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ISIC 2018: 与我们的参赛作品相关联的代码和资源

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简介:
本简介提供ISIC 2018竞赛中我们团队参赛作品的相关开源代码及所需资源信息,便于研究者复现成果或进一步开发。 ISIC 2018与我们提交的2018 ISIC挑战赛相关的代码总体结构如下: - dataset_prep:用于准备训练数据的所有脚本的位置。有关更多信息,请参见该目录中的自述文件。 - task3:包含所有模型训练相关脚本的位置。 具体包括: - keras_model_utilities.py:此模块在磁盘上管理keras模型,并保存了所有重用的代码以进行模型训练。 - [model_name] _k.py:每个模型训练的主要脚本。 - isic_data.py:将数据提供给分类器的模块。 - run_predictions.py:用于执行测试和完全验证的主脚本。

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  • ISIC 2018:
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    本简介提供ISIC 2018竞赛中我们团队参赛作品的相关开源代码及所需资源信息,便于研究者复现成果或进一步开发。 ISIC 2018与我们提交的2018 ISIC挑战赛相关的代码总体结构如下: - dataset_prep:用于准备训练数据的所有脚本的位置。有关更多信息,请参见该目录中的自述文件。 - task3:包含所有模型训练相关脚本的位置。 具体包括: - keras_model_utilities.py:此模块在磁盘上管理keras模型,并保存了所有重用的代码以进行模型训练。 - [model_name] _k.py:每个模型训练的主要脚本。 - isic_data.py:将数据提供给分类器的模块。 - run_predictions.py:用于执行测试和完全验证的主脚本。
  • Kaggle竞库:分享
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    本代码库汇集了我在Kaggle竞赛中的参赛作品和源代码,旨在为机器学习爱好者提供实践参考与交流平台。 Kaggle比赛代码仓库:此仓库包含我参加的多个Kaggle比赛的相关代码。 免责声明:部分代码完全由我自己编写,而另一些则是从其他Kaggle内核中获取灵感的结果。对于后者,我会明确标注,并且已经将这些借鉴的内容合并到我的仓库里。 回购结构: 01-TextNormalization: 竞赛相关链接请在原始文档查看。 包含的文件有:xgboost_class_predictions.ipynb(修改自LiYun的代码)使用XGBoost预测单词类型。例如,基数、序数和度量等; Create_function_classes.ipynb:我自己编写的脚本,创建了几个函数用于根据正则表达式处理不同类型的单词。这些功能包括罗马数字到整数转换、日期时间解析以及电话号码识别等等。此外,该文件还展示了如何使用上述“类”来对测试集中的单词及其类型进行预测和预处理。
  • 网竞RAR文件
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    该RAR文件包含一个参加物联网竞赛的作品,内含项目文档、源代码及设计图等资料,详细展示了创新性的技术应用与解决方案。 标题中的“我的参赛作品.rar,物联网竞赛”表明这是一个与物联网技术相关的参赛项目,可能包含了项目的详细设计、源代码等核心内容。在这个项目中,我们可以深入探讨物联网的基本概念、技术架构以及在实际应用中的体现。 物联网(Internet of Things,IoT)是信息技术领域的一个重要分支,它是指通过网络将各种物理设备、传感器、执行器等连接起来,实现物与物、物与人的广泛交互。物联网的核心特征在于数据采集、传输、处理和应用,它将数字世界和物理世界深度融合,极大地扩展了互联网的应用范围。 在“设计报告_组长_杨瑞璋.docx”这个文件中,我们可能会看到项目的整体设计方案。这通常包括项目背景、目标、系统架构、功能模块、硬件选型、软件设计、数据处理流程、安全性和隐私保护策略等方面。设计报告会详述物联网系统的各个组成部分,如感知层(传感器、RFID等)、网络层(WiFi、蓝牙、LoRa等通信技术)、平台层(云计算或边缘计算)以及应用层(用户界面、数据分析应用)。 源代码文件则包含实现物联网功能的具体编程语言,如C++、Python、Java等。这些代码可能涉及传感器数据的读取、网络通信协议的实现、云平台的数据交互以及用户界面的控制逻辑。开发者可能使用MQTT、CoAP等物联网协议进行设备间通信,或者使用Apache Kafka、MongoDB等工具进行大数据处理。 物联网竞赛的项目往往要求创新性和实用性并重,参赛者需要利用现有的物联网技术解决实际问题或提供新的解决方案。通过分析数据,优化算法,提升系统的效率和用户体验是这类项目中常见的挑战。 在“源代码”部分,我们可以看到参赛团队是如何将理论转化为实际操作的。这包括如何编写代码来控制硬件设备、实现数据的实时传输和存储以及对收集到的数据进行有效分析和呈现。这部分内容展示了参赛者的编程能力和问题解决能力。 这个压缩包文件可能涵盖了物联网技术的多个方面,包括硬件设计、软件开发、数据处理和系统集成。通过对这些内容的学习和研究,我们可以深化对物联网的理解,并为今后的项目开发提供参考和灵感。
  • refractiveindex.info: refractiveindex.info 数据库,使用 Python...
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    我创建并维护refractiveindex.info数据库,致力于收集和提供材料折射率数据。利用Python等工具进行数据分析及网站更新。 我的作品与refreactiveindex.info数据库相关联。该数据库包含Python脚本,允许用户通过命令行而非Web界面进行操作: -) refindex.py:从指定范围内查找具有特定折射率的材料。 感谢Mikhail Polyanskiy在收集材料折射率方面的杰出贡献。
  • ACDC_Segmenter: 为2017年ACDC心脏分割竞提供
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    简介:ACDC_Segmenter是针对2017年ACDC心脏分割挑战赛开发的开源软件,旨在提供高效的心脏自动分割解决方案。 该存储库包含用于训练心脏分割网络的代码,采用了最新的技术方法,并在相关论文中有详细描述。改进后的U-Net架构在MICCAI 2017比赛中获得了第三名的成绩。 作者包括克里斯蒂安·鲍姆加特纳和丽莎·科赫等人。如果您发现此代码对您的研究有所帮助,请引用以下文章: @article{baumgartner2017exploration, title={An Exploration of {2D} and {3D} Deep Learning Techniques for Cardiac {MR} Image Segmentation}, author={Baumgartner, Christian F and Koch, Lisa M and Pollefeys, Marc and Konukoglu, Ender}, journal={arXiv preprint arXiv:1709.044} }
  • 网创新创业大杰出案例-优秀展示-互网+大.pdf
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    本PDF汇集了互联网创新创业大赛中的杰出案例和优秀作品,展示了“互联网+”背景下创新思维与实践成果,为参赛者提供借鉴与启发。 本段落介绍了一种利用软件技术实现自动加工的方法,适用于轴类、盘盖类零件以及铣床平面、一般曲面和复杂曲面的加工。该技术具有成本低、性能强、学习方便且容易掌握等优势。掌握了这项技术后,从业人员可以应聘大型国企或外企,并获得更高的工资和待遇。对于公司而言,采用这种技术能够节省大量时间,提高生产效率并增加经济效益;同时还可以精简人员配置以节约开支。尽管该技术要求较高的技术水平,但工作量较少且能避免复杂的计算任务,减轻了从业者的负担。
  • GANs及文档
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    本资料库汇集了关于生成对抗网络(GANs)的相关代码与文档资源,旨在为研究者及开发者提供全面的学习和实践支持。 入门到实践应用的生成对抗网络GANs文档及代码资源整合。
  • 于matio库
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    MATIO库简介及其资源概览:本段落旨在介绍用于读写MAT文件(由MathWorks公司开发)的开源软件包MATIO的核心功能、特性及相关文档,为开发者提供实用指南。 **matio库源码及资料** matio是一个开源的C语言库,用于读取和编写MATLAB的.mat文件格式。此压缩包提供了matio的源代码及相关学习资源,帮助开发者理解和使用该工具处理MATLAB数据。 **matio库介绍** 简写为MATIO,它允许非MATLAB程序访问并操作MATLAB版本5和7 (.mat) 文件中的数据。最初由Eric Firing开发,旨在支持在非MATLAB环境中读取或修改这些文件的内容。此库兼容多种数据类型,包括基本的数据结构(如整型、浮点数)以及复杂的数组和多维矩阵。 **源码分析** 压缩包内的`main.c`示例代码演示了如何使用matio来操作.mat文件,通过阅读及运行该实例程序可以快速掌握其基础用法。这包括打开、读取与写入数据等关键步骤,并且了解库的关闭机制也非常重要。 **matio-1.5.12.tar.gz** 此压缩包包含了版本为1.5.12的完整源代码,解压后可查看头文件、实现代码及文档。通过深入研究这些资料,开发者能够理解其内部运作原理,并进行必要的定制或调试工作。