免责声明：该项目仍处于开发阶段，尽管已测试和验证了基本功能，但许多功能仍然缺失，需要实施（请参阅问题列表）。 YAMCT（还有另一个蒙特卡洛工具箱） 在这里，我们走了另一个工具箱，用于在高度散射的介质（如生物组织）中进行光模拟。可能完全没有必要考虑。有太多其他人可能会提到的东西。但是，当我开始寻找这样的工具箱时，我对人们在过去几年中在网络上发布的非用户友好版本感到非常失望。由于用户界面不良，无法使用它们，或者由于它们仍在CPU上运行，因此它们的运行速度非常慢。 这是我的尝试，目的是在NVIDIA卡上构建一个具有CUDA加速功能的蒙特卡洛模拟工具箱，该界面基于令人惊叹的ImGui项目，它具有友好的用户界面，可以优雅地处理多层组织，可以动态生成几何图形，也可以直接从GUI中创建几何图形，并结合了多种照明配置文件在一次模拟中，并通过已建立的h5标准将其导出为可从不同软件（如Python，MAT

VOT评估套件 该存储库包含用于的官方评估套件。 该存储库包含实际的评估工具包，它是一组Matlab（与Octave兼容）脚本，一个文档和一组用于不同编程语言的集成示例。 有关更多详细信息，请参阅源代码中的可用文档或的编译版本。 您还可以订阅VOT以接收有关挑战和重要软件更新的新闻，或加入我们的以提问。 单击浏览并下载该工具包的最新官方版本。 开发者 LukaČehovin（首席开发人员） 托马斯·伏伊日（TomášVojíř） 艾伦·卢克西奇（AlanLukežič） 贡献者 乔治·内贝海（Georg Nebehay） 亨彻肯 斯蒂芬·达夫纳（Stefan Duffner） 马里

PDP盒 python部分依赖图工具箱 更新！ :cat_with_tears_of_joy: 版本更新： xgboost==1.3.3 matplotlib==3.1.1 sklearn==0.23.1 动机 该存储库受ICEbox启发。 目的是可视化某些功能对任何监督学习算法的模型预测的影响。 （现在支持所有scikit-learn算法） 常见头痛 当使用黑盒机器学习算法（如随机森林和增强算法）时，很难理解预测变量与模型结果之间的关系。 例如，就随机森林而言，我们所获得的只是功能的重要性。 尽管根据重要性计算可以知道哪个功能对结果产生了显着影响，但确实令人遗憾的是，我们不知道它在哪个方向上产生影响。 在大多数实际情况下，效果是非单调的。 我们需要一些强大的工具来帮助理解预测变量和模型预测之间的复杂关系。 强调 辅助功能用于可视化目标分布以及预测分布。 处理一键编码功能的正确方法。 解决功能之间复杂的相互依赖性的解

地鼠隧道 Go语言编写的用于Minecraft（基础版）软件的瑞士军刀 总览 gophertunnel由几个软件包组成，可用于创建Minecraft相关工具。 在可以找到所有软件包的简要概述。 例子 可以在找到有关如何拨号连接或启动服务器的示例。 另外，在实现了MITM代理。 版本号 Gophertunnel一次仅支持一个版本。 通常，当gophertunnel支持以前不支持的新Minecraft版本时，会标记一个新的次要版本。 下面列出了过去的Minecraft版本推荐的gophertunnel版本列表。 版 标签 1.16.100 最新 1.16.20 v1.8.2 1.16.0 v1.7.11 1.14.60 v1.6.5 1.14.0 v1.3.20 1.13.0 v1.3.5 1.12.0 v1.2.11 赞助商 Gophertunnel由我所有的gopher赞助商赞助。 特别感谢下面的“非常重要的地鼠”。 联系

LSTM工具箱 最快的Matlab RNN库之一。 性能 模型：一个LSTM模型具有[1024,1024,1024]隐藏尺寸和10个时间步长，并具有256个暗淡输入。 设备：i7-4710hq，GTX940m LSTMtoolbox：60sec / epoch Keras（1.2.2，Tensorflow backend，cudnn5.1）：29sec / epoch 产品特点 高并行执行。 将4个门的权重与W对应，并将批次中每个时间步的x和h值与3D张量xh对应。一次计算每个样本中每个样本的每个时间步的x * W。 一次计算输入，忘记，输出门的激活值。 OOP风格 使用struct类型

pyretri 胡本义，宋仁杰，魏秀深*，姚亚舟，华贤生，刘跃虎 通讯作者： 介绍 PyRetri（发音为[ˈperɪˈtriː]）是基于PyTorch构建的基于深度学习的统一无监督图像检索工具箱，专为研究人员和工程师设计。 主要特点 PyRetri是一个基于通用深度学习的无监督图像检索工具箱，其设计着眼于简单性和灵活性。 模块化设计：我们将基于深度学习的无监督图像检索分解为多个阶段，用户可以通过选择和组合不同的模块轻松构建图像检索管道。 灵活的加载：工具箱能够适应多种类型的模型参数的加载，包括具有相同键和形状的参数，具有不同键的参数以及具有相同键但形状不同的参数。 多种方法的支持：该

Optragen 用于将最优控制问题解析为非线性规划问题的 Matlab 工具箱。 此更新版本适用于 fmincon，不需要 SNOPT。 有几个示例可以帮助您入门。 手册需要更新。

amc-工具箱 用于自动调制分类器开发的 MATLAB 工具箱 该存储库与我关于自动调制分类器的书一起发布，标题为“自动调制分类：原理、算法和应用”。 配套网站位于： : 。 出于版权原因，我和我的合著者同意仅发布分类器源代码的加密 MATLAB 文件。 但是，演示文件应该很好地说明了如何将某些函数用于 AMC 问题。 我有关于将工具箱移植到 python 包的问题。 这个想法的实现目前还没有确定的时间尺度。

贱人工具箱源码汇总

尖峰神经网络转换工具箱 SNN转换工具箱（SNN-TB）是一个框架，可将基于速率的人工神经网络转换为尖峰神经网络，并使用各种峰值编码来运行它们。 SNN-TB的一个独特功能是，它接受来自许多不同的深度学习库（Keras / TF，pytorch等）的输入模型，并为多个后端提供接口以进行仿真（pyNN，brian2等）或部署（SpiNNaker，Loihi）。 请参考以获取完整的用户指南和API参考。 另请参阅随附的文章和 。