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BigMart销售预测 BigMart销售数据集包含2013年销售数据，这些数据来自不同城市的10个不同网点的1559种产品。 以下项目的目标是建立一个回归模型，以预测下一年在10个不同的BigMart网点中每种1559产品的销售情况。 BigMart销售数据集还包含每个产品和商店的某些属性。 此模型可帮助BigMart了解在增加整体销售额中起重要作用的产品和商店的属性。 该项目由Harsh Nagoriya自豪地创建。

深度语义角色标签 该存储库包含用于训练和使用Deep SRL模型的代码，该代码在以下内容中进行了描述： 如果您使用我们的代码，请按以下方式引用我们的论文： @inproceedings {he2017deep， title = {深层语义角色标签：什么起作用，下一步是什么}， 作者= {他，鲁恒和李，肯顿和刘易斯，迈克和Zettlemoyer，卢克}， booktitle = {计算语言学协会年会论文集}， 年= {2017} } 入门 先决条件： python应该使用Python2。您可以使用virtualenv进行模拟。 点安装numpy pip install theano ==

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matlab精度检验代码使用AlexNet架构识别青光眼 以下存储库包含使用深度学习对OCT眼底图像进行训练和测试的代码： 青光眼是一种与之相关的眼部疾病，会导致视神经受损，从而将信息从眼睛传递到大脑。 青光眼最初会导致周围视力丧失，最终会导致永久性失明。 据估计，全球青光眼病例超过6000万，到2020年它将增加到8000万。社区中仍有超过90％的青光眼病例未被诊断。 由于青光眼通常是无痛的，因此人们可能对严格使用可以控制眼压并有助于防止永久性眼部伤害的眼药水变得粗心。 眼科医生可能会使用视野检查法，眼压测量法和检眼镜检查法来诊断青光眼。借助深度学习，计算机辅助自动检测青光眼是可能的。 本文提出了利用ACRIMA数据库眼底图像进行青光眼检测的通用深度学习模型。 与传统的手工制作光盘特征的方法不同，特征是通过卷积神经网络（CNN）从原始图像中自动提取特征。在我们的CNN模型中，AlexNet体系结构被用于自动特征检测 给定的存储库包含以下数据：1）训练数据（来自ACRIMA数据库的青光眼和非青光眼OCT图像）2）训练代码3）测试代码 使用的软件：1）MATLAB 过程：步骤1：在计算机

以下文件介绍了形成附加自耦变压器的电路连接。 此外，针对 5 个不同的负载值绘制并插入了其效率和电压调节曲线。 如果有任何帮助，请不要忘记对文件进行评分。