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QHack官方仓库:量子机器学习黑客松

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简介:
QHack官方仓库汇集了来自全球各地开发者为促进量子计算发展而贡献的各种资源与项目。其中,量子机器学习黑客松是探索和创新量子算法的重要活动平台。 请注意:在我们评估QHack Open Hackathon的提交内容期间,此存储库已暂停更新。 欢迎参加量子机器学习黑客马拉松! 我们非常高兴能与众多参与者见面并合作,并期待在整个活动期间与大家互动。 今年的活动包括三个主要部分: - **直播讲座**:我们将进行为期三天的线上演讲。届时将有一系列令人惊叹的嘉宾参与。 - **挑战环节**:通过解决一系列适用于各个技能水平的量子机器学习问题,提升自己的技术能力。 - **项目展示**:向世界展示您的黑客马拉松作品! 梦想并构建您自己的项目,或从我们的创意库中选择一个开始。 最新的活动时间表已更新,请查看以获取最新信息。 动力与奖励 QHack的赞助商为本次活动提供了一系列令人兴奋的好礼和奖项。 - **AWS积分**:在2月19日直播结束时,记分板上前80名团队将获得价值$ 250的AWS赠金,帮助他们在Open Hackathon上构建解决方案。

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客服
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  • QHack
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    QHack官方仓库汇集了来自全球各地开发者为促进量子计算发展而贡献的各种资源与项目。其中,量子机器学习黑客松是探索和创新量子算法的重要活动平台。 请注意:在我们评估QHack Open Hackathon的提交内容期间,此存储库已暂停更新。 欢迎参加量子机器学习黑客马拉松! 我们非常高兴能与众多参与者见面并合作,并期待在整个活动期间与大家互动。 今年的活动包括三个主要部分: - **直播讲座**:我们将进行为期三天的线上演讲。届时将有一系列令人惊叹的嘉宾参与。 - **挑战环节**:通过解决一系列适用于各个技能水平的量子机器学习问题,提升自己的技术能力。 - **项目展示**:向世界展示您的黑客马拉松作品! 梦想并构建您自己的项目,或从我们的创意库中选择一个开始。 最新的活动时间表已更新,请查看以获取最新信息。 动力与奖励 QHack的赞助商为本次活动提供了一系列令人兴奋的好礼和奖项。 - **AWS积分**:在2月19日直播结束时,记分板上前80名团队将获得价值$ 250的AWS赠金,帮助他们在Open Hackathon上构建解决方案。
  • 流程与顺序(如何
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    本文提供了一份系统的学习指南,帮助有兴趣了解或从事网络安全工作的读者掌握黑客技术。从基础概念到高级技巧,涵盖了一系列必要的知识和技能,旨在引领初学者循序渐进地深入探索黑客世界。 这是一个非常棒的学习流程。它清晰地指出了学习编程应该从哪里开始,早期需要学什么内容,中期又该关注哪些方面,以及晚期如何确定自己的发展目标等等。总的来说,这为初学者提供了一个很好的导航指南!