通常构建matio需要经过配置、编译和安装等流程。 **matfile_format.pdf** 该PDF详细解释了MATLAB的.mat文件格式,这是一种用于存储变量信息的二进制文件类型,包含版本细节、数据种类与数组尺寸等元信息,并保存实际的数据内容。理解这种格式有助于更好地使用matio处理这些文件或在没有库支持的情况下自行实现读写功能。 **matio_user_guide.pdf** 提供了详尽的指导文档,涵盖安装步骤、API函数应用示例及常见问题解答等内容,是新用户开始学习和利用该工具的重要参考书目。 总结来说,这个压缩包提供了一套全面的学习资源,从源代码到详细指南一应俱全。无论初学者还是有经验的技术人员都能从中获得所需的知识与技能,在非MATLAB环境中高效处理MATLAB数据。
  • MKMatlabOceanWave3D-Fortran90
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    本项目旨在连接MKMatlab代码和OceanWave3D-Fortran90程序,实现海洋波浪数据在Matlab环境中的高效处理及可视化。 OceanWave3D-Fortran90 是一个基于Fortran 90编程语言的开源项目,用于模拟海洋波浪动力学的三维模型。该项目可能包含一系列源代码文件,在MATLAB环境中构建并运行以帮助研究者和工程师分析和理解海洋波动现象。 mkmatlab代码暗示了项目中可能存在MATLAB脚本或函数,这些脚本可用于设置参数、调用Fortran编译器生成可执行文件,或者用于后处理及可视化OceanWave3D模拟结果。MATLAB是一个强大的数值计算和数据可视化工具,在与Fortran结合使用时可以方便地进行算法开发和测试,并支持交互式分析。 系统开源表明整个项目是开放源代码的,意味着任何人都可以访问、查看、学习、复制或分发这些代码,这对于科学计算和工程领域的合作及进步至关重要。开源软件鼓励社区参与,有助于发现并修复错误以及改进代码以推动新功能开发。 OceanWave3D-Fortran90-master文件名列表可能包括以下组件: 1. **源代码文件**:带有`.f90`扩展名的Fortran 90源代码文件,包含实现三维海洋波浪动力学模型算法和函数。 2. **Makefile**:用于编译Fortran源代码的配置文件,其中定义了编译选项、依赖关系及构建规则。 3. **MATLAB接口**:以`.m`结尾的MATLAB脚本或函数文件,负责与Fortran代码交互如设置参数、启动模拟和读取结果等操作。 4. **数据文件**:包含运行模型所需的输入信息例如地理条件、初始状态及边界情况的数据文件。 5. **输出结果**:二进制或文本格式的波浪场、能量谱等信息存储文件,用于保存OceanWave3D模拟的结果。 6. **文档资料**:项目附带的README或其他形式的说明文档解释了安装配置运行方法以及如何解析结果数据。 7. **测试与示例脚本**:包含一些验证代码功能及演示使用方式的小型案例或样本程序,有助于新用户快速上手和理解。 通过深入研究这些文件,不仅可以了解到海洋波浪动力学建模技术的细节还能学习到Fortran代码如何在MATLAB环境中实现交互,并掌握处理复杂科学计算结果的方法。开源特性使得这个项目成为了一个宝贵的教育资源及科研平台,促进了对海洋科学研究和技术发展的探索与创新。
  • DNN训练Matlab-DNN_WMMSE:再现DNN研究工
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    DNN_WMMSE是用于重现基于深度神经网络(DNN)的研究工作成果的MATLAB代码库,专注于改进无线通信中的信号处理技术。 DNN_WMMSE[更新]:此代码已过时,请参考我们的Python版本。用于重现我们在深度神经网络研究方面工作的MATLAB代码。只需运行“main.m”,即可获得高斯IC案例的结果;要获取其他部分的结果,可能需要进行一些调整。我们还提供了一些预训练的函数来展示表格1和2中的结果。 为了使用本代码,请先安装NeuronNetworkToolbox和DeepLearningToolbox。该代码已在MATLAB 2016b版本上成功测试过。 参考文献: [1] 孙浩然,陈向义,史清江,洪明义,肖夫,Nikos D. Sidiropoulos。“学习优化:为无线资源管理训练深度神经网络。”1.0版--2016年9月 作者:Haoran Sun