拟器在Python3下运行，并且需要numpy 。 一些测试代码使用astropy来操纵和保存数据表。 安装 在类Unix系统上 pip3 install pois 或如果由于文件权限错误而无法使用，则 sudo pip3 install pois 或者下载并解压缩此存储库的副本，然

发烧 Pysaliency是用于显着性建模的python软件包。 它旨在为显着性建模中使用的传统显着性图以及概率显着性模型提供统一的界面。 Pysaliency可以评估最常用的显着性指标，包括针对显着性图模型的AUC，sAUC，NSS，基于CC图像的KL散度，基于注视的KL散度和SIM，以及概率模型的对数似然度和信息增益。 Pysaliency提供了几个重要的数据集： MIT1003 MIT300 猫2000 多伦多 科勒 艾森 SALICON（2015年和2017年版，每个都具有原始鼠标轨迹和推断出的注解） 战斗机 OSIE NUSEF（带有公共图像的部分） 和一些有影响力的模型： 目的 太阳 ContextAware显着性 BMS GBVS GBVSIttiKoch 贾德 IttiKoch 稀有2012 CovSal 这些模型使用的原始代码通常是matl

StoragetVET 2.0 StorageVET 2.0是一种评估模型，用于分析储能技术以及与储能配对的其他一些能源。 由于其开源的Python框架，该工具可以用作独立模型，也可以与其他电源系统模型集成。 下载可执行环境，并在了解更多信息。 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以进行开发和测试。 有关如何在实时系统上部署项目的注释，请参阅部署。 先决条件和安装 1.为Python 3。**安装 。 2.打开Anaconda提示 3.激活Python 3.6环境 在Linux / Mac上请注意，pip应该与python 3.6安装相关联 pip install virtualenv virtualenv storagevet-venv source storagevet-venv/bin/activate 在Windows上请注意，pip应该与python

pySTEPS-用于短期整体预测系统的Python框架 docs 地位 包裹 社区 什么是pysteps？ Pysteps是一个开源的社区驱动的Python库，用于概率降水临近预报（即短期总体预报系统）。 pysteps的目的是满足两个不同的需求。 首先是为感兴趣的研究人员提供一种模块化的，有据可查的框架，以研究新的方法进行降水的临近预报和随机时空模拟。 第二个目标是为从天气预报员到水文学家的从业人员提供一个高度可配置且易于访问的平台。 pysteps库支持标准的输入/输出文件格式，并实现了几种光流方法以及先进的随机生成器来生成整体临近广播。 此外，它包括用于可视化和后期处理临近预报的工具，以及用于确定性，概率性和邻域预测验证的方法。 运行您的第一个即时广播 使用pysteps来计算和绘制此交互式笔记本在Google Colab中即时播报的推断。 保持联系 您可以在pys

一种基于潜在好友关系和购买关系构建异质信息网络的方法 ，针对不同用户，采用动态采样方式生成用户的潜在好友 RecQ 简介创始人：@Coder-Yu 主要贡献者：@DouTong @Niki666 @HuXiLiFeng @BigPowerZ @flyxu RecQ 是一个用于推荐系统（Python 2.7.x）的 Python 库，其中包含了许多最先进的推荐模型被执行。 为了轻松运行 RecQ（无需一一设置 RecQ 中使用的包），强烈推荐领先的开放数据科学平台 Anaconda。 它集成了 Python 解释器、常用科学计算库（如 Numpy、Pandas 和 Matplotlib）和包管理器。 所有这些都使其成为数据科学研究人员的完美工具。 此外，还可以使用基于 GPU 的深度模型（需要 TensorFlow）。 最新消息 17/09/2019 - 添加了 SIGIR'19 中提出的 NGCF。 13/08/2019 - 添加了 ICDM'19 中提出的 RSGAN。 09/08/2019 - 我们的论文被 ICDM'19 接受为完整的研究论文。 02/20/201

TextAttack是一个Python框架，用于对NLP模型进行对抗性攻击。 TextAttack从四个组件构建攻击：搜索方法，目标函数，转换和约束集。 TextAttack的模块化设计使其可以轻松扩展到新的NLP任务，模型和攻击策略。 TextAttack:octopus:为NLP模型生成对抗性示例文档•关于•设置•用法•设计关于TextAttack是一个Python框架，用于对NLP模型进行对抗性攻击。 TextAttack从四个组件构建攻击：搜索方法，目标函数，转换和约束集。 TextAttack的模块化设计使其可以轻松扩展到新的NLP任务，模型和攻击策略。 TextAttack当前支持对经过分类训练的模型的攻击