  • Qiskit-Machine-Learning:源码
    优质
    Qiskit-Machine-Learning 是一个开源库,致力于将量子计算与经典机器学习技术相结合,提供一系列基于Qiskit的量子机器学习算法和模型。 Qiskit机器学习包目前仅包含样本数据集,并提供了一些分类算法如QSVM(量子支持向量机)和VQC(可变量子分类器),这些可用于实验研究,此外还有用于生成对抗网络的QGAN算法。 安装方法推荐使用pip工具进行。在命令行中输入 `pip install qiskit-machine-learning` 即可通过该方式自动处理所有依赖项,并确保您获得最新且经过良好测试的版本。如果希望尝试开发中的新功能或为机器学习项目贡献代码,可以考虑从源代码直接安装。 对于使用PyTorch进行神经网络操作的需求,可以通过在命令行中输入 `pip install qiskit-machine-learning[torch]` 来安装相关软件包。这将自动配置所需的PyTorch环境以支持进一步的开发工作。
  • Elmer FEM软件Git
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    Elmer FEM软件官方Git仓库是芬兰赫尔辛基大学计算科学团队维护的一个开源项目,提供用于模拟物理场问题的强大有限元工具。 Elmer 是一个用于数值求解偏微分方程的有限元软件套件。它适用于解决任意数量的方程式问题,并特别适合模拟多物理场现象。Elmer 包括结构力学、流体动力学、传热以及电磁学等多种模型,用户也可以编写自己的方程式并与主程序进行动态链接。 该软件由几个主要部分构成:ElmerSolver(有限元求解器)、ElmerGUI(图形用户界面)和 ElmerGrid(网格创建和操作工具)。此外还包括一个可视化工具 ElmerPost,不过此功能目前不再更新开发。
  • TransBTS代码:此包含TransBTS的代码
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    简介:TransBTS官方代码库汇集了该模型的全部官方源码,便于研究人员和开发者学习、实验及进一步开发。 TransBTS:使用变压器的多模式脑肿瘤分割 这是正式实现的一部分。可以从相关来源获取多模式脑肿瘤数据集(BraTS 2019)。 3D TransBTS架构描述如下: 要求: - Python 3.7 - PyTorch 1.6.0 - TorchVision 0.7.0 数据预处理步骤包括从下载的数据集中将.nii文件转换为.pkl文件,并进行日期归一化。 运行命令:`python3 preprocess.py` 训练过程涉及在BraTS数据集上使用训练脚本。分布式培训可用于建议的TransBTS模型,其中--nproc_per_node参数指定了使用的GPU数量,而--master_port则用于指定端口号。 运行命令:`python3 -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 --master_port 20003 train.py` 测试已训练好的模型时,请使用相应的测试脚本。
  • Git捷径
    优质
    《Git仓库学习捷径》是一份专为编程新手设计的教程,旨在通过简洁明快的方式帮助读者快速掌握Git版本控制系统的使用技巧和仓库管理方法。 这是学习代码管理工具Git和Repo的最简单快捷的方法,基于多年经验总结而成,非常适合初学者入门。阅读完这份文档后,你就能全面掌握相关知识了,总共包含28个要点。
  • FANNGitHub-C/C++开发
    优质
    FANN官方GitHub仓库是C/C++开发者用于访问快速响应神经网络库(FANN)资源的地方,包括源代码、文档和示例项目。 快速人工神经网络(FANN)库是一个免费的开源工具,在C语言中实现了多层人工神经网络,并支持完全连接和稀疏连接的网络结构。它能够在定点数和浮点数之间灵活切换,适用于多种平台。此外,该库提供了一个简便的数据集处理框架来辅助训练过程。其特点包括易用性、广泛的应用范围以及高效的运行速度。FANN还能够与超过15种编程语言集成使用。
  • EdiZon_Cheats_Configs_and_Scripts:的EdiZon编辑配置和脚本
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    简介:EdiZon_Cheats_Configs_and_Scripts是一个官方维护的GitHub仓库,提供EdiZon作弊工具的配置文件与脚本资源。 EdiZon配置和脚本以及Atmosphère作弊是用于编辑Nintendo Switch保存文件的官方存储库。这些资源包括EdiZon编辑器配置、编辑器脚本段落件及由Atmosphère的dmnt:cht模块加载的作弊文件。 如果您希望添加自己的文件,请与相关负责人联系,或者提交请求以供审核。具体来说,配置文件应放置在/EdiZon/editor目录下,而脚本段落件则放入/EdiZon/editor/scripts目录中;用于支持这些脚本的库需要放在/EdiZon/editor/scripts/lib目录内,作弊文件需分别存入/atmosphere/titles//cheats路径。 在提交配置文件前,请确保它们能够正常工作,并通过测试套件进行验证。此外,您还可以使用特定工具来分析保存文件并根据需求调整选项设置。
  • V8及V8 Git镜像.zip
    优质
    这是一个包含了V8引擎及其Git仓库的官方镜像文件,方便开发者在国内环境下快速访问和使用。 V8是Google的开源JavaScript引擎,基于C++编写,并按ECMA-262标准实现了ECMAScript。它是Chrome浏览器的一部分,但也可以独立运行或嵌入到任何C++应用程序中。V8的官方代码托管在Git仓库里。