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DeepGene的源代码已发布于论文“DeepGene的源代码”。

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简介：
DeepGene 是一款利用深度学习技术以及体细胞突变分析的创新型癌症类型分类器，该软件是论文[1]所提供的。在使用此代码时，务必进行引用以表明其来源。作者团队在2016年10月29日完成了该软件的最后更新。该软件的安装依赖于 MatConvNet [2]，它需要在配备CUDA 7.5和cuDNN v3的计算机环境中运行。此外，该软件还具备纯CPU模式的支持功能。资源下载方面，该软件已在64位Ubuntu 14.04和64位Windows 8.1操作系统上进行了充分测试。MatConvNet 的下载链接请置于当前路径，并按照提供的编译步骤进行操作。以下是一个编译过程的示例：执行命令 `matlab/vl_setupnn.m`，随后运行 `vl_compilenn` 函数，参数设置包括启用GPU（enableGpu）、使用CUDA方法（cudaMethod）、CUDA根目录（cudaRoot）等，具体参数配置详见文档说明。例如：`vl_compilenn(enableGpu, true, cudaMethod, nvcc, ...cudaRoot, /usr/local/cuda-7.5, ...enableCudnn, true, cudnnRoot, /usr/loc`

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  • DeepGene源代码——学习DeepGene论文的代码
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    本项目为“DeepGene”研究论文配套提供的源代码。通过该代码，读者可以更深入地理解并实践基于深度学习的基因数据分析方法。适合对生物信息学与机器学习交叉领域感兴趣的学者和开发者参考使用。 DeepGene：基于深度学习和体细胞点突变的先进癌症类型分类器是论文[1]中的软件。使用此代码请引用[1]。 作者最后更新日期为2016年10月29日。 安装该软件在带有CUDA 7.5和cuDNN v3的MatConvNet [2]上实现，还支持纯CPU模式。 资源：已测试的操作系统包括64位Ubuntu 14.04及64位Windows 8.1。 对于MatConvNet, 需要下载到当前路径并进行编译。以下为一个示例： run matlab/vl_setupnn.m vl_compilenn(enableGpu, true, cudaMethod, nvcc,...cudaRoot, /usr/local/cuda-7.5,...enableCudnn, true,cudnnRoot,/usr/loc
     
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    新闻发布源代码系统是指用于管理和发布新闻内容的一套软件程序和数据库架构。它支持从稿件提交、编辑审核到最终发布的全流程自动化处理，并确保信息的安全性和时效性。 具备分类功能，站内搜索，评论系统，可以将内容转发到腾讯微博，新闻管理工具，用户注册服务以及在线编辑器。
     
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    《NeuralCodeSum》是ACL 2020发表的一篇重要论文，介绍了一种新颖的神经网络模型用于生成高质量的源代码摘要。该研究为程序理解及自动化开发提供了新思路。 基于变压器的源代码汇总方法在ACL 2020关于源代码摘要的论文中有正式实施。 安装C2NL软件包可以是一个选择。这个工具需要Linux操作系统以及Python 3.6或更高版本的支持，并且还需要安装PyTorch 1.3版。其他依赖项可以在requirements.txt文件中找到，强烈建议使用CUDA以提高运行速度，尽管这不是必需的。 要开始，请通过以下命令克隆存储库并安装C2NL： ``` git clone https://github.com/wasiahmad/NeuralCodeSum.git cd NeuralCodeSum; pip install -r requirements.txt; python setup.py develop ``` 我们提供了基于RNN的序列到序列（Seq2Seq）模型和我们的Transformer模型。要进行训练或评估，请先转至与目标数据集相关的文件夹中操作。
     
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    PID发布FB41 SCL源代码 简介：本项目发布了FB41功能块的SCL编程源代码，为用户提供可直接应用于自动化控制系统中的PID调节器程序，便于快速开发与集成。 博途V17 PID SCL源代码适用于300、400系列的FB41功能块。