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Amir Pnueli近期论文

Amir Pnueli图灵奖获得者，是他把时态逻辑引入到计算机领域，研究形式化验证的人，看看他的论文，还是有必要！

Amir - MetaTrader 4脚本.zip

Amir指标。

快速算术编码源代码-Fast Arithmetic Coding（Amir Said）

快速算术编码源代码-Fast Arithmetic Coding（Amir Said） Amir Said的快速算术编码的C++实现，包含源代码、测试文件，使用说明等

myBook:阿米尔·肖克里（Amir Shokri）书库

我的书阿米尔·肖克里（Amir Shokri）书库

amir20.tar

下载amir20.tar包后 docker load -i amir20.tar 然后执行 $ docker run --name dozzle -d --volume=/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock -p 8888:8080 amir20/dozzle:latest 访问 http://你的IP:8888/

key-value-memory-networks:直接阅读文档的键值存储网络，亚历山大·米勒，亚当·费施，杰西·道奇，阿米尔·侯赛因·卡里米，安托万·鲍德斯，杰森·韦斯顿https

直接阅读文档的键值存储网络，亚历山大·米勒（Alexander Miller），亚当·费施（Adam Fisch），杰西·道奇（Jesse Dodge），阿米尔·侯赛因·卡里米（Amir-Hossein Karimi），安托万·鲍德斯（Antoine Bordes），...

随机过程讲义（斯坦福大学 Amir Dembo）

随机过程讲义 斯坦福大学 Amir Dembo

test-driven-development:测试驱动开发演示仓库

测试驱动的软件开发 ...” –阿米尔（Amir Ghahrai） “并不是所有可以计数的东西都可以计数，也不是所有可以计数的东西都可以计数。” - 艾尔伯特爱因斯坦 有“好代码” ，然后有“经过测试的代码” 。 有用的参考

MPLP:Amir Globerson、David Sontag、Do Kook Choe 和 Yitao Li 实施 MPLP

使用 Message Passing David Sontag、Talya Meltzer、Amir Globerson、Tommi Jaakkola 和 Yair Weiss 在人工智能 (UAI) 中的不确定性来收紧 MAP 的 LP 松弛。 芬兰赫尔辛基。 2008 年。 修复最大乘积：用于 MAP LP...

AMIR

阿米尔

aa20:阿米尔·阿达兰（Amir Ardalan）的2020 React产品组合

Create React App入门该项目是通过引导的。可用脚本在项目目录中，可以运行：npm start 在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看它。 如果您进行编辑，则页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误...

Surviving The App Store by Amir Rajan

Ridiculously detailed insights to "making it" in the App Store. From the creator of a minimalist text based RPG that conquered the App Store and took the #1 spot across thirteen countries....

amir3hamzah-resume-cli-npm：amir3hamzah-resume-cli-npm

amir3hamzah-resume-cli 本地运行 确保您的机器已安装Node.js环境 打开终端或命令提示符 git克隆这个仓库 cd amir3hamzah-resume-cli-npm npm安装 运行节点index.js 在终端中欣赏无价值的简历 安装 在计算机上安装...

somerville-story:萨默维尔队

萨默维尔团队：我们团契的故事 这是我们《美国-萨默维尔守则》冒险旅程的一半。 从一月到六月的亚历克斯（Alex），阿米尔（Amir）和马里（Mari）的故事。 请继续关注并继续关注我们的！

amir20.github.io

amir20.github.io

amir:哈克堡垒

阿米尔 哈克堡垒

Amir Session Manager-开源

Amir是一个基于PHP / MySQL的会话管理器。 其主要目标是保护文件，这些文件只能由站点管理员查看，而不能由其他任何人查看。 安装Amir后，您可以通过在文件顶部添加单行代码来保护所需的任何文件。

大偏差经典教材原版英文版Amir Dembo和O. Zeitouni

经典的大偏差教材，英文原版，讲的非常好的，估计收敛速率的或者学概率统计的强推

G-C:Mohamed Bouhamed 和 Amir Trabelsi

GC Mohamed Bouhamed 和 Amir Trabelsi

optimization

梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。...

ChatGPT教程（终极版）最全整理

这是一篇动了某些人利益的良心教程。 这是一篇姗姗来迟的ChatGPT教程。 纯小白关于ChatGPT入门，你看我这篇文章就够了。 如果你已经用上了ChatGPT，更要恭喜你挖到宝藏，后面的高级技巧一定能让你有收获。 文章包含以下内容： 一、ChatGPT是啥？有什么用； 二、ChatGPT如何注册； 三、ChatGPT使用方法； 四、用ChatGPT搞钱； 五、高级技巧；

