matlab中存档算法代码TriMOEA-TA＆R
刘益平版权所有
这些是TriMoEA-TA＆R，MMMOP1-6和IGDM的代码，该代码在“刘元平，Gary
G.
Yen和Gongwei
Gong提出，一种使用双归档和复合策略的多模态多目标进化算法”，IEEE
Transactions进化计算，2019，23（4），pp.660-674“。
这些代码使用PlatEMOv1.6，该版本发布于“
PlatEMO叶田：进化多目标优化的MATLAB平台[教育论坛]，IEEE计算智能杂志，2017年，第12页第4期：“叶天，程然，张兴义和张耀初。
73-87英寸。
请将所有代码放入PlatEMO的主文件夹中。
然后享受。
请注意，由于Pareto最佳集未保存在通过算法获得的.mat文件中，因此PlatEMO无法计算IGDM。
CalculateIGDM.m中提供了有关如何计算IGDM的示例。
。\
PFPS中提供了MMMOP1-6的帕累托最优前沿和帕累托最优集合的数据。
还包括在“蔡同悦，曲博扬和景亮，使用环形拓扑解决多模态多目标问题的多目标粒子群优化器，IEEE进化计算交易，2017年和早
2021-10-13 09:56:01
3.81MB
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简单的变形金刚
该库基于HuggingFace的库。 使用简单的Transformers，您可以快速训练和评估Transformer模型。 初始化模型，训练模型和评估模型仅需要三行代码。
技术支持
序列分类
代币分类（NER）
问题回答
语言模型微调
语言模型训练
语言生成
T5型号
Seq2Seq任务
多模态分类
对话式AI。
文本表示生成。
目录
设置
与conda
从安装Anaconda或Miniconda Package Manager
创建一个新的虚拟环境并安装软件包。 conda create -n st python pandas tqdm conda activate st如果使用cuda： conda install pytorch>=1.6 cudatoolkit=11.0 -c pytorch否则： conda install pytorch cpuonly
2021-10-08 21:15:33
17.61MB
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使用生成式对抗学习的3D医学图像分割很少
该存储库包含我们在同名论文中提出的模型的tensorflow和pytorch实现：
该代码在tensorflow和pytorch中都可用。 要运行该项目，请参考各个自述文件。
数据集
选择了数据集来证实我们提出的方法。 它包含10个标记的训练对象和13个未标记的测试对象的3D多模式脑MRI数据。 我们将这10个标记的训练数据分为两个模型的训练，验证和测试图像。（例如，2,1和7）13个未标记的测试图像中的其余部分仅用于训练基于GAN的模型。
数据集也用于测试我们提出的模型的鲁棒性。 它包含3种模式（T1加权，T1加权反转恢复和FLAIR）。 原始数据
2021-09-27 16:33:52
1.15MB
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解决电子书在IE7中无法打开问题
可以打开OllyDBG+入门教程(多模式版) 电子书
我的便宜仅1分.欢迎下载.自已验证可用
2021-09-17 09:41:45
239KB
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这是具体某学校的教学网课件下载！！其中包含了模拟浏览器selenium webdriver，模拟键盘点击pykeyboard的运用。还是小白，值得参考的地方不多，可以直接看我的博客，欢迎批评指正，拒绝人身攻击
2021-09-13 15:54:14
6KB
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