Diabetic-Retinopathy-Detection项目代码，来源于Kaggle比赛的源码。-ITADN社区

Kaggle糖尿病视网膜病变竞赛的第十一名：来自Kaggle-diabetic-retinopathy项目的成果

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在Kaggle糖尿病视网膜病变竞赛中荣获第十一名的成绩，展示了我们在Kaggle-diabetic-retinopathy项目中的研究和模型构建能力。 Kaggle糖尿病性视网膜病存储库包含了AI眼睛团队在Kaggle的糖尿病性视网膜病变检测比赛中的工作成果。此README文件提供了关于如何正确运行算法的信息。单一模型管道： - 使用命令 `python train.py` 进行训练（务必使用data/processed 文件夹中已存在的train/test分割！这非常重要）。该命令会将模型、kappa图和最佳权重存储在models/文件夹中。 - 命令 `python optimize_threshold.py ` 需要模型，最佳权重，验证拆分以及真实标签。它会在models//optimal_thresholds 输出用于验证集的最佳阈值。 - 使用命令`python predict.py `需要测试集图像、样本提交文件、模型、最佳权重和最佳阈值。该命令会将测试集的预测结果输出到指定位置。

糖尿病性视网膜病变（Diabetic Retinopathy）- 源码

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糖尿病性视网膜病变是一种由长期高血糖引起的并发症，损害眼内血管，可能导致视力下降甚至失明。早期筛查和治疗至关重要。该存储库提供了关于糖尿病性视网膜病变的源代码、提交论文及演示：利用IDRiD数据集进行细分、分级与定位研究。我们的方法在IDRiD大挑战中的本地化子挑战中荣获Fovea局部化的第一名，总排名第三；同时，在“硬性渗出液分割”方面位列第五。我们开发了一种基于数据驱动的方法来自动识别眼底图像中存在的视网膜病变特征，以辅助糖尿病性视网膜病变的治疗。首先对视网膜图片进行预处理以降低噪声干扰，并通过多种方式增加训练集多样性与独特性。然后采用具有UNet架构和加权交叉熵损失函数的模型对其进行分割操作。该Unet结构包括用于捕捉上下文信息的收缩路径以及实现精确位置定位的扩展路径，我们对其进行了优化改进以便在使用少量训练图像的情况下也能产生更准确的结果。对于病变区域识别任务，我们分别针对硬性渗出液、出血斑点、微动脉瘤和软性渗出物等四种类型开发了四个独立的二元分类模型。

Kaggle竞赛代码库：我参与的比赛源码分享

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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。

Kaggle：各类 Kaggle 比赛的代码汇总

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本项目汇集了来自Kaggle平台各比赛领域的优质代码和解决方案，旨在为参赛者提供学习资源与灵感。 Kaggle 上有各种比赛的相关代码。

Kaggle脑电图检测比赛代码：grasp-and-lift项目

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本项目为Kaggle脑电图检测比赛中grasp-and-lift项目的实现代码，旨在通过分析脑电数据预测抓取和提起动作。 Kaggle抓举检测此存储库中的代码可用于在Kaggle抓举式EEG检测比赛数据上训练和采样LSTM和CNN（相当实验）模型。我并不知道排行榜得分是多少，因为我忘记了报名截止日期...笔记这些模型可能表现不佳。我对信号处理和EEG领域了解不多，并且在此比赛中花费的时间不足，无法获得令人满意的结果。无论如何，这是一个学习LSTM如何工作以及如何使用python进行数据处理的绝好机会。克隆存储库后，您应该运行setup.sh脚本，它将准备目录结构并预处理数据。随后应执行准备工作。主要脚本连接了两个其他脚本：do_subject.sh num用于主题编号num训练LSTM模型，并在验证集上对其进行评估；do_submission.sh分别针对每个主题训练LSTM模型，并生成验证和提交文件。管道首先使用python脚本进行预处理，calc_mean_std.py应用低通滤波。

糖尿病视网膜病变检测：Kaggle比赛代码-http源码

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本项目为参与Kaggle糖尿病视网膜病变检测竞赛的代码集合，包含了模型训练、预测及评估过程，旨在通过开源方式促进相关研究和应用。糖尿病视网膜病变检测Kaggle比赛代码部分来自UNM CS529课程。

尚学堂OA项目代码来源

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尚学堂OA项目代码来源是一份详细介绍尚学堂办公自动化系统开发过程中所使用的源代码及其获取途径、版本控制和更新方式的技术文档。系统功能包括以下几个方面：个人办公： 1. 我的办公桌：提供个性化的工作空间。 2. 我的便签：方便用户记录工作中的重要事项或提醒。 3. 我的任务：帮助管理日常工作任务，提高工作效率。 4. 通信录：便于保存和查找联系人信息。公文管理： 1. 公文维护：支持创建、编辑以及发布各类文件资料。 2. 归档处理：对已完成的文档进行分类整理与存储，方便日后查阅。公共信息： 1. 信息管理：提供一个平台展示公司内部的重要通知和公告等消息内容。行政办公： 1. 会议管理：安排会议室预约及记录相关事项； 2. 资产管理：追踪并维护企业资产的使用情况。 3. 用品管理：负责采购、领用以及库存控制等工作流程中的物资物品。 4. 车辆管理：确保公司车辆的有效调度和保养维修等事宜得到妥善处理。 5. 图书管理：为员工提供图书借阅服务，丰富企业文化生活。消息管理： 1. 收件箱：接收来自其他用户的邮件或信息； 2. 发件箱：发送电子邮件或其他形式的消息给指定的收件人； 3. 垃圾箱：存放不再需要查看但尚未彻底删除的信息。 4. 聊天记录：保留用户之间进行即时通讯时产生的对话内容。工作流程： 1. 流程管理：定义并监控业务操作步骤，确保顺畅运行。 2. 表单定义：根据需求创建新的表格模板以收集特定类型的数据信息。组织管理： 1. 机构管理：维护企业的层级架构及其下属部门的详细情况； 2. 人员管理：记录员工的基本资料以及职位变动等动态变化的信息。权限管理： 1. 模块管理：控制不同用户对各个功能模块的操作权限。 2. 角色管理：定义特定角色所拥有的访问级别和操作范围。 3. 用户系统：负责用户的注册、登录及账户设置等功能实现。系统管理： 1. 密码修改：允许用户更改个人账号的安全密码； 2. 代码定义：为开发人员提供编写应用程序所需的编码规则与标准规范说明文档； 3. 系统初始化：在安装软件时执行必要的配置步骤以确保其正常运行状态。人事档案： 1. 人员履历：记录员工的职业发展路径及教育背景等基本信息。 2. 转正申请：帮助新入职者提交正式成为公司一员所需的审批材料； 3. 离职申请：为计划离开公司的职员提供相关手续办理的渠道和支持。 4. 员工考勤：追踪每位成员的工作时间与出勤状况。数据库采用MySQL，其中工作流程模块运用JBPM技术实现。此系统经过测试验证可以稳定运行，请放心使用。

传智播客OA项目代码来源

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本页面介绍传智播客OA项目的源代码及其结构，旨在帮助开发者了解系统架构和编程实现细节。传智播客OA项目源码是一个非常不错的项目，包含了丰富的知识点。

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Diabetic-Retinopathy-Detection项目代码，来源于Kaggle比赛的源码。

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