博客中Kmeans以及FCM算法数据（免积分）

博客中Kmeans以及FCM算法的数据，包括IRIS鸢尾花数据集、Wine葡萄酒数据集、Seed小麦种子数据集、glass数据集、WDBD乳腺癌数据集，下载在直接存入项目文件夹即可，如果下载不了，可以私信我，看到后会及时回复。

hugging face的models-openai-clip-vit-large-patch14文件夹

用于无法访问hugging face并需要运行stable-diffusion-webui时使用

神经网络回归预测--气温数据集

神经网络回归预测--气温数据集

XGBoost+LightGBM+LSTM-光伏发电量预测

包含比赛代码、数据、训练后的神经网络模型等。 在分析光伏发电原理的基础上，论证了辐照度、光伏板工作温度等影响光伏输出功率的因素，通过实时监测的光伏板运行状态参数和气象参数建立预测模型，预估光伏电站瞬时发电量，根据光伏电站DCS系统提供的实际发电量数据进行对比分析，验证模型的实际应用价值。 1 数据探索与数据预处理 1.1 赛题回顾 1.2 数据探索性分析与异常值处理 1.3 相关性分析 2 特征工程 2.1 光伏发电领域特征 2.2 高阶环境特征 3 模型构建与调试 3.1 预测模型整体结构 3.2 基于LightGBM与XGBoost的构建与调试 3.3 基于LSTM的模型构建与调试 3.4 模型融合与总结 4 总结与展望 参考文献

Mathwork+Matlab+编程手册

Introduction to Programming with MATLAB ~ Vanderbilt University

基于Python+pytorch的图像处理+附完整代码图像处理，能够轻松实现图像的读取、显示、裁剪等还有机器学习等操作

Python+PyTorch：图像处理界的“瑞士军刀” 在图像处理这个充满魔法的世界里，Python和PyTorch这对黄金搭档，就像一位技艺高超的魔法师和一把无所不能的“瑞士军刀”，总能轻松解决各种看似棘手的难题。它们以高效、灵活和强大的特性，引领着图像处理技术的发展潮流，让无数开发者为之倾倒。Python，这位优雅的魔法师，以其简洁易懂的语法和丰富的库资源，赢得了广大开发者喜爱。无论是数据处理、机器学习还是深度学习，Python都能轻松应对，展现出其无与伦比的魅力。在图像处理领域，Python更是如鱼得水，通过OpenCV、PIL等库，能够轻松实现图像的读取、显示、裁剪、缩放、滤波等操作，让图像在指尖起舞。而PyTorch，这把图像处理界的“瑞士军刀”，则以其灵活性和易用性，成为深度学习领域的翘楚。它拥有强大的自动求导功能，能够轻松构建和训练复杂的神经网络模型。在图像处理中，PyTorch能够助力开发者构建出各种高效的图像识别、分割、生成等模型，让图像焕发出新的生机。想象一下，当你掌握了Python和PyTorch这对黄金搭档，就如同掌握了一把魔法杖和一把瑞士军刀。必然大可作为

Stable-Diffusion WEBUI 简体中文语言包（2023.05.30更新）

AI绘图，Stable-Diffusion WEBUI，本地化（简体中文）语言文件。 原始文件来自翻译插件，根据自己实际使用情况，增加和修改了一些翻译。 配合【双语插件】看上去要自然一点，内容还在继续完善中。 本次增加了一些翻译内容，特别是插件。 同时继续合并了其它翻译插件的内容。 最近文字提示修改得有点多啊。 请放入“你的SDWebUI项目位置/localizations/”中。 中文翻译部分删掉了不少括起来的英文原文，所以别直接选它用。 请配合【Bilingual Localization】插件使用，双语同时显示，效果最好。

时间序列预测模型实战案例(Xgboost)(Python)(机器学习)包括时间序列预测和时间序列分类，点击即可运行！

内容概要 资源包括三部分(时间序列预测部分和时间序列分类部分和所需的测试数据集全部包含在内) 在本次实战案例中，我们将使用Xgboost算法进行时间序列预测。Xgboost是一种强大的梯度提升树算法，适用于各种机器学习任务，它最初主要用于解决分类问题，在此基础上也可以应用于时间序列预测。 时间序列预测是通过分析过去的数据模式来预测未来的数值趋势。它在许多领域中都有广泛的应用，包括金融、天气预报、股票市场等。我们将使用Python编程语言来实现这个案例。 其中包括模型训练部分和保存部分，可以将模型保存到本地，一旦我们完成了模型的训练，我们可以使用它来进行预测。我们将选择合适的输入特征，并根据模型的预测结果来生成未来的数值序列。最后，我们会将预测结果与实际观测值进行对比，评估模型的准确性和性能。 适合人群：时间序列预测的学习者,机器学习的学习者， 能学到什么：本模型能够让你对机器学习和时间序列预测有一个清楚的了解，其中还包括数据分析部分和特征工程的代码操作 阅读建议：大家可以仔细阅读代码部分，其中包括每一步的注释帮助读者进行理解，其中涉及到的知识有数据分析部分和特征工程的代码操作。

中文短信数据集-带标签

本数据集可用于进行文本分类、信息检索等自然语言处理实验，共包含80万条短信。其中：原始数据集data.txt每行为1条短信，格式为“标签\t短信内容”，标签=0表示正常短信，标签=1表示垃圾短信。train.csv和test.csv为拆分后的训练集与测试集，拆分代码为train_test_split.py。stopwords.txt为使用的停用词。 基于该数据集的文本分类详见文章https://blog.csdn.net/baidu_40395808/article/details/135793836，基于该数据集的信息检索详见文章https://blog.csdn.net/baidu_40395808/article/details/135897480。 示例如下： 0 商业秘密的秘密性那是维系其商业价值和垄断地位的前提条件之一 1 《依林美容》三．八．女人节倾情大放送活动开始啦！！！！超值套餐等你拿，活动时间x月x日一x月xx日， 详情进店咨询。美丽热线x