DeepResolution2.0基于深度学习的多元曲线分辨率2.0DeepResolution已经提出了基于深度学习的多元曲线分辨率2.0（DeepResolution2.0）方法来自动解析GC-MS数据。
它在解析重叠峰方面具有出色的性能，适用于大规模数据分析。
与经典的多曲线分辨率方法相比，它具有快速，准确和全自动的特点。
＃安装##python和TensorFlowPython3.6.5，可从TensorFlow（2.0.0-GPU版本），可在##安装依赖包软件包主要包括：numpy，Scipy，Matplotlib，pandas和os。
这些软件包包含在集成工具Anaconda＃存储库并直接运行下载模型并直接运行由于模型超出了限制，我们已将所有模型和一些GC-MS数据上传到百度SkyDrive和google驱动器。
（KEY：Deep）
它在解析重叠峰方面具有出色的性能，适用于大规模数据分析。
与经典的多曲线分辨率方法相比，它具有快速，准确和全自动的特点。
＃安装##python和TensorFlowPython3.6.5，可从TensorFlow（2.0.0-GPU版本），可在##安装依赖包软件包主要包括：numpy，Scipy，Matplotlib，pandas和os。
这些软件包包含在集成工具Anaconda＃存储库并直接运行下载模型并直接运行由于模型超出了限制，我们已将所有模型和一些GC-MS数据上传到百度SkyDrive和google驱动器。
（KEY：Deep）
2023/8/16 2:10:44
1KB
1
肋骨挑战赛评估脚本。
“主”分支是当前用于在线评估的评估代码，包括检测，分类和细分指标。
“旧版”分支用于2020年10月4日之前的MICCAI2020正式挑战评估，其中可用的评估指标较少。
内容RibFrac-Challenge/requirements.txtRequiredpackagesforevaluationribfrac/evaluation.pyFunctionsformodelevaluationnii_dataset.pyThedatasetclassfor.niireading设定安装所需的软件包在命令行中运行以下命令以安装所需的软件包。
首先创建一个特定的Anaconda环境并激活它：condacreate-nribfracpython=3.7condaactivateribfrac然后使用pip安装所需的软件包：pipinstall-rrequir
“主”分支是当前用于在线评估的评估代码，包括检测，分类和细分指标。
“旧版”分支用于2020年10月4日之前的MICCAI2020正式挑战评估，其中可用的评估指标较少。
内容RibFrac-Challenge/requirements.txtRequiredpackagesforevaluationribfrac/evaluation.pyFunctionsformodelevaluationnii_dataset.pyThedatasetclassfor.niireading设定安装所需的软件包在命令行中运行以下命令以安装所需的软件包。
首先创建一个特定的Anaconda环境并激活它：condacreate-nribfracpython=3.7condaactivateribfrac然后使用pip安装所需的软件包：pipinstall-rrequir
2023/8/10 23:06:57
14KB
1
图片:framed_picture:分类App样板您是否对Internet上的大量视频，博客和其他资源感到困惑，不知道在哪里以及如何部署AI模型？如果您有一个模板，可以在其中插入经过训练的模型文件，编辑一些促销文字，然后瞧瞧，那就好了，那就完成了。
好吧，别无所求，因为此存储库使您听起来像它一样容易！如何使用这个项目？:thinking_face::thinking_face:：注意：目前，我们仅专注于使用tensorflow/pytorch构建的图像分类模型。
稍后，我们将扩展到处理文本和语音数据以及使用MXNet或julia环境进行训练的模型我假设您在操作系统中安装了Python（带有Anaconda）并设置为path。
如果没有，请访问。
强烈建议将GIT与Python结合使用以进行版本控制和部署A.获取我们的模板并进行设置：打开GitHub使用您的凭据登录。
[如果尚未创建帐户，请创建]打开系统上的终端/命令提示符移至要在本地保存项目文件的合适位置示例：cdDesktop/projects克隆存储库。
gitclo
好吧，别无所求，因为此存储库使您听起来像它一样容易！如何使用这个项目？:thinking_face::thinking_face:：注意：目前，我们仅专注于使用tensorflow/pytorch构建的图像分类模型。
稍后，我们将扩展到处理文本和语音数据以及使用MXNet或julia环境进行训练的模型我假设您在操作系统中安装了Python（带有Anaconda）并设置为path。
如果没有，请访问。
强烈建议将GIT与Python结合使用以进行版本控制和部署A.获取我们的模板并进行设置：打开GitHub使用您的凭据登录。
[如果尚未创建帐户，请创建]打开系统上的终端/命令提示符移至要在本地保存项目文件的合适位置示例：cdDesktop/projects克隆存储库。
gitclo
2023/7/30 11:46:45
1.19MB
1
Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。
该资源提供的是我云端链接，方便大家下载运用；
该资源提供的是我云端链接，方便大家下载运用；
2023/3/11 18:24:24
114B
1
标题s被子植物重复基因进化的DNA甲基化特征SunilKumarKenchanmenRaju（第一作者），S。
MarshallLedford，ChadE.Niederhuth（通讯作者）该存储库用于文件的脚本和已处理数据：如果您在此处使用任何资源，请引用本文。
所有分析均在密歇根州立大学高功能计算集群（HPCC）上执行要重现分析，请按照下列步骤操作：注意1：此分析假设您将使用Anaconda，并且我已提供yml文件来轻松创建重复分析的环境。
1）克隆这个git仓库gitclonehttps://github.com/niederhuth/DNA-methylation-signatures-of-duplicate-gene-evolution-in-angiospermscdDNA-methylation-signatures-of-dup
MarshallLedford，ChadE.Niederhuth（通讯作者）该存储库用于文件的脚本和已处理数据：如果您在此处使用任何资源，请引用本文。
所有分析均在密歇根州立大学高功能计算集群（HPCC）上执行要重现分析，请按照下列步骤操作：注意1：此分析假设您将使用Anaconda，并且我已提供yml文件来轻松创建重复分析的环境。
1）克隆这个git仓库gitclonehttps://github.com/niederhuth/DNA-methylation-signatures-of-duplicate-gene-evolution-in-angiospermscdDNA-methylation-signatures-of-dup
2023/2/11 2:54:13
3.07MB
1
在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB