#模型结构 model-structure可帮助您基于架构的对象创建模型。 它可以： 设置自定义存储库以创建、更新、获取和删除 获取 Swagger 模型 获取 db-migrate JSON 嵌套对象支持（验证也是！） 在创建、更新或独立之前调用验证 基于 Schema 的自定义异步验证 自定义验证消息，按验证或属性 安装 $ npm install model-structure Model.init(constructor, schema) ; 用于在对象构造函数中绑定原型属性 constructor - 对象构造函数 schema - 具有属性详细信息的对象架构 Model.instantiate(instance, data, options) ; 在对象构造函数中使用 instance - this参考 data - 对象数据属性 options - 模型选项

预测金县的房屋销售价格 目的：使用给定的数据集（致力于此回购）建立并运行多元线性回归模型，以预测金县的房屋销售价格。 博客： ： 回购内容 Python模块（在“ module2_scripts”文件夹中） formatter.py-包含检查原始数据格式并执行数据重新格式化的功能。 spacer.py-包含将变量拆分和分类到各自类别（即从属，连续，分类，二进制等）的功能。 cleaner.py-包含用于显示有关数据清理的数据诊断报告并执行清理操作的功能。 preprocessor.py-包含用于转换变量以准备进行建模的功能（例如，对数转换，标准化，一键编码等） grapher.py-包含使用一些静态属性（主要仅用于EDA）绘制图形的功能。 model.py-包含用于构建，测试和验证多元回归模型的功能。 pricer.py-包含使用OLS线性回归模型预测房地产销售价格的功

分类问题：分类模型

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开放式网络 ALCNet的代码和经过训练的模型 要求 安装和 ： pip install --upgrade mxnet-cu100 gluoncv 数据集 SIRST数据集： ： 实验 训练./params模型参数在./params 引文 如果我们的工作有助于您的研究，请在您的出版物中引用我们的论文。 BibTeX参考如下。 @inproceedings{dai21acm, title = {Asymmetric Contextual Modulation for Infrared Small Target Detection}, author = {Yimian Dai and Yiquan Wu and Fei Zhou and Kobus Barnard}, booktitle = {{IEEE} Winter Conference on Ap

3dna 从您的基因组生成可打印的 3D 模型。 ＃＃＃要求 染色体文件（3dna 是使用来自文件设计的，但其他来源可能是类似的？） 一台 3D 打印机（这不是使用 3dna 所必需的，但它使它更有趣） ###基本用法 获取基因组文件（如果您使用 23andme，可以）。 然后运行以下命令： python 3dna.py genomefile.txt 100 > genome.scad 这将生成一个可以在 OpenSCAD 中打开的模型文件。 打开这个文件，选择Design -> Compile and Render ，然后选择Design -> Export as STL并选择一个位置来保存文件。 然后可以将 STL 文件切片并使用您选择的 3d 打印机打印。 ＃＃＃细节 3dna.py 脚本的第一个参数是要处理的基因组文件的文件名。 第二个参数是要处理的“分辨率”。 处

JuBo 键盘输入 JuBo ( ) 是一个数据驱动和自学习的物联网网关。 该存储库包含键盘输入模型。 已用于模拟JuBo自学习。 如何安装 $ npm install jubo-keyboard 如何使用 首先运行 ，然后运行 ​​jubo-keyboard。 node ~/node_modules/jubo-keyboard/lib/jubo-keyboard.js 如何连接 您需要做的就是像往常一样将键盘插入计算机。

能量预测模型

Tensorflow 2.0实时多人姿势估计 什么是新的 2020年10月5日 将模型转换为新的 在Mobilenet V3基础上添加了一个新的openpose模型。 添加了对库依赖 标记为“ v1.0”的旧代码可用。 此存储库包含keras_Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation项目的新升级版本，以及一些其他脚本和新模型。 我在Tensorboard中添加了最终热图和paf的可视化。 每100次迭代，会将一张图像传递给模型。 预测的热图和paf记录在Tensorboard中。 您可以每隔几个小时检查一次直观的预测显示，因为它可以很好地了解训练的执行情况。 脚本和笔记本 该项目包含以下脚本和jupyter笔记本： train_singlenet_mobilenetv3.py-本文提出的用于新模型的训练代码，。 我用Mobilenet V3替换了VGG。 简化模型，只有3 pafs和1热图。 train_2br_vgg.py-旧的CMU模型的训练代码（2017）。 这是旧仓库keras_Realtime_Multi-Person_Pose_E

flac中修正剑桥本构模型源码中文注解 对想二次开发的人会有所帮助的